推理

Kimina

Kimina-Prover是由月之暗面与Numina团队联合开发的大型数学定理证明模型,采用强化学习技术,在Lean 4语言中实现类人逻辑推理与严谨证明。其“形式化推理模式”结合非形式化推理与代码片段,提升解题效率。在miniF2F基准测试中达到80.7%准确率,显著优于现有模型。具备高样本效率与良好可扩展性,适用于科研、软件测试、算法验证等多个领域。1.5B和7B参数版本已开源。

Long

Long-VITA是一款由腾讯优图实验室、南京大学和厦门大学联合开发的多模态AI模型,支持处理超长文本(超过100万tokens)及多模态输入(图像、视频、文本)。通过分阶段训练提升上下文理解能力,结合动态分块编码器与并行推理技术,实现高效处理长文本和高分辨率图像。模型基于开源数据训练,适用于视频分析、图像识别、长文本生成等场景,性能在多个基准测试中表现突出。

SmoothCache

SmoothCache是一种针对Diffusion Transformers(DiT)模型的推理加速技术,通过分析层输出的相似性实现自适应缓存和特征重用,有效减少计算成本并提升生成效率。该技术具有模型无关性、跨模态适用性和易于集成的特点,支持图像、视频、音频及3D模型生成,并在多种应用场景中展现出卓越的性能表现。

Optima

Optima是一款由清华大学研发的框架,旨在通过迭代生成、排名、选择和训练过程,优化基于大型语言模型的多智能体系统。它不仅提高了通信效率和任务完成质量,还支持大规模复杂任务处理,同时集成了强化学习与蒙特卡洛树搜索技术以生成优质训练数据。Optima适用于信息不对称问答、复杂推理任务、软件开发等多个领域,具有高扩展性和低计算成本的特点。

Agentic Object Detection

Agentic Object Detection是由吴恩达团队研发的新型目标检测技术,通过智能代理系统实现无需标注数据的目标识别。用户输入文字提示后,AI可精准定位图像中的目标及其属性,支持内在属性、上下文关系及动态状态的识别。该技术无需复杂训练流程,适用于装配验证、作物检测、医疗影像分析、危险物品识别和商品管理等多种场景,显著提升了检测效率和准确性。

ChatLaw

ChatLaw是一款针对中文法律领域的大型语言模型,它通过定制化的设计和智能分析功能,为法律专业人士提供了一个强大的工具。

从容大模型

从容大模型是云从科技推出的多模态AI模型,在国际评测中表现优异,具备视觉语言理解与推理能力。其核心技术包括多模态对齐、高效工程优化和原生多模态推理,支持复杂场景下的文本识别和开放域问答。该模型在医学健康、金融、制造、政务等多个领域实现规模化应用,助力智能化转型。

Aether

Aether是由上海AI Lab开发的生成式世界模型,基于合成数据训练,具备4D动态重建、动作条件视频预测和目标导向视觉规划等核心功能。它通过三维时空建模和多任务协同优化,实现对环境的精准感知与智能决策,具有出色的零样本泛化能力,适用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等多个领域。

PIKE

PIKE-RAG是由微软亚洲研究院开发的检索增强型生成框架,旨在提升复杂工业场景下的问答准确性与推理能力。通过知识原子化、多智能体规划等技术,支持多跳问题处理和创造性问题解决。适用于法律、医疗、金融等多个领域,具备结构化知识提取、动态任务分解及分阶段开发等核心功能,提高模型生成结果的可靠性和实用性。

TeleAI

TeleAI-t1-preview是中国电信人工智能研究院开发的复杂推理大模型,具有强大的数学与逻辑推理能力。它在多项国际评测中表现优异,尤其在数学竞赛和古籍解析方面表现突出。模型融合了强化学习与思考范式,支持从文言文到现代汉语的数学题解析,并具备策略推理与单位换算等功能。该模型即将上线天翼AI开放平台,未来将在教育、科研等领域广泛应用。