推理

Math24o

Math24o 是 SuperCLUE 开源的高中奥林匹克数学竞赛级别数学推理测评基准,基于 2024 年全国高中数学竞赛预赛试题,包含 21 道高难度解答题。评测通过程序自动判断答案一致性,客观评估模型正确率。支持自动化评估流程,适用于教育、学术研究和模型优化等领域,为数学推理能力的提升提供重要工具。

DistriFusion

DistriFusion是一个专为加速高分辨率扩散模型在多GPU环境中生成图像的分布式并行推理框架。通过将图像分割成多个小块并分配至不同设备上进行独立处理,它能够在不增加额外训练负担的情况下,将推理速度提升高达六倍,同时保持图像质量。其技术原理包括Patch Parallelism(分片并行)、异步通信、位移补丁并行性等,适用于多种现有的扩散模型。应用场景包括AI艺术创作、游戏和电影制作、VR/A

AReaL

AReaL-boba 是由蚂蚁技术研究院与清华大学联合推出的开源强化学习训练框架,具备高效训练、推理能力提升、低资源训练等核心功能。其 7B 模型在数学推理任务中表现突出,且支持大规模模型的低成本复现。框架集成 SGLang 推理系统,采用数据蒸馏与工程优化技术,提升训练效率。适用于教育、自然语言处理、智能体开发等领域,具有高度可复现性和开源特性。

Gemini 2.0 Flash Thinking

Gemini 2.0 Flash Thinking 是谷歌发布的一款推理增强型AI模型,具有高达百万tokens的长上下文窗口、可解释的推理过程、代码执行功能及多模态处理能力。它能够有效减少推理矛盾,提升输出结果的可靠性和一致性,广泛适用于教育、科研、内容创作、客户服务以及数据分析等多个领域。

Hyper

Hyper-SD是由字节跳动研究人员开发的高效图像合成框架,通过轨迹分割一致性蒸馏(TSCD)、人类反馈学习(ReFL)和分数蒸馏等技术,显著降低了扩散模型在多步推理过程中的计算成本。该框架在保持高图像质量的同时,大幅减少了推理步骤,实现了快速生成高分辨率图像,推动了生成式AI技术的发展。

AGUVIS

AGUVIS是一款由香港大学与Salesforce联合开发的纯视觉框架,专为自主GUI智能体设计。它支持跨平台操作,通过图像观察与自然语言指令的关联,以及显式规划和推理能力,提高了代理在复杂数字环境中的交互效率。AGUVIS采用大规模数据集及两阶段训练方法,实现了在离线与在线场景中的高效性能,成为首个不依赖外部闭源模型即可独立完成任务的纯视觉GUI代理。

源2.0

源2.0-M32是由浪潮信息开发的一种混合专家模型(MoE),包含32个专家,采用“注意力路由器”技术,显著提升了模型的效率和准确性。该模型在代码生成、数学问题解决、科学推理等多个领域表现出色,尤其在ARC-C和MATH基准测试中超越了其他模型。源2.0-M32具有高效的计算能力和广泛的适用性,适用于多种复杂任务。

OMNE Multiagent

OMNE Multiagent是一个基于长期记忆技术的大模型多智能体框架,由天桥脑科学研究院开发。它支持多个智能体协同工作,每个智能体能独立学习和理解环境,具备深度慢思考和实时适应能力。OMNE框架通过优化搜索空间和逻辑推理机制,提升了复杂问题的决策效率,并在金融、交通、制造、医疗等领域展现出广泛应用潜力。

DeepEyes

DeepEyes是由小红书团队和西安交通大学联合开发的多模态深度思考模型,基于端到端强化学习实现“用图思考”能力,无需依赖监督微调。它在推理过程中动态调用图像工具,增强对细节的感知与理解,在视觉推理基准测试V* Bench上准确率高达90.1%。具备图像定位、幻觉缓解、多模态推理和动态工具调用等功能,适用于教育、医疗、交通、安防和工业等多个领域。

Graphiti

Graphiti 是一个为动态环境设计的 AI 知识图谱生成框架,支持实时摄取和处理结构化与非结构化数据,具备时间感知能力、动态数据整合、混合检索、状态推理与自动化等功能。它适用于 AI 智能体记忆层、实时交互系统和企业知识管理等场景,提供强大的动态记忆和推理能力,助力实现更智能、高效的 AI 应用。