机器学习

LIMO

LIMO是由上海交通大学研发的一种高效推理方法,通过少量高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。其核心假设是“少即是多推理假设”,即在预训练阶段已具备丰富知识的模型中,复杂推理能力可通过精心设计的样本被有效激发。LIMO在多个数学推理基准测试中表现优异,且数据使用效率极高,仅需1%的数据即可达到显著效果。适用于教育、科研、工业和医疗等多个领域。

dots.llm1

dots.llm1 是小红书 hi lab 开源的中等规模 Mixture of Experts(MoE)文本大模型,拥有 1420 亿参数,激活参数为 140 亿。模型在 11.2T 高质量 token 数据上预训练,采用高效的 Interleaved 1F1B 流水并行和 Grouped GEMM 优化技术,提升训练效率。该模型支持多语言文本生成、复杂指令遵循、知识问答、数学与代码推理以及多轮

TripoSG

TripoSG 是一种基于大规模修正流模型的高保真 3D 形状生成技术,能够从单张图像生成高质量的 3D 网格模型。其核心优势包括高分辨率重建、语义一致性、强泛化能力和稳健的性能。通过混合监督训练策略和高质量数据集,TripoSG 实现了更精准的几何表示与细节还原。该技术适用于工业设计、VR/AR、自动驾驶、教育及游戏开发等多个领域。

Parakeet TDT 0.6B

Parakeet TDT 0.6B 是一款由英伟达开发的开源自动语音识别(ASR)模型,采用 FastConformer 和 TDT 架构,具备高速转录、高精度识别、歌词转录、文本格式化等功能。模型在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 中表现优异,实时因子高达 3386,适用于会议记录、法律医疗、字幕生成及音乐索引等多种场景。

OmniAlign

OmniAlign-V是由多所高校联合开发的多模态大语言模型对齐数据集,包含约20万个多模态样本,涵盖自然图像和信息图表。其核心功能包括提供高质量训练数据、提升模型的开放式问答能力、增强推理与创造力,并支持模型持续优化。数据集通过图像筛选、任务设计及后处理优化确保数据质量,适用于多模态对话系统、图像辅助问答、创意生成等多个应用场景。

ToddlerBot

ToddlerBot是由斯坦福大学开发的开源人形机器人平台,具备30个主动自由度,采用Dynamixel电机,总成本低于6000美元。它支持模拟到现实的零样本迁移,可通过远程操作采集高质量数据,适用于运动控制、强化学习及多机器人协作等研究场景。其高保真数字孪生技术与易维护设计,使其成为科研和教育领域的理想工具。

Seed1.5

Seed1.5-Embedding 是由字节跳动推出的高性能向量模型,基于 Seed1.5 训练优化,具有强大的语义编码和检索能力。模型采用 Siamese 双塔结构,支持多种向量维度,并通过两阶段训练提升表征能力。它适用于信息检索、文本分类、推荐系统、聚类分析等多种任务,尤其在复杂查询和推理任务中表现突出,具备良好的灵活性和可扩展性。

HybridRAG

HybridRAG是一种结合了检索增强生成模型的混合架构,通过检索系统和生成模型的协同工作,生成更准确和丰富的输出。其主要功能包括信息检索、上下文理解、知识融合和生成能力。HybridRAG适用于多种自然语言处理任务,如问答系统、文本摘要和对话生成,能够利用大量外部知识提高生成内容的质量和相关性。

Melty

Melty是一款开源的AI编程助手,旨在提升开发者的编码效率和代码质量。它能够实时理解开发者从终端到GitHub的编码内容,提供智能协作和代码生成。Melty具备学习能力,能够适应并模仿开发者的编程风格,与编译器、调试器等开发工具无缝集成。此外,它还支持代码重构、Web应用开发以及大型代码库的浏览等高级功能。通过自然语言处理、机器学习、代码生成和上下文感知等技术,Melty不仅提高了代码的质量和稳

Tesseract

Tesseract是一款开源的光学字符识别(OCR)引擎,支持多语言识别和多种图像格式。其具备高精度的文字识别能力,适用于文档数字化、表格数据提取、发票识别及移动OCR应用等多个场景。支持跨平台运行,并提供丰富的编程接口和自定义训练功能,便于开发者集成和优化识别效果。