模型
SearchAgent
SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC）研究人员开发的高效推理框架，旨在提升基于大型语言模型（LLM）的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术，显著提高系统吞吐量（1.3至3.4倍），降低延迟（降至原来的1/1.7至1/5），同时保持生成质量。该框架优化资源利用率，适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景，为复杂A
Reka Flash 3
Reka Flash 3 是一款由 Reka AI 开发的开源推理模型，拥有 21 亿参数，支持多模态输入（文本、图像、视频、音频），并可处理最长 32k 个令牌的上下文。它具备高效的推理能力和多语言支持，适用于日常对话、编码辅助、指令执行等多种场景。模型可在本地部署，支持 4 位量化以降低资源占用，适合广泛的应用需求。
GameFactory
GameFactory 是由香港大学与快手科技联合研发的AI框架，专注于解决游戏视频生成中的场景泛化问题。它基于预训练视频扩散模型，结合开放域数据与高质量游戏数据，通过多阶段训练实现动作可控的多样化场景生成。具备高精度动作控制、交互式视频生成及丰富场景支持，适用于游戏开发、自动驾驶模拟及具身智能研究等领域。
MakeAnything
MakeAnything是由新加坡国立大学Show Lab团队开发的多领域程序性序列生成框架，能够根据文本或图像生成高质量的分步教程。它采用扩散变换器和ReCraft模型，支持从文本到过程和从图像到过程的双向生成。覆盖21个领域，包含超24,000个标注序列，具备良好的逻辑连贯性和视觉一致性，适用于教育、艺术、工艺传承及内容创作等多种场景。
