模型

OpenEMMA

OpenEMMA是一个开源的端到端自动驾驶多模态模型框架,基于预训练的多模态大型语言模型(MLLMs),能够处理视觉数据和复杂驾驶场景的推理任务。它通过链式思维推理机制提升轨迹规划和感知任务性能,并集成了优化的YOLO模型以提高3D边界框预测的准确性。此外,OpenEMMA支持人类可读的输出,适用于多种驾驶环境,包括城市道路、高速公路、夜间及复杂天气条件下的驾驶。

In

In-Context LoRA是一种基于扩散变换器(DiTs)的图像生成框架,通过微调少量数据实现多样化图像生成任务。它无需修改原始模型结构,减少了对大规模标注数据的依赖,同时保持了高质量的生成效果。该工具支持多任务图像生成、上下文学习能力、任务无关性以及条件图像生成等功能,适用于故事板生成、字体设计、家居装饰等多个领域。

DeepEP

DeepEP 是 DeepSeek 开发的开源 EP 通信库,专为混合专家模型(MoE)的训练和推理设计。它提供高吞吐、低延迟的 GPU 内核,支持 NVLink 和 RDMA 通信,优化了组限制门控算法,兼容 FP8 等低精度数据格式。适用于大规模模型训练、推理解码及高性能计算场景,具有良好的系统兼容性和网络优化能力。

Perplexica

Perplexica是一款开源的AI驱动搜索引擎,支持多模式搜索(如全网、学术、视频等),兼容本地大型语言模型,具备强大的自然语言理解和实时信息更新能力。适用于个人、学术、企业和教育场景,帮助用户高效获取所需信息。

Voiceflow

Voiceflow 是一款面向非技术用户的无代码对话式 AI 平台,具备直观的拖放界面和强大的自然语言处理能力。它支持复杂对话流程的设计、多渠道部署及团队协作,适用于客户服务自动化、虚拟助手开发、语音交互系统构建等多个领域,为企业和个人提供灵活且高效的解决方案。

SumBuddy

一款浏览器AI阅读助手,能快速总结网页内容并基于此进行对话。你还可以使用自己的AI模型,打造真正属于你的浏览器AI助手。

Satori

Satori是一款由MIT和哈佛大学等机构联合开发的7B参数大语言模型,专注于提升推理能力。其采用COAT机制和两阶段训练框架,结合强化学习优化模型性能,具备自回归搜索、数学推理、跨领域任务处理以及自我纠错等核心能力。Satori在数学和逻辑推理任务中表现突出,广泛应用于科研、教育、智能客服等多个领域,代码、数据和模型均已开源。

SWEET

SWEET-RL是Meta开发的多轮强化学习框架,专为提升大型语言模型在协作推理任务中的表现而设计。通过引入训练时的额外信息优化“批评者”模型,实现精准的信用分配与策略优化。在ColBench基准测试中,其在后端编程和前端设计任务中表现出色,成功率提升6%。适用于文本校对、社交媒体审核、广告合规等多种场景,具备高度的通用性和适应性。

WebSSL

WebSSL是由Meta和纽约大学等机构开发的视觉自监督学习模型,基于大规模网络图像数据训练,无需语言监督即可学习有效视觉表示。其包含多个变体,参数规模从3亿到70亿不等,在多模态任务如视觉问答、OCR和图表理解中表现出色。通过筛选含文本图像数据,显著提升特定任务性能。模型具备良好的扩展性,适用于智能客服、文档处理、医疗影像分析等多个领域。

Operator

Operator是由OpenAI开发的AI工具,基于Computer-Using Agent(CUA)模型,能够模拟人类操作网页浏览器,完成如预订、购物、表单填写等任务。它结合了GPT-4o的视觉识别能力和强化学习的推理能力,支持多任务处理和个性化设置。具备自我纠错、安全防护及隐私保护机制,在涉及敏感信息时会请求用户接管。适用于自动化购物、数据分析、日程安排等多种场景。