蒸馏

Llama 3.2

在图像理解和文本处理任务上展现出卓越的性能,并通过定制化微调和本地部署,推动了AI技术的开放性和可访问性。

SDXL

SDXL-Lightning是一种基于扩散模型的文本到图像生成技术,由字节跳动的研究团队开发。该模型通过结合渐进式和对抗式蒸馏方法,能够在一至少数步骤内快速生成1024像素分辨率的高质量图像。该模型提供开源模型和权重,支持与现有的LoRA模块和控制插件兼容,可以轻松集成到现有的图片生成系统中。核心技术包括扩散模型、渐进式蒸馏、对抗式蒸馏和鉴别器设计,以确保生成图像的质量和多样性。

Amazon Nova Premier

Amazon Nova Premier 是亚马逊推出的多模态 AI 模型,支持文本、图像和视频输入,具备超长上下文处理能力(最高达 100 万 token),适用于复杂任务处理、多步骤规划与跨数据源执行。可通过模型蒸馏生成轻量级版本,优化生产部署。支持多语言,具备安全控制机制,广泛应用于金融、法律、软件开发等领域。

Llama Nemotron

Llama Nemotron是NVIDIA推出的推理模型系列,具备强大的复杂推理、多任务处理和高效对话能力,适用于企业级AI代理应用。模型基于Llama架构优化,采用神经架构搜索与知识蒸馏技术,提升计算效率。包含Nano、Super和Ultra三种版本,分别面向边缘设备、数据中心和高性能计算场景。广泛应用于科研、客服、医疗、物流和金融等领域。

DistilQwen2.5

DistilQwen2.5-R1 是阿里巴巴推出的基于知识蒸馏技术的轻量级深度推理模型,包含多种参数量级,适用于资源受限环境。它具备高效计算、深度推理和高度适应性,支持文本生成、机器翻译、客户服务等多种任务。通过双阶段训练和认知轨迹适配框架,提升了小模型的推理能力,性能优于同类开源模型。

TinyR1

TinyR1-Preview是由北京大学与360公司联合研发的32B参数推理模型,采用“分治-融合”策略,通过智能融合数学、编程、科学领域的子模型,实现高性能表现。其在数学领域(如AIME)表现优异,仅用5%参数量即可达到原版R1模型95%以上的性能。模型轻量且高效,适用于教育、科研、开发及企业等多种场景,具备良好的部署灵活性与实用性。

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。

s1

S1是由斯坦福大学和华盛顿大学联合开发的低成本、高性能AI推理模型,采用知识蒸馏技术从大型模型中提取推理能力。通过1000个高质量问题训练,成本低于50美元,训练时间短于30分钟。S1在数学和编程领域表现卓越,支持测试时扩展技术以优化推理效果,并已在GitHub开源,适用于科学问题解决、智能辅导、自动问答等多种场景。

DeepSeek R1

DeepSeek R1-Zero 是一款基于纯强化学习训练的推理模型,无需监督微调即可实现高效推理。在 AIME 2024 竞赛中 Pass@1 分数达到 71.0%,展现强大逻辑与数学推理能力。支持长上下文处理,具备自我进化、多任务泛化等特性,并通过开源和蒸馏技术推动模型应用与优化。

NeuralSVG

NeuralSVG是一种基于文本驱动的矢量图形生成工具,利用多层感知器网络将文本提示转化为结构清晰、可编辑的矢量图形。它支持动态调整图形属性,具备隐式神经表示和分数蒸馏采样优化技术,确保图形语义明确、层次分明,适用于艺术创作、设计及学术研究等领域。