蒸馏

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。

CLEAR

CLEAR是一种由新加坡国立大学推出的新型线性注意力机制,能够有效提升预训练扩散变换器生成高分辨率图像的效率。该机制通过局部注意力窗口和知识蒸馏技术,实现了线性复杂度,显著减少了计算量和时间延迟,同时保持了高质量的图像生成效果。CLEAR还支持跨模型泛化、多GPU并行推理以及稀疏注意力优化,广泛适用于数字媒体创作、虚拟现实、游戏开发等多个领域。

Nemotron

Nemotron-Mini-4B-Instruct是一款由英伟达开发的小型开源语言模型,针对角色扮演、检索增强生成(RAG)及函数调用任务进行了优化。模型基于Transformer架构,利用蒸馏、剪枝和量化技术提升运行效率与设备端适配能力,适用于实时交互场景,如游戏NPC对话或虚拟助手交互。其快速响应特性使其在客户服务、教育软件及内容创作领域也展现出巨大潜力。

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock是一款由AWS推出的完全托管型AI服务平台,集成了多家顶级AI公司的基础模型,支持企业通过单一API访问高性能模型。它提供了从基础模型接入、微调到代理构建的一系列功能,包括检索增强生成(RAG)、自动推理检查及多Agent协作等特性。此外,其模型蒸馏技术能够有效提升效率并降低运行成本,广泛适用于文本生成、虚拟助手、图像生成等多种应用场景。

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。

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。

Kandinsky

Kandinsky-3是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成框架,支持文本到图像生成、图像修复、图像融合、文本-图像融合、图像变化生成及视频生成等多种功能。其核心优势在于简洁高效的架构设计,能够快速生成高质量图像并提升推理效率。

DistilQwen2

DistilQwen2 是一款基于 Qwen2 大模型优化的轻量级语言模型,通过知识蒸馏技术提高运算效率并降低部署成本。其主要特点包括增强指令遵循能力、轻量级部署、高效运算及多语言支持。DistilQwen2 在知识蒸馏、任务感知课程规划、指令数据优化等方面进行了深入研究,并广泛应用于移动设备、边缘计算、客户服务、内容创作和教育技术等领域。

CausVid

CausVid是一种由Adobe和MIT联合开发的实时视频生成技术,基于自回归生成模型和蒸馏预训练技术,实现了低延迟、高效率的视频创作。其核心功能包括即时视频生成、快速流式生成、零样本图像到视频转换、视频风格迁移、长视频生成以及交互式剧情生成等。CausVid通过分布匹配蒸馏、非对称蒸馏策略和滑动窗口机制等技术手段,优化了视频生成的质量与稳定性,适用于内容创作、新闻报道、教育培训、游戏开发及广告营

DreamPolish

DreamPolish是一款基于文本输入生成高质量3D模型的AI工具,其创新点在于采用两阶段方法优化几何与纹理:第一阶段通过神经网络逐步细化几何形状,第二阶段利用领域得分蒸馏技术生成逼真的纹理。该工具支持复杂对象的精细建模,并广泛应用于虚拟现实、影视特效、游戏开发及教育培训等领域,为3D内容创作提供高效解决方案。