计算

Jina

Jina-embeddings-v3 是一款基于 Transformer 架构的文本嵌入模型,支持多语言处理和长文本分析。通过 LoRA 适配器和 Matryoshka 表示学习技术,模型能够生成高质量的嵌入向量,适用于多种任务,包括查询-文档检索、聚类、分类和文本匹配。其高性能和成本效益使其适用于生产环境及边缘计算场景。

Torch

Torch-MLU 是一个开源的 PyTorch 扩展插件,支持开发者将寒武纪 MLU 系列智能加速卡作为 PyTorch 的加速后端。它实现了对 PyTorch 的原生支持,使开发者能够无缝地将基于 GPU 的深度学习模型迁移到 MLU 硬件上,显著提高模型的训练和推理效率。此外,Torch-MLU 还支持自动混合精度训练,通过优化计算图等技术,进一步提升了模型的执行效率。

NarratoAI

NarratoAI是一款基于AI技术的影视解说和编辑工具,它利用大型语言模型(LLM)、计算机视觉和自然语言处理技术来理解视频内容,自动生成解说文案,并将文案转化为配音,同时进行视频剪辑和字幕生成。该工具支持个性化定制,可以满足不同用户的视频制作需求,简化视频制作流程,帮助非专业人士快速制作出专业水准的视频内容。

ChatLearn

ChatLearn是一款由阿里云开发的高效对齐训练框架,支持多种对齐训练方法,包括RLHF、DPO、OnlineDPO和GRPO。它提供灵活的编程接口、资源调度机制和分布式计算支持,适用于自动化对话系统训练及复杂多模型训练场景。用户可以自定义模型执行流程,实现个性化训练策略。

HMoE

HMoE(混合异构专家模型)是腾讯混元团队提出的一种新型神经网络架构,旨在提升大型语言模型的性能和计算效率。通过引入不同规模的专家来处理不同复杂度的输入数据,HMoE增强了模型的专业化程度,并采用了新的训练目标和策略,如P-Penalty Loss,以提高参数利用率和计算效率。HMoE在多个预训练评估基准上表现出色,适用于自然语言处理、内容推荐、语音识别、图像和视频分析以及多模态学习等领域。

LLaVA

LLaVA-OneVision是字节跳动开发的开源多模态AI模型,主要功能包括多模态理解、任务迁移、跨场景能力、开源贡献及高性能。该模型采用多模态架构,集成了视觉和语言信息,通过Siglip视觉编码器和Qwen-2语言模型,实现高效特征映射和任务迁移学习。广泛应用于图像和视频分析、内容创作辅助、聊天机器人、教育和培训以及安全监控等领域。

StockBot

StockBot 是一个基于 Llama3 的 AI 金融助手,提供实时股票信息、财务数据、新闻和交互式图表。它支持多种资产市场,包括股票、外汇、债券和加密货币。用户可以通过自然语言与 StockBot 进行交流,获取定制化的金融分析和数据可视化,从而提升投资决策的质量。StockBot 具有实时 AI 聊天机器人、交互式股票图表、自适应界面和高性能响应等特点。

DistriFusion

DistriFusion是一个专为加速高分辨率扩散模型在多GPU环境中生成图像的分布式并行推理框架。通过将图像分割成多个小块并分配至不同设备上进行独立处理,它能够在不增加额外训练负担的情况下,将推理速度提升高达六倍,同时保持图像质量。其技术原理包括Patch Parallelism(分片并行)、异步通信、位移补丁并行性等,适用于多种现有的扩散模型。应用场景包括AI艺术创作、游戏和电影制作、VR/A

Crayo AI

Crayo AI是一款面向内容创作者的AI短视频生成工具,利用自然语言处理和计算机视觉技术,帮助用户一键生成适用于抖音、TikTok等平台的短视频。该工具提供多种功能,包括AI脚本生成、语音旁白、图像生成、视频编辑和自动字幕生成,简化了视频制作流程,使创作者能够更专注于创意和故事叙述,从而提升内容的吸引力和传播力。

源2.0

源2.0-M32是由浪潮信息开发的一种混合专家模型(MoE),包含32个专家,采用“注意力路由器”技术,显著提升了模型的效率和准确性。该模型在代码生成、数学问题解决、科学推理等多个领域表现出色,尤其在ARC-C和MATH基准测试中超越了其他模型。源2.0-M32具有高效的计算能力和广泛的适用性,适用于多种复杂任务。