语言模型

PaliGemma 2 mix

PaliGemma 2 Mix 是谷歌 DeepMind 推出的多任务视觉语言模型,支持图像描述、目标检测、OCR、文档理解等功能。模型提供多种参数规模和分辨率选项,适用于不同场景。其基于开源框架开发,易于扩展,可通过简单提示切换任务。适用于科学问题解答、文档分析、电商内容生成等多个领域。

Helix

Helix 是 Figure 公司推出的视觉-语言-动作(VLA)模型,专为人形机器人设计,支持对上半身的高精度、高频次控制,频率达 200Hz。它能基于自然语言指令执行未见过的物品操作,具备强大的泛化能力。系统采用端到端训练方式,可在低功耗设备上运行,适用于多机器人协作、家庭服务、工业自动化等多种场景,具有较高的商业化潜力。

OSUM

OSUM是一款由西北工业大学研发的开源语音理解模型,结合Whisper编码器与Qwen2 LLM,支持语音识别、情感分析、说话者性别分类等多种任务。采用“ASR+X”多任务训练策略,提升模型泛化能力和稳定性。基于约5万小时语音数据训练,性能优异,适用于智能客服、教育、心理健康监测等多个领域。

AgentSociety

AgentSociety是由清华大学开发的基于大语言模型的社会模拟平台,通过构建具有“类人心智”的智能体,模拟复杂的社会行为与现象。平台支持城市环境建模、大规模社会模拟和科研工具集成,适用于社会舆论传播、政策评估、社会极化分析及灾害响应研究。其技术特点包括异步模拟架构、分布式计算和MQTT通信,具备高度可扩展性和实时交互能力。

SigLIP 2

SigLIP 2 是 Google DeepMind 开发的多语言视觉-语言模型,具有强大的图像与文本对齐能力。它支持多种语言输入,具备零样本分类、图像-文本检索等功能,并通过 Sigmoid 损失函数和自监督学习技术提升训练效率与模型性能。其支持多种分辨率的变体,适用于文档理解、视觉问答及开放词汇任务。该模型基于 Vision Transformer 架构,具备良好的兼容性。

FlashMLA

FlashMLA 是 DeepSeek 开发的开源 MLA 解码内核,针对 NVIDIA Hopper 架构 GPU 优化,提升可变长度序列处理效率。支持 BF16 精度、页式 KV 缓存及分块调度,内存带宽达 3000 GB/s,算力达 580 TFLOPS。适用于大语言模型推理和 NLP 任务,具备高性能与低延迟特性,支持快速部署与性能验证。

LazyLLM

LazyLLM 是一款开源的低代码平台,用于高效构建多智能体大语言模型应用。它支持低代码开发、多智能体架构、模型微调、一键部署、跨平台运行及多模态扩展等功能,适用于聊天机器人、RAG、故事创作和AI绘画等多种场景。其核心采用数据流驱动和模块化设计,提升开发效率和灵活性。

MeteoRA

MeteoRA是一种基于LoRA和混合专家架构的多任务嵌入框架,用于大型语言模型。它支持多任务适配器集成、自主任务切换、高效推理及复合任务处理,提升模型灵活性和实用性。通过动态门控机制和前向加速策略,显著提高推理效率并降低内存占用,适用于多领域问答、多语言对话等场景。

VLM

VLM-R1 是由 Om AI Lab 开发的视觉语言模型,基于 Qwen2.5-VL 架构,结合强化学习优化技术,具备精准的指代表达理解和多模态处理能力。该模型适用于复杂场景下的视觉分析,支持自然语言指令定位图像目标,并在跨域数据中表现出良好的泛化能力。其应用场景涵盖智能交互、无障碍辅助、自动驾驶、医疗影像分析等多个领域。

BFS

BFS-Prover 是一种基于大语言模型的自动定理证明系统,通过改进广度优先搜索算法和长度归一化评分机制,提高证明搜索效率。系统结合专家迭代、直接偏好优化和分布式架构,支持复杂定理的高效验证,并与 Lean4 深度集成,确保形式化数学问题的逻辑正确性。适用于数学竞赛题、本科及研究生数学研究等领域,推动了自动定理证明技术的发展。