语言模型

Fox

Fox-1是一系列由TensorOpera开发的小型语言模型,基于大规模预训练和微调数据,具备强大的文本生成、指令遵循、多轮对话和长上下文处理能力。该模型在多个基准测试中表现出色,适用于聊天机器人、内容创作、语言翻译、教育辅助和信息检索等多种应用场景。

VSI

VSI-Bench是一种用于评估多模态大型语言模型(MLLMs)视觉空间智能的基准测试工具,包含超过5000个问题-答案对,覆盖多种真实室内场景视频。其任务类型包括配置型任务、测量估计和时空任务,可全面评估模型的空间认知、理解和记忆能力,并提供标准化的测试集用于模型性能对比。 ---

StableCode

StableCode,一个用于代码生成的大语言模型。StableCode 基于 GPT-NeoX 构建,该模型通过指令模型和具体应用示例进行改进,用于解决复杂的编程任务。

MT

MT-MegatronLM 是摩尔线程推出的开源混合并行训练框架,支持密集模型、多模态模型和 MoE 模型的高效训练。采用 FP8 混合精度、高性能算子库和集合通信库,提升 GPU 集群算力利用率。通过模型并行、数据并行和流水线并行技术,实现大规模语言模型的高效分布式训练,适用于科研、企业及定制化 AI 应用场景。

AstrBot

AstrBot是一款多功能聊天机器人及开发框架,支持多种大语言模型和消息平台,具备多轮对话、语音转文字、网页搜索等功能。它采用模块化设计,支持插件开发和多平台部署,适用于企业客服、个人助手、教育辅导等多个场景,提供高效的智能交互体验。

SmolVLA

SmolVLA是Hugging Face开源的轻量级视觉-语言-行动(VLA)模型,专为经济高效的机器人设计。拥有4.5亿参数,可在CPU上运行,单个消费级GPU即可训练,适合在MacBook上部署。它能够处理多模态输入,生成动作序列,并通过异步推理提高控制效率。适用于物体抓取、家务劳动、货物搬运和机器人教育等场景。

AutoRAG

AutoRAG是一款由中科院相关机构研发的自主迭代检索模型,专为大型语言模型设计,通过多轮对话实现检索规划与查询细化,具备动态调整迭代次数、增强可解释性的特点。它在复杂任务处理方面表现出色,支持智能问答、学术研究、市场分析、在线教育及客户服务等多样化应用场景。 ---

OLMo 2 32B

OLMo 2 32B 是由 Allen Institute for AI 推出的开源语言模型,拥有 320 亿参数,性能接近更大规模模型。它采用三阶段训练策略,结合预训练、中期训练和后训练,提升模型稳定性与任务适应性。模型支持多任务处理,涵盖自然语言处理、数学推理、编程辅助和内容创作等领域,并具备高效训练能力与低能耗优势。所有数据、代码和权重均开源,便于研究与开发。

MSQA

MSQA是一个包含251,000个问答对的大规模多模态情境推理数据集,支持文本、图像和点云等多种数据形式,旨在提升具身AI在三维场景中的理解与推理能力。通过设计MSQA和MSNN两个基准测试任务,该工具不仅能够评估模型性能,还能促进具身AI和3D场景理解领域的研究进展。同时,它为开发更强大的情境推理模型提供了丰富的预训练资源。

SANA 1.5

SANA 1.5是由英伟达联合多所高校研发的高效线性扩散变换器,专用于文本到图像生成任务。其核心优势包括高效的训练扩展、模型深度剪枝、推理时扩展等技术,能够在不同计算预算下灵活调整模型性能。支持多语言输入,并具备开源特性,适用于创意设计、影视制作、教育等多个领域。实验表明,其生成质量接近行业领先水平,同时显著降低计算成本。