语言模型

NVLM

NVLM是NVIDIA研发的多模态大型语言模型,涵盖图像理解、语言理解、跨模态融合、图像描述生成、视觉推理及多模态翻译等功能。它具备多种架构(NVLM-D、NVLM-X、NVLM-H),并采用动态高分辨率输入、1-D平铺标签设计及多模态预训练与微调技术,广泛应用于图像描述、视觉问答、文档理解、多模态搜索及辅助驾驶等领域。

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。

Large Action Models

Large Action Models(LAMs)是微软开发的一种智能系统框架,专注于执行真实世界任务。它通过整合数据收集、模型训练、环境交互和评估等阶段,将语言理解转化为具体行动,提升了AI在自动化和增强人类能力方面的影响力。LAMs具备动态规划、自主执行和专业化训练等特点,广泛应用于办公自动化、智能家居管理、客户服务、电子商务等领域。 ---

DuoAttention

DuoAttention是由MIT韩松团队提出的新型框架,通过区分“检索头”和“流式头”两种注意力机制,显著提升了大型语言模型在处理长上下文时的推理效率。该框架有效减少了内存占用,加速了解码和预填充过程,并保持了模型的准确性。它适用于多轮对话、长文档处理、学术研究以及内容推荐等多个领域。

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。 ---

通古大模型

通古大模型是由华南理工大学研发的古籍文言文处理AI工具,基于百川2-7B-Base进行增量预训练,结合24.1亿古籍语料和400万对话数据,采用RAT和RAG技术提升古籍处理效果。支持古文句读、文白翻译、诗词创作、古籍赏析、检索问答及辅助整理等功能,广泛应用于古籍数字化、教育、文化传承与学术研究等领域。

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。

WebLI

WebLI-100B是由Google DeepMind推出的超大规模视觉语言数据集,包含1000亿个图像与文本配对数据,是目前最大的视觉语言数据集之一。其设计旨在提升模型对长尾概念、文化多样性和多语言内容的理解能力。数据集通过网络爬取构建,保留了丰富的语言和文化多样性,支持多模态任务如图像分类、图像描述生成和视觉问答,广泛应用于人工智能研究、工程开发及教育领域。

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。