语言模型

Codex

Codex是OpenAI推出的AI编程工具,支持自然语言指令生成代码、代码补全、测试生成、错误修复等功能。它可在云端沙箱中并行处理任务,提升开发效率与安全性。适用于开发者、项目经理、教育者及非技术用户,能优化代码结构、提供实时反馈,并与主流开发工具集成,降低编程门槛。

WeClone

WeClone是一款基于聊天记录创建数字分身的AI工具,通过微调大语言模型生成个性化风格的数字分身,并支持绑定到微信、QQ、Telegram等平台。它提供聊天记录预处理、语音克隆、隐私保护和本地化部署等功能,确保数据安全。用户可灵活配置模型,应用于个人助理、内容创作、情感陪伴等多个场景。

II

II-Agent 是一个开源的 Agent 框架,通过与大型语言模型(LLM)交互,简化和提升跨领域的工作流程。其核心功能包括研究与事实核查、内容生成、数据分析与可视化、软件开发、工作流自动化及问题解决等。具备动态上下文提示、智能 token 管理、规划与反思能力、多模态处理以及实时通信等功能。支持 CLI 和 WebSocket 接口,适用于智能客服、金融投顾、医疗诊断和教育辅导等多种场景。

Playwright MCP

Playwright MCP是微软推出的轻量级浏览器自动化工具,基于Model Context Protocol(MCP)协议,通过Playwright的可访问性树实现与网页的交互,无需依赖视觉模型或截图。支持多种浏览器,提供丰富的交互功能,如点击、拖动、输入文本等,适用于与大语言模型结合使用。具备结构化数据交互、网络请求管理、测试脚本生成等功能,支持无头和有头模式运行,适用于自动化测试、网页操作

Pixel Reasoner

Pixel Reasoner是由多所高校联合开发的视觉语言模型,通过像素空间推理增强对视觉信息的理解和分析能力。它支持直接对图像和视频进行操作,如放大区域或选择帧,以捕捉细节。采用两阶段训练方法,结合指令调优和好奇心驱动的强化学习,提升视觉推理性能。在多个基准测试中表现优异,适用于视觉问答、视频理解等任务,广泛应用于科研、教育、工业质检和内容创作等领域。

LMEval

LMEval是谷歌推出的开源框架,用于简化大型语言模型(LLMs)的跨提供商评估。它支持多模态(文本、图像、代码)和多指标评估,兼容Google、OpenAI、Anthropic等主流模型提供商。LMEval基于增量评估引擎,节省时间和计算资源,并通过自加密的SQLite数据库安全存储评估结果。LMEvalboard提供交互式可视化界面,帮助用户分析模型性能并直观比较不同模型的优缺点。

CAR

CAR(Certainty-based Adaptive Reasoning)是字节跳动联合复旦大学推出的自适应推理框架,旨在提升大型语言模型(LLM)和多模态大型语言模型(MLLM)的推理效率与准确性。该框架通过动态切换短答案和长形式推理,根据模型对答案的置信度(PPL)决定是否进行详细推理,从而在保证准确性的同时节省计算资源。CAR适用于视觉问答(VQA)、关键信息提取(KIE)等任务,在数学

SearchAgent

SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校(UIUC)研究人员开发的高效推理框架,旨在提升基于大型语言模型(LLM)的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术,显著提高系统吞吐量(1.3至3.4倍),降低延迟(降至原来的1/1.7至1/5),同时保持生成质量。该框架优化资源利用率,适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景,为复杂A

VRAG

VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架,旨在提升视觉语言模型在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。通过定义视觉感知动作空间,实现从粗粒度到细粒度的信息获取,并结合强化学习和综合奖励机制优化模型性能。该框架支持多轮交互推理,具备良好的可扩展性,适用于智能文档问答、视觉信息检索、多模态内容生成等多种场景。

dots.llm1

dots.llm1 是小红书 hi lab 开源的中等规模 Mixture of Experts(MoE)文本大模型,拥有 1420 亿参数,激活参数为 140 亿。模型在 11.2T 高质量 token 数据上预训练,采用高效的 Interleaved 1F1B 流水并行和 Grouped GEMM 优化技术,提升训练效率。该模型支持多语言文本生成、复杂指令遵循、知识问答、数学与代码推理以及多轮