问答

智能答人

一款基于AI大语言模型、自然语言处理、深度学习等技术的AI客服机器人。它可以通过对企业上传的私有化数据进行自主化训练学习,生成企业专属的、定制化的智能客服,能够精准理解用户诉求,并以更接近人类对话方式交互问答。

云合AI

基于百度文心4.0大模型,以及自身在产业服务领域深耕10年沉淀、打磨出的产业大数据,为产业办公人群提供专精学习、全球产业新闻、资讯以及办公提速工具。

MaskSearch

MaskSearch是阿里巴巴通义实验室推出的新型通用预训练框架,通过检索增强掩码预测(RAMP)任务提升大型语言模型(LLM)的智能体搜索能力。该工具利用外部知识库和搜索工具预测被掩盖的关键信息,增强模型对复杂问题的理解和回答能力。结合SFT和强化学习(RL)训练方法,采用多智能体协同生成思维链数据,并引入课程学习策略优化模型性能。适用于智能客服、教育、企业搜索及机器学习模型调试等多个场景。

Qwen3 Embedding

Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型开发的文本表征、检索与排序专用模型,支持 119 种语言,参数规模从 0.6B 到 8B。它能够精准捕捉文本语义,支持多语言处理、高效检索和语义相关性排序,并可通过个性化优化提升用户体验。在 MTEB 等任务中表现优异,适用于智能搜索、推荐系统、问答系统和教育领域等场景。

PandaWiki

PandaWiki 是一个开源的 AI 知识库搭建系统,基于 AI 大模型的能力,帮助用户快速构建智能化的产品文档、技术文档、FAQ 和博客系统。其核心功能包括 AI 辅助创作、AI 问答和 AI 搜索,显著提升知识管理的效率和智能化水平。支持富文本编辑,兼容 Markdown 和 HTML,可导出为多种格式,并支持与第三方应用集成。用户可通过多种方式导入内容,适用于产品文档管理、FAQ 系统、知

DeepSider

DeepSider 是一款集成在浏览器侧边栏的 AI 对话工具,支持多种顶级 AI 模型如 GPT-4o、Grok3 和 Claude 3.5。用户可通过简洁交互完成复杂任务,包括 AI 搜索、实时问答、内容创作、翻译和代码生成等。该工具支持文档上传分析,结合最新数据提供准确答案,具备快速响应和高效交互设计,适用于提升工作效率和学习效率。

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。

Ming

Ming-Lite-Omni是蚂蚁集团开源的统一多模态大模型,基于MoE架构,支持文本、图像、音频和视频等多种模态的输入输出,具备强大的理解和生成能力。模型在多个任务中表现优异,如图像识别、视频理解、语音问答等,适用于OCR识别、知识问答、视频分析等多个领域。其高效处理能力和多模态交互特性,为用户提供一体化智能体验。

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

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。