Transformer
Bocha Semantic Reranker
Bocha Semantic Reranker是一款基于语义的排序模型，用于提升搜索和问答系统的准确性。它通过二次优化初步排序结果，评估查询与文档的语义相关性，并为文档分配语义得分。该工具支持多种语言模型，适用于搜索引擎优化、问答系统、推荐系统和智能客服等领域，旨在改善用户体验并提高系统效率。
Granite 3.1
Granite 3.1是IBM推出的一款先进语言模型，具备强大的上下文处理能力和多语言支持功能。其核心特性包括扩展至128K tokens的上下文窗口、全新嵌入模型以及功能调用幻觉检测能力。该模型适用于客户服务自动化、内容创作、企业搜索、语言翻译及合规性检查等多种应用场景。
ModernBERT
ModernBERT是一种基于Transformer架构的新型编码器-only模型，是对经典BERT模型的深度优化版本。它通过在大规模数据集上的训练，提升了对长上下文的理解能力，并在信息检索、文本分类、实体识别等多个自然语言处理任务中展现出卓越性能。此外，ModernBERT在速度和资源效率方面均有显著改进，适合应用于多个领域。
Large Motion Model
Large Motion Model（LMM）是一款由新加坡南洋理工大学S-Lab和商汤科技合作研发的多模态运动生成框架。它支持从文本、音乐等多种模态生成逼真运动序列，具备高度精准的身体部位控制能力和强大的泛化能力。通过整合多样化的MotionVerse数据集以及创新性的ArtAttention机制和预训练策略，LMM在多个领域展现出高效的应用潜力，包括动画、虚拟现实、影视特效及运动分析等。
Memory Layers
Memory Layers是一种由Meta研发的技术，通过引入可训练的键值查找机制，为模型增加了额外参数而不增加计算负担。它通过稀疏激活模式补充计算密集型前馈层，显著提升了模型在事实性任务中的表现，同时增强了模型的记忆与知识获取能力。Memory Layers的核心优势在于其高效的信息存储与检索机制，并且在问答、语言模型、推荐系统、知识图谱及对话系统等场景中具有广泛应用前景。
