对话系统

HybridRAG

HybridRAG是一种结合了检索增强生成模型的混合架构,通过检索系统和生成模型的协同工作,生成更准确和丰富的输出。其主要功能包括信息检索、上下文理解、知识融合和生成能力。HybridRAG适用于多种自然语言处理任务,如问答系统、文本摘要和对话生成,能够利用大量外部知识提高生成内容的质量和相关性。

ChatLearn

ChatLearn是一款由阿里云开发的高效对齐训练框架,支持多种对齐训练方法,包括RLHF、DPO、OnlineDPO和GRPO。它提供灵活的编程接口、资源调度机制和分布式计算支持,适用于自动化对话系统训练及复杂多模型训练场景。用户可以自定义模型执行流程,实现个性化训练策略。

Skywork

Skywork-Reward 是昆仑万维推出的一系列高性能奖励模型,包括 Skywork-Reward-Gemma-2-27B 和 Skywork-Reward-Llama-3.1-8B,主要用于优化大语言模型的训练过程。这些模型通过提供奖励信号,帮助模型理解和生成符合人类偏好的内容。Skywork-Reward 在对话、安全性和推理任务中表现出色,并且在 RewardBench 评估基准上名列前

Chonkie

Chonkie是一款轻量级、高性能的RAG分块库,支持多种分块方法(基于Token、单词、句子和语义),适用于自然语言处理任务。它具备高效性能、广泛tokenizer支持及灵活的安装选项,适用于RAG应用、对话系统、文本摘要和机器翻译等场景。

RWKV

RWKV-7是一种先进的大模型架构,超越传统注意力机制,具备强大的上下文学习能力和高效的训练稳定性。其动态状态更新和学习率调整机制提升了模型性能,适用于文本生成、机器翻译、情感分析、对话系统及多语言处理等多种应用场景。

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。

FlowiseAI

FlowiseAI 是一款开源的低代码 AI 工具,允许用户通过可视化拖拽方式快速构建大型语言模型应用。支持多模型集成、对话记忆、API 接口等功能,适用于聊天机器人、工作流自动化和文档问答等多种场景。提供本地、Docker 和云平台部署方式,适合开发者和企业用户进行灵活应用开发。

NobodyWho

NobodyWho是一款专为Godot游戏引擎设计的AI插件,支持本地运行大型语言模型(LLM),提供高效、安全的互动叙事功能。其核心特性包括本地化处理、GPU加速、多上下文支持、流式输出、采样器调节、语义嵌入、工具调用及记忆功能。适用于互动小说、动态对话系统及多线叙事等场景,帮助开发者构建更真实、灵活的游戏内容。

交交

交交是上海交通大学研发的口语对话情感大模型,支持多人对话、多语言交流、方言识别、角色扮演、情感互动及知识问答。具备端到端语音处理、多语言理解、实时音色克隆等功能,适用于教育、家庭、商务、客服等多个场景,展现出强大的语音交互能力与应用潜力。

Open Avatar Chat

Open Avatar Chat是阿里开源的模块化实时数字人对话系统,支持低延迟交互与多模态输入输出。系统采用模块化架构,允许灵活配置语音识别、语言模型和语音合成等组件,兼容本地与云服务。支持2D/3D数字人渲染,适用于客户服务、教育、娱乐及企业应用等多个场景,为开发者提供高效、灵活的AI对话解决方案。