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。
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OLMo 2 32B
OLMo 2 32B 是由 Allen Institute for AI 推出的开源语言模型，拥有 320 亿参数，性能接近更大规模模型。它采用三阶段训练策略，结合预训练、中期训练和后训练，提升模型稳定性与任务适应性。模型支持多任务处理，涵盖自然语言处理、数学推理、编程辅助和内容创作等领域，并具备高效训练能力与低能耗优势。所有数据、代码和权重均开源，便于研究与开发。
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。
DeepRant 鲸喷
DeepRant 鲸喷是一款专为游戏玩家设计的多语言快捷翻译工具，支持多种翻译引擎，具备自定义短语库、全局快捷键、多语言互译等功能。基于 Tauri 和 Rust 开发，性能稳定，内存占用低，适用于跨服竞技、国际社交及多人游戏等场景。完全免费开源，无需配置 API，便于玩家快速上手使用。
