大型语言模型

Oryx

Oryx是一款由清华大学、腾讯和南洋理工大学联合开发的多模态大型语言模型,专为处理视觉数据设计。其核心技术包括预训练的OryxViT模型和动态压缩模块,支持任意分辨率的图像处理及高效的视觉数据压缩。Oryx在空间和时间理解上表现优异,广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互、内容审核、视频编辑及教育等领域。

FineZip

FineZip 是一种基于大型语言模型的无损文本压缩工具,利用在线记忆和动态上下文大小技术优化压缩效率,显著提升压缩速度和压缩比。它适用于多种场景,包括数据存储、传输、数据库管理和大数据分析等,同时支持无损解压和高效批量处理。

PUMA

PUMA是一款先进的多模态大型语言模型,专注于通过整合多粒度视觉特征提升视觉生成与理解能力。它支持文本到图像生成、图像编辑、条件图像生成及多粒度视觉解码等功能,适用于艺术创作、媒体娱乐、广告营销等多个领域,凭借其强大的多模态预训练和微调技术,成为多模态AI领域的前沿探索。

Skyvern

Skyvern是一款基于开源的浏览器自动化工具,集成了大型语言模型和计算机视觉技术,用于实现网页内容解析、交互计划生成及执行。其主要功能涵盖CAPTCHA解决、双因素认证支持、代理网络配置、可解释AI操作以及数据提取等,适用于网站数据抓取、表单填写、网页测试等多种应用场景。

LongLLaVA

LongLLaVA是由香港中文大学(深圳)研究团队开发的多模态大型语言模型,结合Mamba和Transformer模块,利用2D池化技术压缩图像token,大幅提升处理大规模图像数据的效率。该模型在视频理解、高分辨率图像分析及多模态代理任务中表现优异,特别擅长检索、计数和排序任务。其技术亮点包括渐进式训练策略和混合架构优化,支持多种多模态输入处理,广泛应用于视频分析、医学影像诊断、环境监测等领域。

CHRONOS

CHRONOS是由上海交通大学与阿里巴巴集团联合开发的新闻时间线生成框架,基于大型语言模型(LLMs)实现开放域与封闭域的时间线构建。其核心机制包括迭代自问自答、问题重写与分而治之策略,能够高效处理信息过载与数据噪声,生成结构清晰、逻辑连贯的事件摘要。适用于新闻整理、金融分析、政府决策、教育研究及品牌宣传等多个领域。

CAD

CAD-MLLM 是一款基于多模态输入生成参数化 CAD 模型的系统,融合了文本、图像和点云等多种数据形式。它通过命令序列与大型语言模型的结合,实现了高效的数据对齐与处理,并提出了创新的评估指标。CAD-MLLM 具备强大的鲁棒性和交互式设计能力,适用于工业设计、建筑设计、汽车制造等多个领域。

Agentic Reasoning

Agentic Reasoning是由牛津大学开发的增强大型语言模型推理能力的框架,通过整合外部工具(如网络搜索、代码执行和结构化记忆)解决复杂的多步骤推理问题。其核心在于动态调用代理,如Mind Map代理、网络搜索代理和代码代理,以提升推理效率与准确性。该框架在博士级科学推理和深度研究任务中表现优异,具备实时信息检索、逻辑关系组织和计算分析支持等功能,适用于学术、医学、金融等多个领域。

AgentReview

AgentReview是一款基于大型语言模型构建的学术同行评审模拟工具,通过模拟评审者、作者和领域主席的角色,研究评审偏见和决策机制对评审结果的影响。它支持隐私保护,无需真实敏感数据,同时验证了多种社会学理论在评审中的应用,为优化学术评审流程提供了重要参考。

DELIFT

DELIFT是一种针对大型语言模型微调的数据优化算法,通过成对效用度量与次模优化技术,有效减少数据量需求,同时维持甚至提升模型性能。它适用于指令调优、任务特定微调及持续微调三个关键阶段,并具备高计算效率和广泛适用性,广泛应用于数据科学家、研究人员及教育工作者等领域。