大型语言模型

autoMate

autoMate是一款基于AI与RPA技术的本地化自动化工具,用户可通过自然语言描述任务,无需编程即可完成复杂操作。支持本地部署,确保数据安全,兼容主流大模型,具备智能学习能力。适用于数据处理、报告生成、邮件自动化、跨平台流程管理及日常任务调度等场景,提升工作效率并释放创造力。

Qwen2

Qwen2是由阿里云通义千问团队开发的大型语言模型系列,涵盖从0.5B到72B的不同规模版本。该系列模型在自然语言理解、代码编写、数学解题及多语言处理方面表现出色,尤其在Qwen2-72B模型上,其性能已超过Meta的Llama-3-70B。Qwen2支持最长128K tokens的上下文长度,并已在Hugging Face和ModelScope平台上开源。 ---

AlphaEvolve

AlphaEvolve是谷歌DeepMind开发的通用科学代理,结合大型语言模型与进化算法,用于设计和优化复杂算法。它在数据中心调度、硬件设计、AI训练和数学问题解决等领域取得显著成果,如优化矩阵乘法、提升系统效率等。系统采用自动化评估机制,支持跨领域应用,具备高效计算和持续优化能力。

ChatMCP

ChatMCP是一款基于模型上下文协议(MCP)的AI聊天客户端,支持与多种大型语言模型(LLM)交互。它提供自动化安装MCP服务器、SSE传输支持、自动选择服务器及聊天记录管理等功能,并通过MCP服务器市场实现与不同数据源的聊天。用户可配置LLM API密钥和端点,界面友好且功能强大,适用于客户服务、个人助理、教育学习、企业内部沟通及信息检索等多种场景。

AutoVFX

AutoVFX是一款由伊利诺伊大学香槟分校研发的先进物理特效框架,通过神经场景建模、大型语言模型(LLM)代码生成及物理模拟技术,实现自然语言指令驱动的视频特效编辑与创作。其主要功能涵盖3D场景建模、程序生成、VFX模块、物理模拟、渲染与合成等,适用于电影制作、广告营销、游戏开发、虚拟现实及教育等多个领域。

OmniParser

OmniParser是一款由微软研究院开发的屏幕解析工具,能够将UI截图转换为结构化数据,通过识别可交互图标和提取功能语义,提升基于大型语言模型的UI代理系统的性能。它支持跨平台应用,无需依赖额外信息,适用于自动化软件测试、虚拟助手、辅助技术等多个领域。

TigerBot

TigerBot是一个功能丰富、持续进化的大型语言模型,它通过不断的技术创新和社区贡献,为用户提供了一个强大的多语言多任务处理能力。

SPAR

SPAR是一种自我博弈框架,专为增强大型语言模型的指令遵循能力设计。它通过生成者和完善者的角色互动,利用树搜索技术和迭代优化,提升模型的自我完善能力。实验显示,SPAR在多个基准测试中表现出色,适用于智能助手、客户服务、教育技术及医疗咨询等多个应用场景。

TeleChat2

TeleChat2-115B是一款由中国电信人工智能研究院开发的大型语言模型,具备强大的文本生成能力。它支持多语言处理,包括中文和英文,并且能够高效执行多种任务,如文本生成、代码编写、数据分析和语言翻译等。此外,TeleChat2-115B通过先进的架构设计,如Decoder-only结构和Rotary Embedding位置编码方法,提升了模型性能与稳定性。该模型适用于智能客服、内容创作、教育辅

Llama 3

Llama 3是Meta公司开发的一款最新大型语言模型,提供了8B和70B两种参数规模的模型。它通过增加参数规模、扩大训练数据集、优化模型架构和增强安全性等功能,显著提升了自然语言处理能力,适用于编程、问题解决、翻译和对话生成等多种应用场景。Llama 3在多个基准测试中表现出色,并且通过指令微调进一步增强了特定任务的表现。