模型

MHA2MLA

MHA2MLA是一种由多所高校与研究机构联合开发的数据高效微调方法,基于多头潜在注意力机制(MLA)优化Transformer模型的推理效率。通过Partial-RoPE和低秩近似技术,显著减少KV缓存内存占用,同时保持模型性能稳定。仅需少量数据即可完成微调,适用于边缘设备、长文本处理及模型迁移等场景,具备高兼容性和低资源消耗优势。

京东言犀

京东言犀是一个集成了多种智能服务和AI技术的交互平台,旨在通过情感机器人、智能语音服务、知识库管理等功能,为企业提供一个全面的数智化服务解决方案。

阿帕斯大模型

阿帕斯大模型是APUS公司推出的以人工智能技术为核心的多模态大模型,它通过提供行业定制化的AI解决方案和创意工具,致力于帮助全球用户实现更优质的移动互联网使用体验和创造个性...

FisherAI

一款为提高学习效率而设计的Chrome插件,通过一键操作,支持自动摘要、网页及视频翻译、多轮对话等功能。

Casevo

Casevo是一款由中国传媒大学研发的开源社会传播模拟系统,结合大语言模型与多智能体技术,用于模拟人类认知、决策和社会交互,分析并预测社会传播现象。其模块化设计支持从场景设定到复杂社会网络建模的全流程仿真,适用于新闻传播、社会计算、公共政策等多个领域,助力研究者进行理论构建与策略优化,推动AI在社会科学中的应用发展。

LAM

LAM是由微软开发的大型行动模型,能够理解和执行真实世界中的操作任务。它不仅能解析用户输入,还能生成具体行动指令,如启动程序或控制设备。LAM在Office等Windows应用中表现出色,任务完成率高于GPT-4。具备多模态输入理解、动态规划、环境交互和自主执行能力,适用于办公自动化、智能家居、客户服务等多个场景,显著提升任务执行效率和智能化水平。

Finedefics

Finedefics是由北京大学彭宇新教授团队开发的细粒度多模态大模型,专注于提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现。该模型通过引入对象的细粒度属性描述,结合对比学习方法,实现视觉对象与类别名称的精准对齐。在多个权威数据集上表现出色,准确率达76.84%。其应用场景涵盖生物多样性监测、智能交通、零售管理及工业检测等领域。

KTransformers

KTransformers是一款由清华大学KVCache.AI团队与趋境科技联合开发的开源工具,用于提升大语言模型的推理性能并降低硬件门槛。它支持在24GB显卡上运行671B参数模型,利用MoE架构和异构计算策略实现高效推理,预处理速度达286 tokens/s,推理速度达14 tokens/s。项目提供灵活的模板框架,兼容多种模型,并通过量化和优化技术减少存储需求,适合个人、企业及研究场景使用。

Text2CAD

Text2CAD 是一款基于人工智能的在线 CAD 设计工具,能够将自然语言描述快速转换为高精度的 CAD 模型。支持多种格式导出,具备快速设计、精准转换、易修改、云存储与协作等功能,适用于工业设计、教育、原型开发、VR/游戏设计及个性化定制等多个领域。平台提供不同版本的订阅服务,满足不同用户需求。

Nemotron

Nemotron-Mini-4B-Instruct是一款由英伟达开发的小型开源语言模型,针对角色扮演、检索增强生成(RAG)及函数调用任务进行了优化。模型基于Transformer架构,利用蒸馏、剪枝和量化技术提升运行效率与设备端适配能力,适用于实时交互场景,如游戏NPC对话或虚拟助手交互。其快速响应特性使其在客户服务、教育软件及内容创作领域也展现出巨大潜力。