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Search-o1是由中国人民大学和清华大学联合开发的AI工具,旨在提升大型推理模型在复杂任务中的表现。其核心在于结合RAG机制与Reason-in-Documents模块,实现动态知识检索与精炼处理,增强推理的准确性和连贯性。该工具在科研、数学、编程、问答等多个领域展现出广泛适用性,为构建更可靠的智能系统提供了新路径。

LazyLLM

LazyLLM 是一款开源的低代码平台,用于高效构建多智能体大语言模型应用。它支持低代码开发、多智能体架构、模型微调、一键部署、跨平台运行及多模态扩展等功能,适用于聊天机器人、RAG、故事创作和AI绘画等多种场景。其核心采用数据流驱动和模块化设计,提升开发效率和灵活性。

LineArt

LineArt是一种无需训练的高质量设计绘图外观迁移框架,能将复杂外观特征准确转移到设计图纸上,同时保留结构细节。其技术基于模拟人类视觉认知过程,结合艺术经验指导扩散模型,支持工业设计、室内设计、服装设计等多个领域应用。具备高效、高保真和易用性等特点,适用于快速生成逼真效果和优化设计流程。

Champ

Champ是由阿里巴巴、复旦大学和南京大学的研究人员共同开发的一款基于3D的AI工具,能够将人物图片转换为高质量的视频动画。Champ通过结合3D参数化模型和潜在扩散模型,精准捕捉和再现人体的3D形态和动态,保证动画的连贯性和视觉逼真度。此外,Champ还支持跨身份动画生成,并能与文本生成图像模型结合,使用户可以根据文本描述生成特定的角色外观和动作。

书生·万象InternVL 2.5

书生·万象InternVL 2.5是一款开源多模态大型语言模型,基于InternVL 2.0升级而来。它涵盖了从1B到78B不同规模的模型,支持多种应用场景,包括图像和视频分析、视觉问答、文档理解和信息检索等。InternVL 2.5在多模态理解基准上表现优异,性能超越部分商业模型,并通过链式思考技术提升多模态推理能力。

星流图像大模型

星流图像大模型是由LiblibAI发布的一款自研图像大模型,名为Star-3 Alpha。由LiblibAl团队于2024年启动研发,将于2025年Q1发布正式

ChatDLM

ChatDLM是由Qafind Labs开发的高效扩散语言模型,结合区块扩散与专家混合技术,具备7B参数规模,推理速度达2800 tokens/s,支持131,072 tokens的超长上下文处理。其核心优势包括高效文本生成、可控生成与局部修复、资源高效性及动态优化能力。适用于多轮对话、实时情绪监测、长文档创作及学术研究等场景,支持垂直领域知识召回率提升至95.6%。

WebThinker

WebThinker是一款由多家科研机构联合开发的AI工具,旨在增强大型推理模型在复杂任务中的表现。它支持自主搜索、网页导航与实时报告生成,结合深度网页探索器和强化学习策略,提升信息获取与内容创作的效率与质量。适用于科学研究、数据分析、教育辅助等多种场景,显著增强了模型在知识密集型任务中的可靠性与实用性。

CodeSquire.ai

CodeSquire.ai是一款针对数据科学领域的AI编程助手,基于大型语言模型开发,支持代码自动补全、注释转代码、基于库构建函数及自然语言转SQL查询等功能,旨在提升开发者效率与代码质量。它适用于数据预处理、特征工程、模型训练与评估以及数据可视化等多个场景,可无缝嵌入Google Colab、BigQuery和JupyterLab等常用平台。

BAG

BAG是一项由香港中文大学与腾讯联合研发的3D可穿戴资产生成技术,结合多视图图像扩散模型与控制网络,根据人体形状和姿态信息生成高质量的服装和配饰。该技术具备高效适配、多样化生成和物理模拟优化等特点,广泛应用于虚拟试衣、游戏开发、VR/AR及时尚设计等领域,有效提升用户体验与设计效率。