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Molmo 72B

Molmo 72B是一款由艾伦人工智能研究所推出的开源多模态AI模型，集成了图像和文本处理能力，适用于图像描述生成、视觉问答、文档解析及多模态交互等多种任务。凭借其强大的视觉编码能力和先进的模型架构，Molmo 72B在学术基准测试中表现优异，为开源AI技术的发展做出了重要贡献。

AI项目与工具 2025年06月12日 69 点赞 0 评论 283 浏览

MemFree

MemFree是一款开源的混合AI搜索引擎，集成了多种AI技术和搜索引擎功能，支持文本、图像、文件和网页等多种输入形式，可提供文本、思维导图、图片和视频等多格式搜索结果。其核心功能涵盖图像处理、文档总结与提问、学术问题解答、代码解释与生成等，特别适用于学术研究、工作办公和日常生活场景，旨在优化知识管理、提升生产力并降低使用成本。

AI项目与工具 2025年06月12日 42 点赞 0 评论 489 浏览

CodeFree

CodeFree是一款由中国电信研发云平台推出的AI辅助编程工具，集成了代码补全、智能问答、代码注释、代码解释、异常报错解析、单元测试生成、代码优化、测试助手、安全助手、文档助手及代码工程助手等12项功能。它贯穿软件开发的全流程，利用机器学习、深度学习、自然语言处理及上下文感知技术，帮助开发者提升效率、减少错误并优化代码质量。

AI项目与工具 2025年06月12日 59 点赞 0 评论 159 浏览

LongCite

LongCite是清华大学研发的一项旨在提升大型语言模型在长文本问答中可信度和可验证性的项目。它通过生成细粒度的句子级引用，帮助用户验证模型回答的准确性。LongCite包含LongBench-Cite评估基准、CoF自动化数据构建流程、LongCite-45k数据集，以及基于该数据集训练的模型。这些模型能够处理长文本内容，提供准确的问答服务，并附带可追溯的引用，增强信息的透明度和可靠性。

AI项目与工具 2025年06月12日 10 点赞 0 评论 322 浏览

VideoLLaMB

VideoLLaMB 是一个创新的长视频理解框架，通过引入记忆桥接层和递归记忆令牌来处理视频数据，确保在分析过程中不会丢失关键的视觉信息。该模型专为理解长时间视频内容而设计，能够保持语义上的连续性，并在多种任务中表现出色，例如视频问答、自我中心规划和流式字幕生成。VideoLLaMB 能够有效处理视频长度的增加，同时保持高性能和成本效益，适用于学术研究和实际应用。 ---

AI项目与工具 2025年06月12日 39 点赞 0 评论 440 浏览

蓝心大模型

蓝心大模型是由vivo研发的通用大模型矩阵，包括语言、端侧、语音、图像及多模态模型。该模型在内容创作、知识问答、逻辑推理、代码生成、信息提取、多语言翻译等方面表现出色。蓝心端侧大模型3B在移动设备上表现出色，蓝心语音大模型支持多语言，蓝心图像大模型融合了中国特色和东方美学，蓝心多模态大模型则提供了流畅的视频对话体验。

AI项目与工具 2025年06月12日 76 点赞 0 评论 372 浏览

Kotaemon

Kotaemon 是一款基于RAG技术的开源工具，支持用户通过自然语言与文档进行互动，从而实现高效的信息检索和理解。它支持多种语言模型，包括OpenAI、Azure OpenAI和Cohere等，提供简易的安装脚本。Kotaemon 还支持多用户协作、文档管理和复杂的推理方法，并允许用户自定义UI元素。其主要功能包括基于RAG技术的问答系统、多语言模型支持、文档管理、混合RAG管道、多模式问答支持

AI项目与工具 2025年06月12日 30 点赞 0 评论 337 浏览

Docmatix

Docmatix 是一个专为文档视觉问答任务设计的大规模数据集，包含240万张图像和950万个问题-答案对，源自130万个PDF文档。数据集覆盖广泛，包括扫描图片、PDF文件和数字文档，且具有高质量的问答对。Docmatix 支持模型训练和微调，可用于训练视觉语言模型，提高其在理解和回答与文档内容相关问题方面的性能。应用场景包括自动化客户服务、智能文档分析、教育和学术研究以及业务流程自动化等。

AI项目与工具 2025年06月12日 87 点赞 0 评论 214 浏览

Eagle

Eagle是一个由英伟达开发的多模态大模型，专长于处理高分辨率图像，提高视觉问答和文档理解能力。该模型采用多专家视觉编码器架构，通过简单的特征融合策略实现图像内容的深入理解。Eagle模型已开源，适用于多个行业，具有高分辨率图像处理、多模态理解、多专家视觉编码器、特征融合策略和预对齐训练等特点。

AI项目与工具 2025年06月12日 38 点赞 0 评论 225 浏览

OmniCorpus

OmniCorpus是上海人工智能实验室联合多家知名高校和研究机构共同创建的一个大规模多模态数据集，包含86亿张图像和16960亿个文本标记，支持中英双语。它通过整合来自网站和视频平台的文本和视觉内容，提供了丰富的数据多样性。OmniCorpus不仅规模庞大，而且数据质量高，适合多模态机器学习模型的训练和研究。它广泛应用于图像识别、视觉问答、图像描述生成和内容推荐系统等领域。

AI项目与工具 2025年06月12日 75 点赞 0 评论 460 浏览