优化

BFS

BFS-Prover 是一种基于大语言模型的自动定理证明系统,通过改进广度优先搜索算法和长度归一化评分机制,提高证明搜索效率。系统结合专家迭代、直接偏好优化和分布式架构,支持复杂定理的高效验证,并与 Lean4 深度集成,确保形式化数学问题的逻辑正确性。适用于数学竞赛题、本科及研究生数学研究等领域,推动了自动定理证明技术的发展。

Careerflow

Careerflow 是一款基于AI的求职辅助平台,提供简历优化、求职信撰写、模拟面试及求职跟踪等核心功能,帮助用户提升求职效率和成功率。平台支持多平台集成,适用于各类求职人群,助力职业发展。

DeepEP

DeepEP 是 DeepSeek 开发的开源 EP 通信库,专为混合专家模型(MoE)的训练和推理设计。它提供高吞吐、低延迟的 GPU 内核,支持 NVLink 和 RDMA 通信,优化了组限制门控算法,兼容 FP8 等低精度数据格式。适用于大规模模型训练、推理解码及高性能计算场景,具有良好的系统兼容性和网络优化能力。

Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet 是由 Anthropic 推出的混合推理模型,支持标准模式与扩展思考模式,适用于复杂任务处理和日常交互。其在数学、物理、编程等领域表现卓越,尤其在代码生成与理解方面领先。模型优化了安全性,减少误拒率,并支持多平台接入。适用于软件开发、前端设计、科学计算及企业自动化等多个场景。

MME

MME-CoT 是一个用于评估大型多模态模型链式思维推理能力的基准测试框架,涵盖数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景六大领域,包含1,130个问题,每题均附关键推理步骤和图像描述。该框架引入推理质量、鲁棒性和效率三大评估指标,全面衡量模型推理能力,并揭示当前模型在反思机制和感知任务上的不足,为模型优化和研究提供重要参考。

MeteoRA

MeteoRA是一种基于LoRA和混合专家架构的多任务嵌入框架,用于大型语言模型。它支持多任务适配器集成、自主任务切换、高效推理及复合任务处理,提升模型灵活性和实用性。通过动态门控机制和前向加速策略,显著提高推理效率并降低内存占用,适用于多领域问答、多语言对话等场景。

Argon

Argon 是一款面向制药与生命科学行业的智能平台,利用AI技术加速药物开发流程。其核心功能包括自然语言处理、多源数据整合、自动化工作流、临床试验优化及竞争情报分析。平台可帮助用户快速获取关键洞察,提升决策效率,并实时追踪行业动态。

FlashMLA

FlashMLA 是 DeepSeek 开发的开源 MLA 解码内核,针对 NVIDIA Hopper 架构 GPU 优化,提升可变长度序列处理效率。支持 BF16 精度、页式 KV 缓存及分块调度,内存带宽达 3000 GB/s,算力达 580 TFLOPS。适用于大语言模型推理和 NLP 任务,具备高性能与低延迟特性,支持快速部署与性能验证。

AvatarGO

AvatarGO是由南洋理工大学、上海AI Lab和香港大学联合开发的AI框架,能够根据文本描述生成高质量的4D人体与物体交互场景。其核心在于利用LLM引导的接触重定位、空间感知的分数蒸馏采样和运动优化技术,实现精确的接触识别与动画生成,有效解决穿透问题。支持多种人物与物体组合,适用于虚拟导购、展厅讲解、VR/AR内容创作等多个领域。

SigLIP 2

SigLIP 2 是 Google DeepMind 开发的多语言视觉-语言模型,具有强大的图像与文本对齐能力。它支持多种语言输入,具备零样本分类、图像-文本检索等功能,并通过 Sigmoid 损失函数和自监督学习技术提升训练效率与模型性能。其支持多种分辨率的变体,适用于文档理解、视觉问答及开放词汇任务。该模型基于 Vision Transformer 架构,具备良好的兼容性。