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九章大模型(MathGPT)

学而思九章大模型是好未来自主研发的,面向全球数学爱好者和科研机构,以解题和讲题算法为核心的大模型。

Fish Agent

Fish Agent是一款集成了自动语音识别(ASR)与文本到语音(TTS)技术的端到端语音处理工具,能够直接实现语音到语音的转换,无需传统语义编码器/解码器。它支持多种语言,适用于语音转换、环境音频信息捕捉等场景,并基于深度学习技术优化了语音处理性能。Fish Agent可广泛应用于内容创作、教育、客户服务及娱乐等领域。

OSUM

OSUM是一款由西北工业大学研发的开源语音理解模型,结合Whisper编码器与Qwen2 LLM,支持语音识别、情感分析、说话者性别分类等多种任务。采用“ASR+X”多任务训练策略,提升模型泛化能力和稳定性。基于约5万小时语音数据训练,性能优异,适用于智能客服、教育、心理健康监测等多个领域。

华藏通用大模型

华藏通用大模型是一个多功能的人工智能平台,它通过集成先进的算法和大量数据训练,为用户提供了一个强大的工具,以支持各种应用场景,从客户服务到专业咨询,再到数据分析和自动...

知意AI

知意AI是一款利用自然语言处理技术的人工智能内容创作工具,专注于提升创作效率与质量。它可生成社交媒体文案、电商营销内容、视频脚本,并提供文本润色和文章总结服务,还支持AI绘图与智能对话功能,适用于教育、职场、生活等多个领域,满足多样化创作需求。

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。

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。

百思考

百思考是一款专为学生和考试准备者设计的智能刷题平台。它提供了海量题库和智能刷题功能,可以根据用户的学习情况推荐练习题目,并特别关注薄弱环节。平台还配备了AI出题工具,允许用户通过描述或上传资料生成试题。此外,百思考支持多种练习模式和自我测试,自动收集用户的错题进行复习,有效提升学习效率。