推理

Fin

Fin-R1是由上海财经大学与财跃星辰联合开发的金融领域推理大模型,基于Qwen2.5-7B-Instruct架构,通过两阶段训练提升金融推理能力。其支持金融数据推理、代码生成、风险控制、ESG分析等多种功能,具备多语言支持与轻量化设计,适用于智能风控、投资辅助、量化交易等场景。模型在权威评测中表现优异,具有较高的实用价值。

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。

MedReason

MedReason是由多所高校联合开发的医学推理框架,通过知识图谱增强大型语言模型在医学领域的推理能力。其核心功能包括生成高质量推理数据、提升模型性能、确保医学准确性,并支持多种医学任务。MedReason采用医学实体提取、路径搜索、链式推理生成和质量过滤等技术,有效提升模型在复杂临床场景中的表现。项目提供开源代码、模型和论文,适用于医学问答、辅助诊断、教育培训及研究等领域。

Agent Q

Agent Q是一种自监督代理推理和搜索框架,结合了引导式蒙特卡洛树搜索(MCTS)、AI自我批评及直接偏好优化(DPO)等技术。该框架通过迭代微调和基于人类反馈的强化学习进行自我改进,在网页导航和多步任务执行中表现优异。Agent Q的主要功能包括引导式搜索、自我批评、迭代微调、多步推理任务和零样本学习。它在电子商务、在线预订服务、软件开发、客户服务、数据分析和个性化推荐等领域具有广泛应用前景。

VideoWorld

VideoWorld是由北京交通大学、中国科学技术大学与字节跳动合作开发的深度生成模型,能够通过未标注视频数据学习复杂知识,包括规则、推理和规划能力。其核心技术包括自回归视频生成、潜在动态模型(LDM)和逆动态模型(IDM),支持长期推理和跨环境泛化。该模型在围棋和机器人控制任务中表现优异,且具备向自动驾驶、智能监控等场景扩展的潜力。

MMBench

MMBench-Video是一个由多家高校和机构联合开发的长视频多题问答基准测试平台,旨在全面评估大型视觉语言模型(LVLMs)在视频理解方面的能力。平台包含约600个YouTube视频片段,覆盖16个类别,并配备高质量的人工标注问答对。通过自动化评估机制,MMBench-Video能够有效提升评估的精度和效率,为模型优化和学术研究提供重要支持。

node

Node-DeepResearch 是一款基于 Gemini 语言模型和 Jina Reader 的开源 AI 智能体,支持持续搜索、多步推理和复杂问题处理。用户可通过 Web Server API 实时获取查询进度,适用于文献综述、市场调研、新闻报道等多种场景。项目具备灵活性和可扩展性,适合研究人员和开发者使用。

RLCM

RLCM是由康奈尔大学开发的一种基于强化学习的文本到图像生成框架,通过微调一致性模型以适应特定任务的奖励函数,显著提升生成效率与图像质量。其核心技术包括强化学习、策略梯度优化及任务导向的奖励机制,适用于艺术创作、数据集扩展、图像修复等多个领域,具有高效的推理能力和对复杂任务的适应性。

OLMo 2 32B

OLMo 2 32B 是由 Allen Institute for AI 推出的开源语言模型,拥有 320 亿参数,性能接近更大规模模型。它采用三阶段训练策略,结合预训练、中期训练和后训练,提升模型稳定性与任务适应性。模型支持多任务处理,涵盖自然语言处理、数学推理、编程辅助和内容创作等领域,并具备高效训练能力与低能耗优势。所有数据、代码和权重均开源,便于研究与开发。

LLaDA

LLaDA是一款基于扩散模型框架的新型大型语言模型,由中国人民大学高瓴AI学院与蚂蚁集团联合开发。它通过正向掩蔽和反向恢复机制建模文本分布,采用Transformer作为掩蔽预测器,优化似然下界提升生成效果。LLaDA在上下文学习、指令遵循和双向推理方面表现突出,尤其在反转推理任务中克服了传统自回归模型的局限。其8B参数版本在多项基准测试中表现优异,适用于多轮对话、文本生成、代码生成、数学推理和语