推理

SmolVLA

SmolVLA是Hugging Face开源的轻量级视觉-语言-行动(VLA)模型,专为经济高效的机器人设计。拥有4.5亿参数,可在CPU上运行,单个消费级GPU即可训练,适合在MacBook上部署。它能够处理多模态输入,生成动作序列,并通过异步推理提高控制效率。适用于物体抓取、家务劳动、货物搬运和机器人教育等场景。

CosyVoice 2.0

CosyVoice 2.0是一款基于深度学习的语音生成大模型,通过有限标量量化技术和新型架构设计,在发音准确性、音色一致性和韵律表达方面表现出色。其支持流式推理,延迟低至150ms,广泛应用于智能助手、有声读物、视频配音及语言学习等领域,同时具备多语言支持和情感控制等功能。

Stable Chat

用轻松、幽默的方式写一份,关于运动鞋的销售文案。

fal

Fal 是一款面向开发者的 AI 工具平台,专注于音频、视频和图像生成与处理。它具备高性能推理引擎、跨平台支持、自然语言处理功能及实时交互式应用支持。通过灵活的按需付费模式,Fal 可广泛应用于创意设计、广告营销、游戏开发、教育培训和电子商务等领域。

奇妙问

奇妙问平台通过提供一站式的交互数字人解决方案,帮助企业在不同行业场景下实现数字化转型,提升服务效率和客户满意度。

赤兔Chitu

Chitu(赤兔)是清华大学与清程极智联合开发的高性能大模型推理引擎,支持多种GPU及国产芯片,打破对特定硬件的依赖。其具备全场景部署能力,支持低延迟、高吞吐、小显存优化,并在性能上优于部分国外框架。适用于金融风控、智能客服、医疗诊断、交通优化和科研等领域,提供高效、稳定的推理解决方案。

Torch

Torch-MLU 是一个开源的 PyTorch 扩展插件,支持开发者将寒武纪 MLU 系列智能加速卡作为 PyTorch 的加速后端。它实现了对 PyTorch 的原生支持,使开发者能够无缝地将基于 GPU 的深度学习模型迁移到 MLU 硬件上,显著提高模型的训练和推理效率。此外,Torch-MLU 还支持自动混合精度训练,通过优化计算图等技术,进一步提升了模型的执行效率。

Amodal3R

Amodal3R 是一种基于条件的 3D 生成模型,能够从部分遮挡的 2D 图像中重建完整的 3D 模型。通过引入掩码加权多头交叉注意力机制和遮挡感知注意力层,提升了遮挡场景下的重建精度。该模型仅使用合成数据训练,却能在真实场景中表现出色,具有较强的泛化能力。广泛应用于 AR/VR、机器人视觉、自动驾驶及 3D 资产创建等领域。

k0

k0-math是一款基于强化学习和思维链推理技术的新一代数学推理模型,由月之暗面推出。它在多个数学基准测试中表现出色,特别是在中考、高考、考研及竞赛级数学题库中的成绩超越了OpenAI的o1-mini和o1-preview模型。k0-math具备深入思考、规划解题思路以及自我反思优化的能力,适用于教育辅导、在线教育平台、竞赛培训、学术研究及自动化测试与评分等多个场景。

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。