Gemma 3 QAT Gemma 3 QAT 是谷歌推出的开源 AI 模型,采用量化感知训练技术,在降低显存需求的同时保持高性能。它支持多模态任务,具备 128,000-token 长上下文处理能力,并可在消费级 GPU 和边缘设备上运行。适用于视觉问答、文档分析、长文本生成等场景,同时兼容多种推理框架,便于部署。 AI项目与工具 2025年06月11日 44 点赞 0 评论 435 浏览
Mistral Medium 3 Mistral Medium 3是Mistral AI推出的一款多模态语言模型,兼具高性能与低成本优势,适用于企业级应用。支持混合云部署、定制化微调及多模态任务处理,可广泛应用于编程辅助、智能客服、数据分析及知识管理等领域,具备良好的扩展性和系统集成能力。 AI项目与工具 2025年06月11日 76 点赞 0 评论 437 浏览
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。 AI项目与工具 2025年06月12日 52 点赞 0 评论 463 浏览
Windows AI Foundry Windows AI Foundry 是微软推出的全新 AI 开发平台,提供从模型选择、优化、微调到部署的全生命周期支持。平台整合 Windows ML,支持在多种硬件上高效部署模型,并基于 Foundry Local 提供优化后的开源模型库。同时,提供即用型 AI API 和 LoRA 技术,帮助开发者快速集成和微调模型,提升开发效率与灵活性。 AI项目与工具 2025年06月11日 11 点赞 0 评论 472 浏览
SmolVLM SmolVLM是一款由Hugging Face开发的轻量级视觉语言模型,专为设备端推理设计。该模型具有三个版本,包括SmolVLM-Base、SmolVLM-Synthetic和SmolVLM-Instruct,分别适用于不同的应用场景。SmolVLM借鉴了Idefics3的理念,采用SmolLM2 1.7B作为语言主干,并通过像素混洗技术提升视觉信息的压缩效率。其训练数据集包括Cauldron和 AI项目与工具 2025年06月12日 62 点赞 0 评论 474 浏览
ACE++ ACE++ 是阿里巴巴通义实验室推出的图像生成与编辑工具,支持指令化操作和上下文感知内容填充。其包含多个专用模型,如 ACE++ Portrait 用于人物肖像生成,ACE++ Subject 保证主题一致性,ACE++ LocalEditing 实现局部图像修改。支持虚拟试穿、风格化编辑、照片修复等多种任务,适用于艺术创作、广告设计及影视制作等领域。技术上采用改进的 LCU++ 架构与两阶段训练 AI项目与工具 2025年06月12日 56 点赞 0 评论 494 浏览
FlagEval FlagEval作为一个专业的语言模型评估平台,为用户提供了一个可靠、标准化的评测环境。通过这个平台,研究人员和开发者可以全面了解模型的性能,推动语言模型技术的不断进步和创新。 创作工具 1970年01月01日 0 点赞 0 评论 494 浏览
Miras Miras是由谷歌开发的深度学习框架,专注于序列建模任务。它基于关联记忆和注意力偏差机制,整合多种序列模型并支持新型模型设计。Miras通过保留门机制优化记忆管理,提升模型在长序列任务中的表现,适用于语言建模、常识推理、长文本处理及多模态任务,具有高效且灵活的架构优势。 AI项目与工具 2025年06月11日 58 点赞 0 评论 497 浏览
Seed1.5 Seed1.5-Embedding 是由字节跳动推出的高性能向量模型,基于 Seed1.5 训练优化,具有强大的语义编码和检索能力。模型采用 Siamese 双塔结构,支持多种向量维度,并通过两阶段训练提升表征能力。它适用于信息检索、文本分类、推荐系统、聚类分析等多种任务,尤其在复杂查询和推理任务中表现突出,具备良好的灵活性和可扩展性。 AI项目与工具 2025年06月11日 37 点赞 0 评论 504 浏览
LIMO LIMO是由上海交通大学研发的一种高效推理方法,通过少量高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。其核心假设是“少即是多推理假设”,即在预训练阶段已具备丰富知识的模型中,复杂推理能力可通过精心设计的样本被有效激发。LIMO在多个数学推理基准测试中表现优异,且数据使用效率极高,仅需1%的数据即可达到显著效果。适用于教育、科研、工业和医疗等多个领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 96 点赞 0 评论 511 浏览