模型优化

DanceGRPO

DanceGRPO 是由字节跳动与香港大学联合开发的视觉生成强化学习框架,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种任务,兼容多种生成模型与奖励机制。其通过强化学习优化生成过程,提升视觉内容质量与一致性,降低显存压力,提高训练效率与稳定性,适用于视频生成和多模态内容创作。

MiniCPM 4.0

MiniCPM 4.0是面壁智能推出的高效端侧大模型,包含8B和0.5B两种参数规模。其采用创新稀疏架构和三值量化技术,实现模型体积缩小90%并保持高性能。自研CPM.cu推理框架在极限场景下可提升220倍速度,支持多种开源框架部署,并适配主流芯片。具备高效双频换挡机制、多平台适配和多种版本选择,适用于智能辅导、医疗辅助、客服、游戏剧情生成等场景。

Xiaomi MiMo

Xiaomi MiMo 是小米推出的推理型大模型,具备强大的数学推理与代码生成能力。通过预训练与后训练相结合,利用大量高价值语料及强化学习算法,在 7B 参数规模下实现超越更大模型的表现。支持多场景应用,包括教育、科研、软件开发等,已开源至 HuggingFace,便于开发者使用与研究。

明岐

明岐是上海交通大学LoCCS实验室开发的医学多模态大模型,专注于罕见病精准诊断。它整合影像、病历与化验数据,采用双引擎架构实现高精度、可解释的诊断,准确率超92%。通过模型优化技术,支持低成本本地化部署,适用于基层医疗、远程服务及科研教学,助力医疗资源均衡发展。

PixVerse V2.5

PixVerse V2.5是一款由爱诗科技开发的AI视频生成工具,其主要功能包括模型优化、提高生成速度、支持4K分辨率、Performance模式、运动笔刷、运镜控制以及文本内容生成。这些功能共同提升了视频创作的动态效果和专业度,使得用户能够更快地生成高质量视频内容。PixVerse V2.5支持多种语言界面,适用于创意视频制作、广告和营销、教育和培训、社交媒体内容以及游戏和动画制作等领域。

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。

Self

Self-Taught Evaluators是一种无需人工标注数据的模型评估框架,通过自我训练方式增强大型语言模型(LLM)的评估能力。其核心在于利用LLM生成对比输出并进行迭代优化,显著提升了模型评估的准确性,达到了与顶级奖励模型相媲美的效果,广泛适用于语言模型开发、内容评估、教育科研以及技术支持等领域。

LLM2LLM

LLM2LLM是一种基于教师-学生架构的迭代数据增强方法,通过生成针对性的合成数据提升语言模型在低数据量场景下的性能。该技术通过识别并强化模型预测错误的数据点,实现精准优化,同时控制数据质量和规模。适用于医学、法律、教育等数据稀缺领域,具有良好的可扩展性和实用性。

无问芯穹

​无问芯穹致力于提供卓越的AGI算力解决方案,以大模型能效优化工具包为核心,向下联动多家国产芯片公司,向上通过智算云服务、智算一体机多种方式服务大模型算法企业,协同算力、算法、生态推动行业大模型的高效落地,构建AGI时代的大模型基础设施。

VRAG

VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架,旨在提升视觉语言模型在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。通过定义视觉感知动作空间,实现从粗粒度到细粒度的信息获取,并结合强化学习和综合奖励机制优化模型性能。该框架支持多轮交互推理,具备良好的可扩展性,适用于智能文档问答、视觉信息检索、多模态内容生成等多种场景。