模型优化
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Self

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。
AI项目与工具 2025年06月12日
MiniCPM 4.0

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。
AI项目与工具 2025年06月11日
明岐

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。
AI项目与工具 2025年06月11日
DanceGRPO

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。
AI项目与工具 2025年06月11日
MetaStone

MetaStone

MetaStone-L1-7B 是一款轻量级推理模型，具备强大的数学和代码推理能力，性能达到行业领先水平。基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 架构，采用 GRPO 训练方式，支持多种计算架构并具备高效的云原生部署能力。适用于数学解题、编程辅助、智能客服、内容创作等多个场景，具有广泛的应用价值。
AI项目与工具 2025年06月12日
SWEET

SWEET

SWEET-RL是Meta开发的多轮强化学习框架，专为提升大型语言模型在协作推理任务中的表现而设计。通过引入训练时的额外信息优化“批评者”模型，实现精准的信用分配与策略优化。在ColBench基准测试中，其在后端编程和前端设计任务中表现出色，成功率提升6%。适用于文本校对、社交媒体审核、广告合规等多种场景，具备高度的通用性和适应性。
AI项目与工具 2025年06月12日
OpenScholar

OpenScholar

OpenScholar是一款由华盛顿大学与艾伦AI研究所联合研发的检索增强型语言模型，专为科学家设计，能够高效检索并综合海量科学文献信息，生成基于文献的事实性回答。该工具具备强大的跨学科适用性，涵盖计算机科学、生物医学等多个领域，同时支持自我反馈迭代优化，显著提升回答质量和引用可靠性。所有相关资源已完全开源，便于全球学者使用与研究。
AI项目与工具 2025年06月12日
MHA2MLA

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。
AI项目与工具 2025年06月12日
KTransformers

KTransformers

KTransformers是一款由清华大学KVCache.AI团队与趋境科技联合开发的开源工具，用于提升大语言模型的推理性能并降低硬件门槛。它支持在24GB显卡上运行671B参数模型，利用MoE架构和异构计算策略实现高效推理，预处理速度达286 tokens/s，推理速度达14 tokens/s。项目提供灵活的模板框架，兼容多种模型，并通过量化和优化技术减少存储需求，适合个人、企业及研究场景使用。
AI项目与工具 2025年06月12日
DistilQwen2.5

DistilQwen2.5

DistilQwen2.5-R1 是阿里巴巴推出的基于知识蒸馏技术的轻量级深度推理模型，包含多种参数量级，适用于资源受限环境。它具备高效计算、深度推理和高度适应性，支持文本生成、机器翻译、客户服务等多种任务。通过双阶段训练和认知轨迹适配框架，提升了小模型的推理能力，性能优于同类开源模型。
AI项目与工具 2025年06月12日