模型

TPO

TPO(Test-Time Preference Optimization)是一种在推理阶段优化语言模型输出的框架,通过将奖励模型反馈转化为文本形式,实现对模型输出的动态调整。该方法无需更新模型参数,即可提升模型在多个基准测试中的性能,尤其在指令遵循、偏好对齐、安全性和数学推理等方面效果显著。TPO具备高效、轻量、可扩展的特点,适用于多种实际应用场景。

Time

Time-MoE是一种基于混合专家架构的时间序列预测模型,通过稀疏激活机制提高计算效率并降低成本。该模型支持任意长度的输入和输出,能够在多个领域实现高精度的时序预测。经过大规模数据集Time-300B的预训练,Time-MoE展现出卓越的泛化能力和多任务适应性,广泛应用于能源管理、金融预测、电商销量分析、气象预报以及交通规划等领域。

InvSR

InvSR是一款基于扩散模型逆过程开发的图像超分辨率工具,通过深度噪声预测器和灵活采样机制,从低分辨率图像恢复高质量高分辨率图像。它支持多种应用场景,包括文化遗产保护、视频监控、医疗成像及卫星影像分析,同时兼顾计算效率与性能表现。

阿帕斯大模型

阿帕斯大模型是APUS公司推出的以人工智能技术为核心的多模态大模型,它通过提供行业定制化的AI解决方案和创意工具,致力于帮助全球用户实现更优质的移动互联网使用体验和创造个性...

aisuite

Aisuite是一款基于Python开发的开源库,提供统一接口以调用多个大型语言模型(LLM),支持OpenAI、Anthropic、Azure等多个平台。它简化了模型切换和对比测试流程,并具备良好的扩展性,适用于聊天补全、模型对比测试及个性化推荐等应用场景。

Ai工具箱

10W AI作为一站式AI应用平台,汇集了AI聊天、图片处理、写作、AI游戏、音视频处理、学习教育、娱乐、营销、职场等10余个类别,数百个国内外主流AI工具。

InstantID

InstantID 是一种基于扩散模型的图像生成技术,专注于实现零次(zero-shot)身份保留(Identity-Preserving)的个性化图像合成。该技术允许用户仅使用一张面部图像,在多种风格中生成个性化的图像,同时确保高保真度。其主要功能包括个性化图像合成、身份特征保留、风格迁移、新视角合成、身份插值和多身份合成。InstantID 兼容预训练模型,无需额外微调即可实现灵活的图像生成。

TinyR1

TinyR1-Preview是由北京大学与360公司联合研发的32B参数推理模型,采用“分治-融合”策略,通过智能融合数学、编程、科学领域的子模型,实现高性能表现。其在数学领域(如AIME)表现优异,仅用5%参数量即可达到原版R1模型95%以上的性能。模型轻量且高效,适用于教育、科研、开发及企业等多种场景,具备良好的部署灵活性与实用性。

Step1X

Step1X-Edit 是由阶跃星辰团队推出的通用图像编辑框架,结合多模态大语言模型与扩散模型,支持多样化的图像编辑任务,如主体修改、背景更换、风格转换等。用户可通过自然语言指令进行操作,系统能精准理解并生成高质量图像。该工具基于大规模数据集训练,具备强大的真实场景适应能力,适用于创意设计、影视制作、社交媒体等多个领域。

CleanS2S

CleanS2S是一款流式语音到语音交互智能体原型,通过集成自动语音识别(ASR)、大型语言模型(LLM)、文本到语音(TTS)以及WebSockets等技术,提供高质量、实时的语音交互体验。它支持全双工交互和打断功能,可整合网络搜索和RAG模型以增强回答能力,适用于客户服务、智能家居控制、教育辅助、健康咨询及车载系统等多个领域。