模型

Gemma 2

Gemma 2是一款由谷歌DeepMind开发的开源人工智能模型,提供90亿和270亿参数版本。它具有卓越的性能、高效的推理速度和广泛的硬件兼容性,适用于各种应用场景。Gemma 2不仅支持多种AI框架,还提供了丰富的资源和工具,以支持开发者和研究人员负责任地构建和部署AI。

OpenAI o4

OpenAI o4-mini 是一款高性能、低成本的小型推理模型,专为快速处理数学、编程和视觉任务优化。它具备多模态能力,可结合图像与文本进行推理,并支持工具调用以提高准确性。在多项基准测试中表现优异,尤其在数学和编程领域接近完整版模型。适用于教育、数据分析、软件开发及内容创作等多个场景,是高效率与性价比兼备的AI工具。

UNO

UNO是字节跳动推出的AI图像生成框架,支持单主体和多主体图像生成,解决多主体一致性难题。采用扩散变换器和渐进式跨模态对齐技术,结合通用旋转位置嵌入(UnoPE),实现高一致性与可控性。适用于虚拟试穿、产品设计、创意设计等多个领域,具备强大泛化能力,已开源并提供完整技术文档。

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。

MindSearch

MindSearch是一款开源的AI搜索框架,由上海人工智能实验室联合研发团队推出。它结合了大规模信息搜集和整理能力,利用InternLM2.5 7B对话模型,可在短时间内从众多网页中搜集有效信息。该框架采用多智能体框架模拟人类思维模式,先规划后搜索,从而提高信息的准确性和完整性。主要功能包括复杂查询处理、动态图构建、并行信息检索、分层检索策略、上下文管理和响应生成等。其应用场景广泛,包括学术研究

IFAdapter

IFAdapter是一种由腾讯与新加坡国立大学联合开发的文本到图像生成模型,专为提高多实例图像生成时的空间定位与特征表达准确性而设计。它通过“外观标记”与“实例语义图”两大关键技术解决了传统方法中的定位与特征问题,并支持以即插即用的形式融入现有扩散模型,无需重新训练即可实现高效的空间控制。

DAM

DAM-3B是英伟达开发的多模态大语言模型,专用于图像和视频中特定区域的详细描述。支持点、边界框、涂鸦或掩码等方式指定目标区域,生成精准文本描述。其核心技术包括焦点提示与局部视觉骨干网络,有效融合全局与局部特征。DAM-3B-Video版本扩展至视频处理,适用于动态场景。模型基于Transformer架构,支持多模态输入,广泛应用于内容创作、智能交互及无障碍工具等领域。

CAMPHOR

CAMPHOR是一款由苹果团队研发的端侧小型语言模型多智能体框架,通过在设备本地处理用户输入并进行个人上下文推理,实现了高效的隐私保护与快速响应。其分层架构包含高阶推理智能体和多个专家智能体,能够分解复杂任务、与设备工具交互并生成动态执行计划。此外,通过参数共享和提示压缩技术,大幅降低了模型资源需求。

MedRAG

MedRAG是由南洋理工大学研发的医学诊断模型,结合知识图谱与大语言模型(LLM),提升医学诊断的精准度与效率。该模型构建了四层细粒度知识图谱,支持多模态输入,具备主动补问机制,能有效补充患者信息,提升诊断准确性。在真实数据集上,其诊断准确率提升了11.32%。MedRAG可应用于急诊、慢病管理、医学教育等多个领域,为医疗决策提供科学依据。