知识图谱

HippoRAG 2

HippoRAG 2是俄亥俄州立大学开发的检索增强生成框架,旨在提升RAG系统在模拟人类长期记忆方面的表现。它通过个性化PageRank算法、深度段落整合和知识图谱构建,实现高效的多跳推理与上下文感知检索。系统具备持续学习能力,可实时吸收新知识,适用于智能问答、知识管理、教育、医疗及法律金融等领域。

协和·太初

协和·太初是北京协和医院与中国科学院自动化研究所联合开发的国内首个罕见病AI大模型,基于中国人群基因数据和罕见病知识库构建。该模型采用极小样本冷启动技术,支持多轮交互问诊、辅助医生决策、病历书写与基因解读等功能,具备深度推理能力和可溯源知识库,有效抑制AI“幻觉”。通过临床使用与数据反馈形成闭环优化,持续提升诊疗能力,助力罕见病诊疗体系建设。

Recall

Recall是一款AI知识管理工具,支持将分散的内容转化为自我组织的知识库,具备即时总结、聊天互动功能,可处理YouTube视频、PDF、文章等多种格式内容。它提供增强浏览体验,自动链接相关内容到知识图谱中,帮助用户发现关联信息。Recall支持离线使用,跨平台访问,并注重数据安全与隐私保护,用户可随时导出数据,确保数据所有权。

AppAgentX

AppAgentX是西湖大学开发的智能GUI代理框架,通过记忆和进化机制优化手机交互效率。它能自动归纳高效操作模式,减少重复计算,支持跨应用复杂任务。基于视觉识别,无需API即可通用操作,适用于自动化任务、智能助手、企业流程等领域。在多项测试中表现优异,为智能代理技术提供新思路。

Mathos AI

Mathos AI是一款先进的AI数学工具,覆盖从基础到高级数学领域的多种问题,提供逐步解析、个性化辅导、PDF作业分析及多设备同步等功能。它支持图像识别、语音输入和高级图形计算,旨在优化用户的学习体验,提升解题效率。

MedReason

MedReason是由多所高校联合开发的医学推理框架,通过知识图谱增强大型语言模型在医学领域的推理能力。其核心功能包括生成高质量推理数据、提升模型性能、确保医学准确性,并支持多种医学任务。MedReason采用医学实体提取、路径搜索、链式推理生成和质量过滤等技术,有效提升模型在复杂临床场景中的表现。项目提供开源代码、模型和论文,适用于医学问答、辅助诊断、教育培训及研究等领域。

Mem.Ai

一个利用人工智能来组织团队工作的高效平台,用于高效存储和搜索会议记录和议程,协作项目管理,以及建立和维护知识库。

启元重症大模型

启元重症大模型是一款面向ICU环境的医疗人工智能系统,依托于腾讯的混元大模型架构,集成了庞大的医学知识库和先进的自然语言处理技术,能够快速生成病历、总结病情、提供诊疗建议等,大幅提升了重症医疗的服务质量和工作效率。其核心技术包括医学知识图谱构建、数据处理与分析、模型压缩优化以及临床逻辑推理能力,适用于多种应用场景如ICU监护、智能辅助诊疗、病历自动化生成等。

PaSa

PaSa是由字节跳动研发的基于强化学习的学术论文检索系统,能够模仿人类研究者行为,自动调用搜索引擎、分析论文内容并追踪引文网络,提供精准全面的学术文献检索服务。其核心技术包括Crawler和Selector两个智能体,结合强化学习优化,显著提升了搜索效率与准确率。PaSa适用于学术研究、高校教学、知识产权分析等多个领域,具备高效检索和复杂查询处理能力。

Yuxi

Yuxi-Know是一款基于RAG和知识图谱技术的智能问答平台,支持多种文档格式上传与向量化存储,可高效检索并生成准确答案。集成Neo4j知识图谱,支持复杂关系查询,兼容多模型平台及本地部署。提供智能体拓展、网页检索和可视化配置功能,适用于企业知识管理、教育、客服、医疗及科研等领域,提升信息处理效率与准确性。