计算

SimpleAR

SimpleAR是一款由复旦大学与字节跳动联合研发的纯自回归图像生成模型,采用简洁架构实现高质量图像生成。其通过“预训练-有监督微调-强化学习”三阶段训练方法,提升文本跟随能力与生成效果。支持文本到图像及多模态融合生成,兼容加速技术,推理速度快。适用于创意设计、虚拟场景构建、多模态翻译、AR/VR等多个领域。

Ministral 3B/8B

Ministral 3B 和 8B 是由 Mistral AI 开发的两款轻量级 AI 模型,专为设备端和边缘计算设计。它们具备强大的知识处理能力和高效的上下文管理能力,支持长达 128k 的上下文长度,并通过独特的交错滑动窗口注意力机制提升了推理速度。这些模型适用于设备端翻译、本地数据分析、智能助手及自主机器人等领域,同时支持无损量化和私有部署。

壁仞科技

致力于研发原创性的通用计算体系,建立高效的软硬件平台

UnZipLoRA

UnZipLoRA是一种由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校研发的图像处理技术,能够将图像内容与风格分离,并分别以两个LoRA模型表示。该技术通过提示分离、列分离和块分离策略,有效解决内容与风格纠缠的问题,支持高效训练和兼容性组合。可用于艺术创作、图像编辑、风格迁移及个性化图像生成等场景,提升图像处理的灵活性和可控性。

Augmented Physics

Augmented Physics是一款基于人工智能的教育工具,旨在通过计算机视觉技术和多模态语言模型,将物理教科书中的静态图表转化为动态交互式模拟,帮助学生更好地理解物理概念。它支持多种仿真类型,包括光学、运动学和电路等,并提供动态可视化和动画效果,同时无需编程技能即可创建仿真。

Casevo

Casevo是一款由中国传媒大学研发的开源社会传播模拟系统,结合大语言模型与多智能体技术,用于模拟人类认知、决策和社会交互,分析并预测社会传播现象。其模块化设计支持从场景设定到复杂社会网络建模的全流程仿真,适用于新闻传播、社会计算、公共政策等多个领域,助力研究者进行理论构建与策略优化,推动AI在社会科学中的应用发展。

HMoE

HMoE(混合异构专家模型)是腾讯混元团队提出的一种新型神经网络架构,旨在提升大型语言模型的性能和计算效率。通过引入不同规模的专家来处理不同复杂度的输入数据,HMoE增强了模型的专业化程度,并采用了新的训练目标和策略,如P-Penalty Loss,以提高参数利用率和计算效率。HMoE在多个预训练评估基准上表现出色,适用于自然语言处理、内容推荐、语音识别、图像和视频分析以及多模态学习等领域。

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。

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。

3FS

3FS是DeepSeek推出的高性能分布式文件系统,专为AI训练和推理优化。采用SSD与RDMA技术,提供高达6.6 TiB/s的读取吞吐量,支持强一致性及通用文件接口。具备数据准备、加载、检查点和KVCache缓存功能,适用于大规模AI应用。在GraySort测试中表现优异,吞吐量达3.66 TiB/min,KVCache读取峰值达40 GiB/s,适用于多节点计算环境。