计算
Finedefics
Finedefics是由北京大学彭宇新教授团队开发的细粒度多模态大模型,专注于提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现。该模型通过引入对象的细粒度属性描述,结合对比学习方法,实现视觉对象与类别名称的精准对齐。在多个权威数据集上表现出色,准确率达76.84%。其应用场景涵盖生物多样性监测、智能交通、零售管理及工业检测等领域。
OpenThinker
OpenThinker-32B 是一款由多所高校联合开发的开源推理模型,拥有 328 亿参数和 16,000 token 上下文支持,以高效的数据利用和严格的质量控制著称。模型基于少量数据实现优异性能,适用于数学、科学、代码生成等多种推理任务。全面开源,提供模型权重、代码和数据集,支持研究与开发扩展。
