训练

Fox

Fox-1是一系列由TensorOpera开发的小型语言模型,基于大规模预训练和微调数据,具备强大的文本生成、指令遵循、多轮对话和长上下文处理能力。该模型在多个基准测试中表现出色,适用于聊天机器人、内容创作、语言翻译、教育辅助和信息检索等多种应用场景。

OmniAlign

OmniAlign-V是由多所高校联合开发的多模态大语言模型对齐数据集,包含约20万个多模态样本,涵盖自然图像和信息图表。其核心功能包括提供高质量训练数据、提升模型的开放式问答能力、增强推理与创造力,并支持模型持续优化。数据集通过图像筛选、任务设计及后处理优化确保数据质量,适用于多模态对话系统、图像辅助问答、创意生成等多个应用场景。

OLMo 2 32B

OLMo 2 32B 是由 Allen Institute for AI 推出的开源语言模型,拥有 320 亿参数,性能接近更大规模模型。它采用三阶段训练策略,结合预训练、中期训练和后训练,提升模型稳定性与任务适应性。模型支持多任务处理,涵盖自然语言处理、数学推理、编程辅助和内容创作等领域,并具备高效训练能力与低能耗优势。所有数据、代码和权重均开源,便于研究与开发。

BoldVoice

BoldVoice 是一款专注于英语发音训练的工具,结合专业口音课程与AI语音分析技术,帮助非英语母语者提升发音准确性和口语自信。用户可通过录音获得实时反馈与改进建议,并根据个人母语背景定制学习计划。应用还提供发音测试、口音对比和多场景练习功能,适用于职场、考试、日常交流及表演等领域,有效提升英语口语能力。

SANA 1.5

SANA 1.5是由英伟达联合多所高校研发的高效线性扩散变换器,专用于文本到图像生成任务。其核心优势包括高效的训练扩展、模型深度剪枝、推理时扩展等技术,能够在不同计算预算下灵活调整模型性能。支持多语言输入,并具备开源特性,适用于创意设计、影视制作、教育等多个领域。实验表明,其生成质量接近行业领先水平,同时显著降低计算成本。

LIMO

LIMO是由上海交通大学研发的一种高效推理方法,通过少量高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。其核心假设是“少即是多推理假设”,即在预训练阶段已具备丰富知识的模型中,复杂推理能力可通过精心设计的样本被有效激发。LIMO在多个数学推理基准测试中表现优异,且数据使用效率极高,仅需1%的数据即可达到显著效果。适用于教育、科研、工业和医疗等多个领域。

SiteGPT.ai

一个专为网站设计的人工智能聊天机器人,旨在通过个性化的对话方式提供更好的用户体验,即时回答访问者的问题。它通过对网站内容进行训练,能够回答与网站内容相关的任何问题,从而帮助用户创建和训练自己的AI聊天机器人。

BLIP3

BLIP3-o是Salesforce Research等机构推出的多模态AI模型,结合自回归与扩散模型优势,实现高效图像理解和生成。基于CLIP语义特征,支持文本与图像间的双向转换及图像编辑。采用顺序预训练策略,提升模型性能。完全开源,适用于创意设计、视觉问答、艺术生成等多种场景。

Qwen3 Embedding

Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型开发的文本表征、检索与排序专用模型,支持 119 种语言,参数规模从 0.6B 到 8B。它能够精准捕捉文本语义,支持多语言处理、高效检索和语义相关性排序,并可通过个性化优化提升用户体验。在 MTEB 等任务中表现优异,适用于智能搜索、推荐系统、问答系统和教育领域等场景。