DuoAttention
DuoAttention是由MIT韩松团队提出的新型框架，通过区分“检索头”和“流式头”两种注意力机制，显著提升了大型语言模型在处理长上下文时的推理效率。该框架有效减少了内存占用，加速了解码和预填充过程，并保持了模型的准确性。它适用于多轮对话、长文档处理、学术研究以及内容推荐等多个领域。
语言处理
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。
Numerous.ai
Numerous.ai是一款结合ChatGPT技术的AI插件，专为Google Sheets和Excel等电子表格软件设计。它通过自然语言交互简化数据处理与分析，提供数据清理、分类、总结以及智能数据分析等功能，同时支持团队协作和高效运行。Numerous.ai广泛应用于内容创作、数据分析、客户关系管理和人力资源等多个领域，帮助用户提高生产力。
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。
