量化

FinGPT

FinGPT是一款面向金融领域的开源大语言模型,基于自然语言处理技术,支持情感分析、关系提取、标题分类和命名实体识别等多种金融任务。它采用端到端框架,结合低秩适配(LoRA)和基于股价的强化学习(RLSP),实现高效的数据处理与模型优化。适用于投资分析、市场研究、量化交易等多个场景,具备多语言支持和实时数据分析能力,为金融决策提供智能化解决方案。

Qlib

Qlib是微软亚洲研究院推出的AI量化投资工具,支持从数据处理、模型训练到投资组合管理的全流程操作。提供高效的数据管理、机器学习模型、回测系统及高频交易支持,适用于量化研究、策略开发和投资分析。模块化设计与高性能数据处理能力使其成为金融领域的重要技术平台。

Fin

Fin-R1是由上海财经大学与财跃星辰联合开发的金融领域推理大模型,基于Qwen2.5-7B-Instruct架构,通过两阶段训练提升金融推理能力。其支持金融数据推理、代码生成、风险控制、ESG分析等多种功能,具备多语言支持与轻量化设计,适用于智能风控、投资辅助、量化交易等场景。模型在权威评测中表现优异,具有较高的实用价值。

UniAct

UniAct是一款面向具身智能的通用行为建模框架,旨在解决机器人行为异构性问题。通过向量量化构建通用动作空间,UniAct将不同机器人的原子行为统一表示,实现跨平台共享。其轻量架构(如0.5B模型)具备高效性能与快速适应能力,仅需少量数据即可微调,并通过异构解码器适配多种机器人。适用于自动驾驶、医疗、工业及家庭服务等多个领域,提供一致且高效的控制方案。

unsloth

Unsloth 是一款高效开源的LLM微调工具,通过优化计算流程和GPU内核设计,大幅提升训练速度并降低内存占用。支持多种主流大模型,提供动态量化、长上下文支持等功能,适用于学术研究、企业应用及资源受限环境中的模型优化。

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。

Magic 1

Magic 1-For-1是由北京大学、Hedra Inc. 和 Nvidia 联合开发的高效视频生成模型,通过任务分解和扩散步骤蒸馏技术实现快速、高质量的视频生成。支持文本到图像和图像到视频两种模式,结合多模态输入提升语义一致性。采用模型量化技术降低资源消耗,适配消费级硬件。广泛应用于内容创作、影视制作、教育、VR/AR及广告等领域。

Eino

Eino是由字节跳动开源的大模型应用开发框架,采用Go语言构建,具备组件化设计、图编排引擎、流式处理和回调机制等功能,支持高效构建复杂AI应用。其可视化开发工具EinoDev降低了开发门槛,适用于智能客服、知识管理、内容创作等多种场景,具备高扩展性和良好的性能表现。

子曰

子曰-o1是网易有道推出的国内首款支持分步式讲解的推理模型,采用14B参数轻量化设计,适配消费级显卡,在低显存设备上运行稳定。通过思维链技术模拟人类思考过程,输出详细解题步骤,特别适合教育场景,如K12数学教学和AI学习辅助。其具备强逻辑推理能力和自我纠错机制,支持启发式学习,提升用户理解与自主学习能力。

TradingAgents

TradingAgents是由加州大学洛杉矶分校与麻省理工学院联合开发的多代理LLM金融交易框架,整合多种专业角色的AI代理,通过辩论与对话进行交易决策。该系统支持多类型市场数据分析,具备风险控制、动态调整与高可解释性,适用于量化交易、资产管理、个人投资等多个场景,显著提升交易效率与透明度。