问答

Cognita

Cognita是一个开源的模块化RAG框架,用于构建高效的问答系统和知识管理系统。它支持本地和生产环境部署,具备API驱动的架构、无代码UI、增量索引和多文档检索功能,适用于企业知识管理、客户支持、内容推荐等场景。开发人员可通过其模块化设计灵活扩展系统,非技术用户也可通过图形界面进行操作。

Memory Layers

Memory Layers是一种由Meta研发的技术,通过引入可训练的键值查找机制,为模型增加了额外参数而不增加计算负担。它通过稀疏激活模式补充计算密集型前馈层,显著提升了模型在事实性任务中的表现,同时增强了模型的记忆与知识获取能力。Memory Layers的核心优势在于其高效的信息存储与检索机制,并且在问答、语言模型、推荐系统、知识图谱及对话系统等场景中具有广泛应用前景。

MMedAgent

MMedAgent是一款面向医疗领域的多模态AI平台,集成了指令优化的多模态大型语言模型(MLLM)及一系列定制化医疗工具,支持多种医学成像模式(如MRI、CT、X射线等),可高效处理视觉问答、分类、定位、分割、医学报告生成(MRG)及检索增强生成(RAG)等任务,显著提升了医疗数据处理效率与准确性。

百度AI搜

百度AI搜是一款基于文心大模型构建的桌面端AI搜索引擎,融合了百度多领域的资源与技术,提供智能创作、画图修图、AI阅读及精选智能体等功能。它支持文档阅读、图片处理、代码助手以及法律咨询等多样化应用,适用于学习、工作和生活中的多种场景,助力用户高效获取信息与创造价值。

AutoRAG

AutoRAG是一款由中科院相关机构研发的自主迭代检索模型,专为大型语言模型设计,通过多轮对话实现检索规划与查询细化,具备动态调整迭代次数、增强可解释性的特点。它在复杂任务处理方面表现出色,支持智能问答、学术研究、市场分析、在线教育及客户服务等多样化应用场景。 ---

OpenEMMA

OpenEMMA是一个开源的端到端自动驾驶多模态模型框架,基于预训练的多模态大型语言模型(MLLMs),能够处理视觉数据和复杂驾驶场景的推理任务。它通过链式思维推理机制提升轨迹规划和感知任务性能,并集成了优化的YOLO模型以提高3D边界框预测的准确性。此外,OpenEMMA支持人类可读的输出,适用于多种驾驶环境,包括城市道路、高速公路、夜间及复杂天气条件下的驾驶。

PeterCat

PeterCat是一款基于开源技术的智能问答机器人,能够通过自动构建的知识库与GitHub相关功能交互,提供对话式答疑服务。它支持多模型适配、多集成方式,并具备强大的自然语言处理能力和自动化工具支持。主要应用场景涵盖开源项目支持、企业内部论坛、在线教育平台以及客户服务等领域,旨在提升技术交流与问题解决效率。

理想同学

理想同学是一款基于AI技术打造的智能助手,集成了知识问答、视觉识别、绘画创作和播客等多种功能。它支持多领域的信息查询、语言翻译、文本生成及视觉分析,通过跨平台协作实现数据同步与连续对话。此外,用户可根据需求选择不同模型以优化推理能力,广泛适用于日常生活、学习和工作场景。

OmniAudio

OmniAudio-2.6B是一款专为边缘设备设计的高性能音频语言模型,具备语音识别、转录、问答、对话生成及内容创作等核心功能。其技术优势在于多模态架构的高效集成、稀疏性利用以及三阶段训练流程,支持FP16和Q4_K_M量化版本,确保在资源受限的环境下仍能稳定运行。OmniAudio-2.6B可应用于智能助手、车载系统、会议记录、教育和医疗等多个领域,为用户提供便捷、高效的语音交互体验。

点点

点点是一款以生活服务为核心的AI搜索应用,主要功能涵盖生活经验总结、精准避坑指南、真实用户反馈及及时信息更新。它支持用户通过文字、图片或视频形式提问,并提供互动式问答体验,旨在满足用户在日常生活中多方面的实际需求。