Seed1.5 Seed1.5-Embedding 是由字节跳动推出的高性能向量模型,基于 Seed1.5 训练优化,具有强大的语义编码和检索能力。模型采用 Siamese 双塔结构,支持多种向量维度,并通过两阶段训练提升表征能力。它适用于信息检索、文本分类、推荐系统、聚类分析等多种任务,尤其在复杂查询和推理任务中表现突出,具备良好的灵活性和可扩展性。 AI项目与工具 2025年06月11日 37 点赞 0 评论 503 浏览
moonshot moonshot-v1-vision-preview 是一款由月之暗面开发的多模态图像理解模型,具备精准的图像识别、OCR 文字识别和数据解析能力。支持 API 集成,适用于内容审核、文档处理、医学分析、智能交互等多个领域。模型可识别复杂图像细节、分析图表数据,并从美学角度进行图像评价,适合需要高效图像处理和智能交互的应用场景。 AI项目与工具 2025年06月12日 52 点赞 0 评论 504 浏览
SocioVerse SocioVerse是由复旦大学等机构联合开发的社会模拟平台,基于大语言模型和1000万真实用户数据构建与现实对齐的模拟环境。系统包含社会环境、用户引擎、场景引擎和行为引擎四大模块,支持多场景应用,如政治选举预测、新闻传播分析、经济调查和政策评估。它能够模拟群体行为,预测事件趋势,为社会科学研究提供高效工具。 AI项目与工具 2025年06月11日 80 点赞 0 评论 505 浏览
R1 R1-Onevision 是一款基于 Qwen2.5-VL 微调的开源多模态大语言模型,擅长处理图像与文本信息,具备强大的视觉推理能力。它在数学、科学、图像理解等领域表现优异,支持多模态融合与复杂逻辑推理。模型采用形式化语言和强化学习技术,提升推理准确性与可解释性,适用于科研、教育、医疗及自动驾驶等场景。 AI项目与工具 2025年06月12日 92 点赞 0 评论 507 浏览
TokenFD TokenFD是由上海交通大学与美团联合开发的细粒度图文对齐基础模型,专为文档理解任务设计。通过图像与语言Token的统一特征空间对齐,支持Token级图文交互,提升了多模态任务性能。其基于自研的TokenIT数据集进行训练,涵盖2000万张图像和18亿高质量Token-Mask对,覆盖多种文本图像类型。TokenFD可用于文档处理、图像审查、文字检索及大模型知识增强等多个领域,具有广泛的适用性和 AI项目与工具 2025年06月12日 90 点赞 0 评论 508 浏览
通古大模型 通古大模型是由华南理工大学研发的古籍文言文处理AI工具,基于百川2-7B-Base进行增量预训练,结合24.1亿古籍语料和400万对话数据,采用RAT和RAG技术提升古籍处理效果。支持古文句读、文白翻译、诗词创作、古籍赏析、检索问答及辅助整理等功能,广泛应用于古籍数字化、教育、文化传承与学术研究等领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 61 点赞 0 评论 508 浏览
龙猫LongCat 龙猫LongCat是美团自主研发的生成式AI大模型,具备多模态处理能力,可支持文本、图像等内容生成任务。其核心功能涵盖智能编程、会议记录、文档编辑、图形设计与视频脚本生成等,适用于多种办公场景。通过大规模预训练与混合训练策略,龙猫在实际应用中展现出高效、精准的特点,有效提升工作效率与创新能力。 AI项目与工具 2025年06月12日 70 点赞 0 评论 509 浏览
FoxBrain FoxBrain是由鸿海研究院推出的大型语言模型,基于Meta Llama 3.1架构,拥有70B参数,专注于数学与逻辑推理领域。其采用高效训练策略,结合高质量中文数据与Adaptive Reasoning Reflection技术,提升推理能力。FoxBrain适用于智能制造、智慧教育、智能办公等多个场景,支持数据分析、代码生成、文书协作等功能,具备较强的上下文处理能力和稳定性。 AI项目与工具 2025年06月12日 97 点赞 0 评论 510 浏览
AIMv2 AIMv2是苹果公司开发的开源多模态自回归预训练视觉模型,通过图像与文本的深度融合提升视觉理解能力。其采用图像块与子词标记拼接的方式进行自回归预训练,支持多种参数规模,适用于不同设备。具备视觉问答、指代表达理解、图像字幕生成、多媒体检索等功能,并可无缝集成到大型语言模型中。模型在多个视觉任务中表现优异,具备良好的可扩展性和零样本适应能力。 AI项目与工具 2025年06月12日 48 点赞 0 评论 513 浏览
ChatNio 一个集合了各种流行的模型和服务的一站式平台,提供包括 OpenAI、Midjourney、Claude、讯飞星火、Stable Diffusion、DALL·E 等一站式的解决方案 Ai开源项目 2025年06月05日 56 点赞 0 评论 514 浏览