产品库

视觉语言模型，能够进行逐步推理

LLaVA-o1是北京大学元组团队开发的一个视觉语言模型，它能够进行自发的、系统的推理，类似于GPT-o1。该模型在六个具有挑战性的多模态基准测试中超越了其他模型，包括Gemini-1.5-pro、GPT-4o-mini和Llama-3.2-90B-Vision-Instruct。LLaVA-o1通过逐步推理解决问题，展示了其在视觉语言模型中的独特优势。

多模态语言模型的视觉推理工具

Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。

给视觉语言模型赋予空间推理能力

SpatialVLM是一个由谷歌DeepMind开发的视觉语言模型,能够对空间关系进行理解和推理。它通过大规模合成数据的训练,获得了像人类一样直观地进行定量空间推理的能力。这不仅提高了其在空间VQA任务上的表现,还为链式空间推理和机器人控制等下游任务打开了新的可能。

大型语言模型是视觉推理协调器

Cola是一种使用语言模型（LM）来聚合2个或更多视觉-语言模型（VLM）输出的方法。我们的模型组装方法被称为Cola（COordinative LAnguage model or visual reasoning）。Cola在LM微调（称为Cola-FT）时效果最好。Cola在零样本或少样本上下文学习（称为Cola-Zero）时也很有效。除了性能提升外，Cola还对VLM的错误更具鲁棒性。我们展示了Cola可以应用于各种VLM（包括大型多模态模型如InstructBLIP）和7个数据集（VQA v2、OK-VQA、A-OKVQA、e-SNLI-VE、VSR、CLEVR、GQA），并且它始终提高了性能。

一种通过文本迷宫解决任务来增强大型语言模型视觉推理能力的创新方法

AlphaMaze 是一个专注于提升大型语言模型（LLM）视觉推理能力的项目。它通过文本形式描述的迷宫任务来训练模型，使其能够理解和规划空间结构。这种方法不仅避免了复杂的图像处理，还通过文本描述直接评估模型的空间理解能力。其主要优点是能够揭示模型如何思考空间问题，而不仅仅是能否解决问题。该模型基于开源框架，旨在推动语言模型在视觉推理领域的研究和发展。

OLAMI是一个人工智能开放平台

OLAMI是一个提供云端API、管理界面、多元机器感知解决方案的人工智能软件开发平台。OLAMI平台具有语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等语音AI技术,以及图像识别、语义理解等视觉AI技术,可以轻松地为产品加入人工智能,提升用户体验。

人工智能入门教程网站，提供全面的机器学习与深度学习知识。

该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。

开源的视觉语言模型，可在多种设备上运行。

Moondream AI是一个开源的视觉语言模型，具有强大的多模态处理能力。它支持多种量化格式，如fp16、int8、int4，能够在服务器、PC、移动设备等多种目标设备上进行GPU和CPU优化推理。其主要优点包括快速、高效、易于部署，且采用Apache 2.0许可证，允许用户自由使用和修改。Moondream AI的定位是为开发者提供一个灵活、高效的人工智能解决方案，适用于需要视觉和语言处理能力的各种应用场景。

推动人工智能安全治理，促进技术健康发展

《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南，旨在鼓励人工智能创新发展的同时，有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全，风险导向、敏捷治理，技管结合、协同应对，开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性，分析风险来源和表现形式，针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险，以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险，提出了相应的技术应对和综合防治措施。

多模态视觉语言模型

MouSi是一种多模态视觉语言模型，旨在解决当前大型视觉语言模型（VLMs）面临的挑战。它采用集成专家技术，将个体视觉编码器的能力进行协同，包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出，并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外，MouSi还探索了不同的位置编码方案，以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明，具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能，并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。

上海人工智能实验室开发的强推理AI模型

InternThinker是上海人工智能实验室（上海AI实验室）研发的一款强推理AI模型，致力于通过“通专融合”路径探索开放、可控、可信的通用人工智能（AGI）。该模型具备长思维能力，并能在推理过程中进行自我反思和纠正，从而在数学、代码、推理谜题等多种复杂推理任务上取得更优结果。InternThinker的创新之处在于其元动作思考能力，能够自主生成高智力密度数据，并通过大规模沙盒环境获取反馈，实现高质量思维链的独立构建，大幅提升模型的复杂任务处理性能。

vivo自主研发的智能语言理解模型

蓝心大模型是vivo自主研发的智能语言理解模型,具有70亿模型参数量,可以处理32K上下文长度。它基于260TB的多语言训练语料,拥有强大的语言理解能力,可以广泛应用于内容创作、知识问答、逻辑推理、代码生成等场景,持续为用户提供安全可靠的人机交互体验。该模型已通过严格的安全合规检测,输出结果安全合规。

京东自主研发的人工智能开放平台

京东人工智能开放平台NeuHub,汇聚京东自主研发的人工智能核心技术,包含语音、图像、视频、NLP等技术,通过平台向外开放,助力行业智能升级。平台还提供数据标注、模型开发、训练和发布等全流程服务,以及创新应用案例,帮助企业实现智能化转型。

先进的人工智能视觉模型，专门分析和理解人类动作。

Sapiens视觉模型由Meta Reality Labs开发，专注于处理人类视觉任务，包括2D姿态估计、身体部位分割、深度估计和表面法线预测等。模型在超过3亿张人类图像上训练，具备高分辨率图像处理能力，并能在数据稀缺情况下表现出色。其设计简单、易于扩展，性能在增加参数后显著提升，已在多个测试中超越现有基线模型。

先进的人工智能大模型系列

智源悟道3.0是智源研究院开发的先进人工智能大模型系列，包括AquilaChat对话模型、AquilaCode文本代码生成大模型以及多种视觉大模型。产品功能涵盖流畅的文本对话、多语言生成任务、文本代码生成、多模态和视觉处理等。其特点包括多样化、高性能、开源、多语言支持和可扩展性。适用于多种芯片架构和深度学习框架，主要面向科研和开发社区，开源免费。

AlphaMaze 是一款专注于视觉推理任务的解码器语言模型，旨在解决传统语言模型在视觉任务上的不足。

AlphaMaze 是一款专为解决视觉推理任务而设计的解码器语言模型。它通过针对迷宫解谜任务的训练，展示了语言模型在视觉推理方面的潜力。该模型基于 15 亿参数的 Qwen 模型构建，并通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）进行训练。其主要优点在于能够将视觉任务转化为文本格式进行推理，从而弥补传统语言模型在空间理解上的不足。该模型的开发背景是提升 AI 在视觉任务上的表现，尤其是在需要逐步推理的场景中。目前，AlphaMaze 作为研究项目，暂未明确其商业化定价和市场定位。

人工智能领域的多轮对话处理专家

汉王天地大模型是汉王科技推出的一款专注于人工智能领域的大语言模型，拥有30年的行业积累。它能够实现多轮对话，高效处理任务，并深耕办公、教育、人文等多个垂直细分领域。该模型通过从人类反馈中进行强化学习，不断优化自身智能，提供包括智能校对、自动翻译、法律咨询、绘画生成、文案生成等在内的多样化服务，以赋能法律、人文、办公、教育、医养等行业，提升效率和创意。

视觉推理能力增强的实验性研究模型

QVQ-72B-Preview是由Qwen团队开发的实验性研究模型，专注于增强视觉推理能力。该模型在多学科理解和推理方面展现出强大的能力，特别是在数学推理任务上取得了显著的进步。尽管在视觉推理方面取得了进步，但QVQ并不完全取代Qwen2-VL-72B的能力，在多步视觉推理中可能会逐渐失去对图像内容的关注，导致幻觉。此外，QVQ在基本识别任务上并没有显示出比Qwen2-VL-72B更显著的改进。

Aya Vision 32B 是一个支持多语言的视觉语言模型，适用于OCR、图像描述、视觉推理等多种用途。

Aya Vision 32B 是由 Cohere For AI 开发的先进视觉语言模型，拥有 320 亿参数，支持 23 种语言，包括英语、中文、阿拉伯语等。该模型结合了最新的多语言语言模型 Aya Expanse 32B 和 SigLIP2 视觉编码器，通过多模态适配器实现视觉与语言理解的结合。它在视觉语言领域表现出色，能够处理复杂的图像与文本任务，如 OCR、图像描述、视觉推理等。该模型的发布旨在推动多模态研究的普及，其开源权重为全球研究人员提供了强大的工具。该模型遵循 CC-BY-NC 许可证，并需遵守 Cohere For AI 的合理使用政策。

多模态大型语言模型，优化视觉识别和图像推理。

Llama-3.2-90B-Vision是Meta公司发布的一款多模态大型语言模型（LLM），专注于视觉识别、图像推理、图片描述和回答有关图片的一般问题。该模型在常见的行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭的多模态模型。

基于人工智能的视觉生成设计工具

Fable Prism 是一款基于人工智能的视觉生成设计工具，帮助用户使用自然语言描述生成插画、logo、产品模型等视觉效果。用户可以详细描述想要生成的视觉效果，包括颜色、风格、物体等，Fable Prism 会根据用户的输入生成独特且富有创意的选项。该平台目前处于抢先体验阶段，需要注册才能使用。

Eurus-2-7B-SFT是一个经过数学能力优化的大型语言模型，专注于推理和问题解决.

Eurus-2-7B-SFT是基于Qwen2.5-Math-7B模型进行微调的大型语言模型，专注于数学推理和问题解决能力的提升。该模型通过模仿学习（监督微调）的方式，学习推理模式，能够有效解决复杂的数学问题和编程任务。其主要优点在于强大的推理能力和对数学问题的准确处理，适用于需要复杂逻辑推理的场景。该模型由PRIME-RL团队开发，旨在通过隐式奖励的方式提升模型的推理能力。

提供全面的人工智能大模型产业信息和创新价值研究。

大模型之家是一个专注于人工智能大模型产业的平台，提供行业报告、技术创新动态、专家评测和奖项荣誉等信息。它通过整合行业资源，推动人工智能技术的创新和应用，帮助企业和个人更好地理解和利用大模型技术。

双语开源数学推理大型语言模型。

InternLM-Math-Plus 是一个最新的双语（英文和中文）开源大型语言模型（LLM），专注于数学推理，具有解决、证明、验证和增强数学问题的能力。它在非正式数学推理（如思维链和代码解释）和正式数学推理（如LEAN 4翻译和证明）方面都有显著的性能提升。

大规模视觉语言模型的视觉词汇扩展

Vary 是一个用于大规模视觉语言模型的官方代码实现。它通过扩展视觉词汇来提高模型的性能。该模型具有强大的图像理解和语言生成能力，可以在多个领域进行应用。

多语言嵌入模型，用于视觉文档检索。

vdr-2b-multi-v1 是一款由 Hugging Face 推出的多语言嵌入模型，专为视觉文档检索设计。该模型能够将文档页面截图编码为密集的单向量表示，无需 OCR 或数据提取流程即可搜索和查询多语言视觉丰富的文档。基于 MrLight/dse-qwen2-2b-mrl-v1 开发，使用自建的多语言查询 - 图像对数据集进行训练，是 mcdse-2b-v1 的升级版，性能更强大。模型支持意大利语、西班牙语、英语、法语和德语，拥有 50 万高质量样本的开源多语言合成训练数据集，具有低 VRAM 和快速推理的特点，在跨语言检索方面表现出色。

创新的多模态链式思维框架，提升视觉推理能力

Cantor是一个多模态链式思维(CoT)框架，它通过感知决策架构，将视觉上下文获取与逻辑推理相结合，解决复杂的视觉推理任务。Cantor首先作为一个决策生成器，整合视觉输入来分析图像和问题，确保与实际情境更紧密的对齐。此外，Cantor利用大型语言模型(MLLMs)的高级认知功能，作为多面专家，推导出更高层次的信息，增强CoT生成过程。Cantor在两个复杂的视觉推理数据集上进行了广泛的实验，证明了所提出框架的有效性，无需微调或真实理由，就显著提高了多模态CoT性能。

8亿参数的多语言视觉语言模型，支持OCR、图像描述、视觉推理等功能

CohereForAI的Aya Vision 8B是一个8亿参数的多语言视觉语言模型，专为多种视觉语言任务优化，支持OCR、图像描述、视觉推理、总结、问答等功能。该模型基于C4AI Command R7B语言模型，结合SigLIP2视觉编码器，支持23种语言，具有16K上下文长度。其主要优点包括多语言支持、强大的视觉理解能力以及广泛的适用场景。该模型以开源权重形式发布，旨在推动全球研究社区的发展。根据CC-BY-NC许可协议，用户需遵守C4AI的可接受使用政策。

人工智能，简化。

Adfinite AI是一款人工智能产品，提供最先进的模型，无需订阅。没有长期合约或订阅费用，只需按使用量付费。新用户可以免费获得5个积分进行测试，无需信用卡或充值。每条消息收费10美分。目前有特别推出的促销活动，充值20美元或更多即可额外获得5美元的积分。如果遇到问题或有功能请求，请联系我们。

通用型视觉语言模型

Qwen-VL 是阿里云推出的通用型视觉语言模型,具有强大的视觉理解和多模态推理能力。它支持零样本图像描述、视觉问答、文本理解、图像地标定位等任务,在多个视觉基准测试中达到或超过当前最优水平。该模型采用 Transformer 结构,以 7B 参数规模进行预训练,支持 448x448 分辨率,可以端到端处理图像与文本的多模态输入与输出。Qwen-VL 的优势包括通用性强、支持多语种、细粒度理解等。它可以广泛应用于图像理解、视觉问答、图像标注、图文生成等任务。