产品库

先进的大型语言模型，用于编程

Code Llama 是一款先进的大型语言模型，可以通过文本提示生成代码。它是当前公开可用的语言模型中在编程任务上达到最佳性能的模型之一。Code Llama 可以帮助开发人员提高工作效率，降低编码门槛，并作为一个教育工具帮助编程学习者编写更健壮、更好文档化的软件。Code Llama 提供了多个版本，包括基础版、针对 Python 的专用版和针对自然语言指令的定制版。它支持多种流行的编程语言，如 Python、C++、Java 等。Code Llama 免费供研究和商业使用。

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。

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。

智能编程助手，助力高效编程。

JoyCoder 是京东自主研发的智能编程助手，基于大语言模型，适配多种 IDE，提供代码预测、智能问答等功能。它能够提升开发人员的编程效率和代码质量，减少编程错误，降低修复问题的频率。该产品适合各种开发者使用，特别是在快速开发和测试需求中。随着智能编程的兴起，JoyCoder 为开发者提供了一个高效、流畅的编程环境，满足其多样化需求。产品定价方面，具体信息请联系售前顾问。

基于大型语言模型的多智能体应用开发框架

agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架，提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂，允许开发者构建和自定义多智能体协作模式，轻松构建多智能体应用，并分享不同技术与业务领域的模式实践。

基于大型语言模型的智能代理研究

xLAM是一个由Salesforce AI Research团队开发的基于大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的智能代理研究项目。它通过聚合来自不同环境的智能代理轨迹，标准化并统一这些轨迹到一致的格式，以创建一个优化的通用数据加载器，专门用于智能代理的训练。xLAM-v0.1-r是此模型系列的0.1版本，专为研究目的设计，与VLLM和FastChat平台兼容。

先进的大型语言模型，具备推理和编程能力。

Mistral-Large-Instruct-2407是一个拥有123B参数的先进大型语言模型(LLM)，具备最新的推理、知识和编程能力。它支持多语言，包括中文、英语、法语等十种语言，并且在80多种编程语言上受过训练，如Python、Java等。此外，它还具备代理中心能力和先进的数学及推理能力。

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。

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。

提供企业级大型语言模型和预测人工智能，帮助企业提升预测能力

Wand AI是一款基于企业级大型语言模型和预测人工智能的数据管理工具。通过使用Wand AI，您可以将数据转化为AI，大大提高业务的预测能力。Wand AI提供自助式、无代码、无麻烦的操作，专为业务用户打造。您只需专注于自己的业务需求，Wand平台为您提供所需的AI解决方案。无论是销售和营销、客户成功、人力资源、风险与合规、运营、采购等领域，Wand AI都能为您提供强大的功能和优势。请访问官方网站了解更多信息。

构建监督式大型语言模型的无代码平台

Supervised AI是一个无代码AI开发平台，利用OpenAI的GPT引擎，构建由您自己的数据支持的监督式大型语言模型。您可以使用我们的自定义模型和数据源，在高准确率和快速开发的环境下构建强大且可扩展的AI。同时，您还可以使用Supervised API将您的AI模型集成到任何地方。

大型语言模型，支持多语言和编程语言文本生成。

Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型，拥有3400亿参数，支持4096个token的上下文长度，适用于生成合成数据，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练，涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发，不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。

构建一个会讲故事的人工智能大型语言模型。

LLM101n是一个开源课程，旨在教授如何从头开始构建一个能讲故事的人工智能大型语言模型（LLM）。课程内容涵盖了从基础到高级的多个方面，包括语言模型、机器学习、深度学习框架等，适合希望深入理解AI和LLM的编程人员和研究人员。

Sonus-1：开启大型语言模型（LLMs）的新时代

Sonus-1是Sonus AI推出的一系列大型语言模型（LLMs），旨在推动人工智能的边界。这些模型以其高性能和多应用场景的多功能性而设计，包括Sonus-1 Mini、Sonus-1 Air、Sonus-1 Pro和Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)等不同版本，以满足不同需求。Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)在多个基准测试中表现突出，特别是在推理和数学问题上，展现了其超越其他专有模型的能力。Sonus AI致力于开发高性能、可负担、可靠且注重隐私的大型语言模型。

集成了通用和编程能力的人工智能模型

DeepSeek-V2.5 是一个升级版本，结合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct 的功能。这个新模型整合了两个先前版本的通用和编程能力，更好地符合人类的偏好，并在写作和指令遵循等多个方面进行了优化。

多语言大型语言模型

Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型（LLMs），包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化，包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。

开发、提供和教授人工智能

myFuture-AI是一款人工智能产品，提供开发、提供和教授人工智能的功能。它的优势在于提供全面的人工智能解决方案，并且定价合理。myFuture-AI的定位是成为人工智能领域的领导者。

开源多模态大型语言模型系列

InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列，它在保持核心模型架构的同时，在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系，系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估，InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是，该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM，通过链式思考（CoT）推理实现了3.7个百分点的提升，并展示了测试时扩展的强大潜力。

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。

WeLM Playground是一款开源的大型中文语言模型聊天工具

WeLM Playground是基于开源中文语言模型WeLM的在线聊天 Demo,用户可以通过网页与 AI 对话、获取写作帮助。它提供稳定流畅的语言生成,支持自由聊天、话题控制、长篇闲聊、文本续写等功能。作为 Anthropic 公司开源的大模型之一,WeLM Playground 完全免费,代码开源,用户无需注册即可使用。它旨在让普通用户也能安全便捷地体验 LLM 对话带来的便利。

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。

通过加权平均奖励模型提高大型语言模型的效率和可靠性。

WARM是一种通过加权平均奖励模型（WARM）来对齐大型语言模型（LLMs）与人类偏好的解决方案。首先，WARM对多个奖励模型进行微调，然后在权重空间中对它们进行平均。通过加权平均，WARM相对于传统的预测集成方法提高了效率，同时改善了在分布转移和偏好不一致性下的可靠性。我们的实验表明，WARM在摘要任务上的表现优于传统方法，使用最佳N和RL方法，WARM提高了LLM预测的整体质量和对齐性。

前沿级多模态大型语言模型，实现视觉-语言任务的先进性能。

NVLM 1.0是一系列前沿级的多模态大型语言模型（LLMs），在视觉-语言任务上取得了与领先专有模型和开放访问模型相媲美的先进成果。值得注意的是，NVLM 1.0在多模态训练后，其文本性能甚至超过了其LLM主干模型。我们为社区开源了模型权重和代码。

定制化大型语言模型的训练平台

Entry Point AI是一款训练大型语言模型的平台，可以快速高效地进行训练、管理和评估自定义模型，无需编写代码。它提供了跨平台的训练工具，可以比较模型性能、标注数据集、生成合成数据，并以速度和质量优于基于对话的模型。

一个新的高效开源大型语言模型标准

DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。

Stability AI推出的Stable Code Instruct 3B，一款基于代码指令的大型语言模型

Stability AI宣布推出Stable Code Instruct 3B，这是一个大型的语言模型，专门设计用于理解和执行代码相关的指令。该模型的目的是帮助开发者更高效地编写、审查和优化代码，提高软件开发的生产力。

处理长文本的大型语言模型

LongLLaMA 是一个大型语言模型，能够处理长篇文本。它基于 OpenLLaMA，并使用 Focused Transformer (FoT) 方法进行了微调。它能够处理长达 256k 标记甚至更多的文本。我们提供了一个较小的 3B 基础模型（未经过指令调整），并在 Hugging Face 上提供了支持更长上下文的推断代码。我们的模型权重可以作为现有实现中 LLaMA 的替代品（适用于最多 2048 个标记的短上下文）。此外，我们还提供了评估结果和与原始 OpenLLaMA 模型的比较。

开源大型语言模型工具集合

Open Source LLM Tools是一个专注于收集和展示开源大型语言模型（LLM）工具的平台。它提供了一个更新频繁的资源库，帮助开发者和研究者发现和利用最新的开源AI工具。该平台的主要优点在于其高更新频率和对活跃开源AI开发者的聚焦，使得用户能够及时获取到行业的最新动态和技术进展。

Maya是人工智能数据助理

Maya是一个人工智能平台,能够从企业内外数据实时生成可操作的商业洞见。它通过自动完成重复任务、提供智能化建议,节省大量时间和精力,无需再手动整理、过滤、处理数据。

MinMo是一款多模态大型语言模型，用于无缝语音交互。

MinMo是阿里巴巴集团通义实验室开发的一款多模态大型语言模型，拥有约80亿参数，专注于实现无缝语音交互。它通过多个阶段的训练，包括语音到文本对齐、文本到语音对齐、语音到语音对齐和全双工交互对齐，在140万小时的多样化语音数据和广泛的语音任务上进行训练。MinMo在语音理解和生成的各种基准测试中达到了最先进的性能，同时保持了文本大型语言模型的能力，并支持全双工对话，即用户和系统之间的同时双向通信。此外，MinMo还提出了一种新颖且简单的语音解码器，在语音生成方面超越了以往的模型。MinMo的指令遵循能力得到了增强，支持根据用户指令控制语音生成，包括情感、方言和语速等细节，并模仿特定的声音。MinMo的语音到文本延迟约为100毫秒，全双工延迟理论上约为600毫秒，实际约为800毫秒。MinMo的开发旨在克服以往对齐多模态模型的主要限制，为用户提供更自然、流畅和人性化的语音交互体验。