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医疗领域复杂推理的大型语言模型

HuatuoGPT-o1是一个专为医疗复杂推理设计的大语言模型，能够识别错误、探索替代策略并完善答案。该模型通过利用可验证的医疗问题和专门的医疗验证器，推进了复杂推理的发展。HuatuoGPT-o1的主要优点包括：使用验证器指导复杂推理轨迹的搜索，以微调大型语言模型；应用基于验证器奖励的强化学习（PPO）进一步提升复杂推理能力。HuatuoGPT-o1的开源模型、数据和代码，使其在医疗教育和研究领域具有重要价值。

先进的医疗领域大型语言模型

HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型（LLM）。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程，反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建，支持英文，并且采用'thinks-before-it-answers'的方法，输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义，因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案，这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。

多模态大型语言模型，提升文本、图像和视频数据处理能力。

Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型（MLLM），旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，远超过其他开源模型，并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能，平均得分67.40，位列已知开源MLLMs（<10B）中的前两名。

用于强化学习的Unitree机器人平台

Unitree RL GYM是一个基于Unitree机器人的强化学习平台，支持Unitree Go2、H1、H1_2、G1等型号。该平台提供了一个集成环境，允许研究人员和开发者训练和测试强化学习算法在真实或模拟的机器人上的表现。它的重要性在于推动机器人自主性和智能技术的发展，特别是在需要复杂决策和运动控制的应用中。Unitree RL GYM是开源的，可以免费使用，主要面向科研人员和机器人爱好者。

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。

7B参数的大型语言模型，提升自然语言处理能力

OLMo 2 7B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款7B参数的大型语言模型，它在多个自然语言处理任务上展现出色的表现。该模型通过在大规模数据集上的训练，能够理解和生成自然语言，支持多种语言模型相关的科研和应用。OLMo 2 7B的主要优点包括其大规模的参数量，使得模型能够捕捉到更加细微的语言特征，以及其开源的特性，促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。

开源的先进语言模型后训练框架

Tülu 3是一系列开源的先进语言模型，它们经过后训练以适应更多的任务和用户。这些模型通过结合专有方法的部分细节、新颖技术和已建立的学术研究，实现了复杂的训练过程。Tülu 3的成功根植于精心的数据管理、严格的实验、创新的方法论和改进的训练基础设施。通过公开分享数据、配方和发现，Tülu 3旨在赋予社区探索新的和创新的后训练方法的能力。

Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5，通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本，采用GGUF格式，具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。

简单易用，释放AI的强大力量

5ire是一个以简洁和用户友好为核心的AI产品，旨在让即使是初学者也能轻松利用大型语言模型。它支持多种文档格式的解析和向量化，具备本地知识库、使用分析、提示库、书签和快速关键词搜索等功能。作为一个开源项目，5ire提供免费下载，并且提供了按需付费的大型语言模型API服务。

模块化仿人机器人，用于强化学习训练

Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人，具有高自由度，基于Agibot开源框架AimRT作为中间件，并使用强化学习进行运动控制。该项目是Agibot X1使用的强化学习训练代码，可以与Agibot X1提供的推理软件结合用于真实机器人和模拟步行调试，或导入其他机器人模型进行训练。

AI模型选择助手

Lumigator 是 Mozilla.ai 开发的一款产品，旨在帮助开发者从众多大型语言模型（LLM）中选择最适合其特定项目的模型。它通过提供任务特定的指标框架来评估模型，确保所选模型能够满足项目需求。Lumigator 的愿景是成为一个开源平台，促进道德和透明的AI开发，并填补行业工具链中的空白。

前沿级多模态大型语言模型

NVLM 1.0是NVIDIA ADLR推出的前沿级多模态大型语言模型系列，它在视觉-语言任务上达到了业界领先水平，与顶级专有模型和开放访问模型相媲美。该模型在多模态训练后，甚至在纯文本任务上的准确性上也有所提高。NVLM 1.0的开源模型权重和Megatron-Core训练代码为社区提供了宝贵的资源。

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。

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。

世界顶尖的开源大型语言模型

Reflection Llama-3.1 70B 是目前世界上顶尖的开源大型语言模型（LLM），采用名为 Reflection-Tuning 的新技术进行训练，使模型能够检测其推理中的错误并进行修正。该模型在合成数据上进行了训练，这些数据由 Glaive 生成。对于正在训练模型的用户来说，Glaive 是一个非常出色的工具。该模型使用标准的 Llama 3.1 聊天格式，通过特殊的标签来区分模型的内部思考和最终答案，从而提升用户体验。

高效开源的大型语言模型

OLMoE-1B-7B 是一个具有1亿活跃参数和7亿总参数的专家混合型大型语言模型（LLM），于2024年9月发布。该模型在成本相似的模型中表现卓越，与更大的模型如Llama2-13B竞争。OLMoE完全开源，支持多种功能，包括文本生成、模型训练和部署等。

基于大型语言模型的高性能MacOS聊天应用

ChatMLX是一款现代、开源、高性能的MacOS聊天应用程序，基于大型语言模型构建。它利用MLX的强大性能和苹果硅芯片，支持多种模型，为用户提供丰富的对话选择。ChatMLX在本地运行大型语言模型，以确保用户隐私和安全。

最简单的开源实现

nanoPerplexityAI是一个开源的实现，它是一个大型语言模型(LLM)服务，引用Google的信息。没有复杂的GUI或LLM代理，只有100行Python代码。

最前沿的开源AI模型，支持多语言和高级功能。

Llama 3.1是Meta AI推出的最新一代大型语言模型，具有128K的上下文长度扩展、支持八种语言，并首次开源了405B参数级别的前沿AI模型。该模型在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译方面具有最先进的能力，能够与最好的闭源模型相媲美。Llama 3.1的发布，将为开发者提供解锁新工作流程的工具，例如合成数据生成和模型蒸馏。

52B参数的开源多语言大型语言模型

Tele-FLM（亦称FLM-2）是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型，具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构，已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能，有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外，我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节，期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。

多维奖励模型，助力构建自定义大型语言模型。

Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。

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。

开源大型语言模型的托管、部署、构建和微调一站式解决方案。

AIKit 是一个开源工具，旨在简化大型语言模型（LLMs）的托管、部署、构建和微调过程。它提供了与OpenAI API兼容的REST API，支持多种推理能力和格式，使用户可以使用任何兼容的客户端发送请求。此外，AIKit 还提供了一个可扩展的微调接口，支持Unsloth，为用户提供快速、内存高效且易于使用的微调体验。

开源工具包，用于大型语言模型水印技术的研究和应用。

MarkLLM是一个开源工具包，旨在促进大型语言模型(Large Language Models, LLM)中水印技术的研究和应用。随着LLM的广泛使用，确保机器生成文本的真实性和来源变得至关重要。MarkLLM通过提供一个统一的、可扩展的平台，简化了水印技术的访问、理解和评估。它支持多种水印算法，包括KGW家族和EXP家族的算法，并提供了可视化工具和评估模块，帮助研究人员和开发者评估水印技术的可检测性、稳健性和对文本质量的影响。

一种用于扩展多模态大型语言模型（LLMs）的先进架构。

CuMo是一种多模态大型语言模型（LLMs）的扩展架构，它通过在视觉编码器和MLP连接器中融入稀疏的Top-K门控专家混合（MoE）块，提高了模型的可扩展性，同时在推理时几乎不增加激活参数。CuMo在预训练MLP块后，初始化MoE块中的每个专家，并在视觉指令调整阶段使用辅助损失以确保专家的均衡负载。CuMo在各种VQA和视觉指令遵循基准测试中超越了其他同类模型，且完全基于开源数据集进行训练。

一款专为生物医学领域设计的开源大型语言模型

OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型，并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。

开源的MuZero实现，分布式AI框架

MuKoe是一个完全开源的MuZero实现，使用Ray作为分布式编排器在GKE上运行。它提供了Atari游戏的示例，并通过Google Next 2024的演讲提供了代码库的概览。MuKoe支持在CPU和TPU上运行，具有特定的硬件要求，适合需要大规模分布式计算资源的AI研究和开发。

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。

用于提示工程的开源可视化编程环境

ChainForge是一款开源的可视化编程环境,专注于提示工程。它可以让你评估提示和文本生成模型的稳健性,超越了简单的案例证据。我们认为,提示多个大型语言模型、比较它们的响应并测试关于它们的假设,应该不仅容易,而且有趣。ChainForge提供了一套工具,以最小的努力评估和可视化提示(和模型)的质量。换句话说,它旨在让大型语言模型的评估变得简单。ChainForge开箱即用地支持测试提示注入攻击的稳健性、测试响应格式的一致性、发送大量参数化提示并导出到Excel文件、验证同一模型不同设置的响应质量、测量不同系统消息对ChatGPT输出的影响等。

开放发布的Grok-1模型，拥有3140亿参数

Grok-1是由xAI从头开始训练的314亿参数的专家混合模型（Mixture-of-Experts）。该模型未经针对特定应用（如对话）的微调，是Grok-1预训练阶段的原始基础模型检查点。