产品库

AI学习电脑应用中的人类行为

rabbit是一个研究项目，旨在开发可以理解和模拟人类在计算机应用中的行为的系统。这个系统被称为大型行动模型（LAM），采用神经符号编程技术，允许直接模拟各种应用程序和用户在其上执行的操作。LAM在精确度、可解释性和速度方面与最先进的方法相媲美。它的目标是为各种AI助手和操作系统的部署提供支持，帮助塑造下一代自然语言驱动的消费者体验。

一个用于GUI视觉代理的视觉-语言-行动模型。

ShowUI是一个轻量级的视觉-语言-行动模型，专为GUI代理设计。它通过结合视觉输入、语言理解和行动预测，使得计算机界面能够以更自然的方式响应用户的指令。ShowUI的重要性在于它能够提高人机交互的效率和自然性，特别是在图形用户界面自动化和自然语言处理领域。该模型由showlab实验室开发，目前已在huggingface平台发布，供研究和应用。

多智能体任务规划与推理的基准测试

PARTNR是由Meta FAIR发布的一个大规模基准测试，包含100,000个自然语言任务，旨在研究多智能体推理和规划。PARTNR利用大型语言模型（LLMs）生成任务，并通过模拟循环来减少错误。它还支持与真实人类伙伴的AI代理评估，通过人类在环基础设施进行。PARTNR揭示了现有基于LLM的规划器在任务协调、跟踪和从错误中恢复方面的显著局限性，人类能解决93%的任务，而LLMs仅能解决30%。

沟通无界，让每次对话都创造价值。

心辰Lingo语音大模型是一款先进的人工智能语音模型，专注于提供高效、准确的语音识别和处理服务。它能够理解并处理自然语言，使得人机交互更加流畅和自然。该模型背后依托西湖心辰强大的AI技术，致力于在各种场景下提供高质量的语音交互体验。

实时语音交互的人工智能对话系统。

Listening-while-Speaking Language Model (LSLM)是一款旨在提升人机交互自然度的人工智能对话模型。它通过全双工建模(FDM)技术，实现了在说话时同时监听的能力，增强了实时交互性，尤其是在生成内容不满意时能够被打断和实时响应。LSLM采用了基于token的解码器仅TTS进行语音生成，以及流式自监督学习(SSL)编码器进行实时音频输入，通过三种融合策略（早期融合、中期融合和晚期融合）探索最佳交互平衡。

用于构建理解和模拟人类语音表情的声控人工智能接口。

Hume AI的同理心语音接口(EVI)是一种由同理心大型语言模型(eLLM)驱动的API,可以理解和模拟语音音调、词语重音等,从而优化人机交互。它基于10多年的研究成果、数百万专利数据点和30多篇发表在顶尖期刊的论文。EVI旨在为任何应用程序提供更自然、富有同情心的语音界面,让人与AI的互动更加人性化。该技术可广泛应用于销售/会议分析、健康与保健、AI研究服务、社交网络等领域。

一个强大的文本生成模型，适用于多种对话应用。

DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型，具有 685 亿参数，采用 BF16 和 F32 张量类型，能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性，使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具，帮助他们在文本生成领域取得突破。

一款 21B 通用推理模型，适合低延迟应用。

Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型，利用合成和公共数据集进行监督微调，结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异，具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择，适合于各种自然语言处理任务和应用场景。

o1-pro 模型通过强化学习提升复杂推理能力，提供更优答案。

o1-pro 模型是一种先进的人工智能语言模型，专为提供高质量文本生成和复杂推理设计。其在推理和响应准确性上表现优越，适合需要高精度文本处理的应用场景。该模型的定价基于使用的 tokens，输入每百万 tokens 价格为 150 美元，输出每百万 tokens 价格为 600 美元，适合企业和开发者在其应用中集成高效的文本生成能力。

一款开源的14B参数量的数学模型，通过强化学习训练，性能卓越。

Light-R1-14B-DS 是由北京奇虎科技有限公司开发的开源数学模型。该模型基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 进行强化学习训练，在 AIME24 和 AIME25 数学竞赛基准测试中分别达到了 74.0 和 60.2 的高分，超越了许多 32B 参数量的模型。它在轻量级预算下成功实现了对已经长链推理微调模型的强化学习尝试，为开源社区提供了一个强大的数学模型工具。该模型的开源有助于推动自然语言处理在教育领域的应用，特别是数学问题解决方面，为研究人员和开发者提供了宝贵的研究基础和实践工具。

理想同学是一款智能聊天助手，提供便捷的对话服务和智能交互体验。

理想同学是一款由北京车励行信息技术有限公司开发的智能聊天助手。它通过人工智能技术实现自然语言处理，能够与用户进行流畅的对话交互。该产品的主要优点是操作简单、响应迅速，能够为用户提供个性化的服务。它适用于多种场景，如日常聊天、信息查询等。产品目前没有明确的价格信息，但根据其功能定位，可能主要面向个人用户和企业客户。

Sesame AI 是一款先进的语音合成平台，能够生成自然对话式语音并具备情感智能。

Sesame AI 代表了下一代语音合成技术，通过结合先进的人工智能技术和自然语言处理，能够生成极其逼真的语音，具备真实的情感表达和自然的对话流程。该平台在生成类似人类的语音模式方面表现出色，同时能够保持一致的性格特征，非常适合内容创作者、开发者和企业，用于为其应用程序增添自然语音功能。目前尚不清楚其具体价格和市场定位，但其强大的功能和广泛的应用场景使其在市场上具有较高的竞争力。

BashBuddy 让你能够自然地输入命令，无需担心参数或语法。

BashBuddy 是一款旨在通过自然语言交互简化命令行操作的工具。它能够理解上下文并生成精确的命令，支持多种操作系统和 Shell 环境。BashBuddy 的主要优点在于其自然语言处理能力、跨平台支持以及对隐私的重视。它适合开发者、系统管理员以及任何需要频繁使用命令行的用户。BashBuddy 提供本地部署和云服务两种模式，本地模式完全免费且数据完全私密，而云服务则提供更快的命令生成速度，每月收费 2 美元。

OpenAI API 的 Responses 功能，用于创建和管理模型的响应。

OpenAI API 的 Responses 功能允许用户创建、获取、更新和删除模型的响应。它为开发者提供了强大的工具，用于管理模型的输出和行为。通过 Responses，用户可以更好地控制模型的生成内容，优化模型的性能，并通过存储和检索响应来提高开发效率。该功能支持多种模型，适用于需要高度定制化模型输出的场景，如聊天机器人、内容生成和数据分析等。OpenAI API 提供灵活的定价方案，适合从个人开发者到大型企业的需求。

OpenAI 提供的内置工具，用于扩展模型的能力，如网络搜索和文件搜索。

OpenAI 的内置工具是 OpenAI 平台中用于增强模型能力的功能集合。这些工具允许模型在生成响应时访问网络或文件中的额外上下文和信息。例如，通过启用网络搜索工具，模型可以使用网络上的最新信息来生成响应。这些工具的主要优点是能够扩展模型的能力，使其能够处理更复杂的任务和需求。OpenAI 平台提供了多种工具，如网络搜索、文件搜索、计算机使用和函数调用等。这些工具的使用取决于提供的提示，模型会根据提示自动决定是否使用配置的工具。此外，用户还可以通过设置工具选择参数来明确控制或指导模型的行为。这些工具对于需要实时数据或特定文件内容的场景非常有用，能够提高模型的实用性和灵活性。

一个关于大型语言模型（LLM）后训练方法的教程、调查和指南资源库。

Awesome-LLM-Post-training 是一个专注于大型语言模型（LLM）后训练方法的资源库。它提供了关于 LLM 后训练的深入研究，包括教程、调查和指南。该资源库基于论文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》，旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和应用 LLM 后训练技术。该资源库免费开放，适合学术研究和工业应用。

Gemini Embedding 是一种先进的文本嵌入模型，通过 Gemini API 提供强大的语言理解能力。

Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型，通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试（MTEB）中表现卓越，超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量，捕捉语义和上下文信息，广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言，具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度，同时引入了嵌套表示学习（MRL）技术，可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段，未来将推出稳定版本。

下一代情感智能的对话视频界面，让AI交互更自然、更人性。

Conversational Video Interface（CVI）是Tavus推出的一种情感智能对话视频界面。它通过Phoenix-3、Raven-0和Sparrow-0三个模型协同工作，赋予AI真正的人类感知、倾听、理解和实时互动能力。CVI不仅是一个工具，更是一种全新的人机沟通方式，可应用于医疗、心理健康、销售培训、客户服务等多个领域，具有无限的使用场景。其背后的技术突破在于将人类对话的细微情感和节奏融入AI交互中，使AI不再是简单的回应，而是能思考、反应并改变我们与机器的互动方式。

NeoBase 是一款开源的 AI 数据库助手，让你用自然语言与数据库交互。

NeoBase 是一款创新的 AI 数据库助手，通过自然语言处理技术让用户能够以对话的方式与数据库进行交互。它支持多种主流数据库，如 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等，并且可以与 OpenAI、Google Gemini 等 LLM 客户端集成。其主要优点是简化了数据库管理流程，降低了技术门槛，使非技术用户也能轻松管理和查询数据。NeoBase 采用开源模式，用户可以根据自身需求进行定制和部署，确保数据安全性和隐私性。它主要面向需要高效管理和分析数据的企业和开发者，旨在提高数据库操作的效率和便捷性。

Instella 是由 AMD 开发的高性能开源语言模型，专为加速开源语言模型的发展而设计。

Instella 是由 AMD GenAI 团队开发的一系列高性能开源语言模型，基于 AMD Instinct™ MI300X GPU 训练而成。该模型在性能上显著优于同尺寸的其他开源语言模型，并且在功能上与 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B 等模型相媲美。Instella 提供模型权重、训练代码和训练数据，旨在推动开源语言模型的发展。其主要优点包括高性能、开源开放以及对 AMD 硬件的优化支持。

Clone是一款具有革命性人工肌肉技术Myofiber的类人机器人，能够自然行走。

Clone是一款由Clone Robotics开发的类人机器人，代表了机器人技术的前沿水平。它采用了革命性的人工肌肉技术Myofiber，能够模拟自然动物骨骼的运动。Myofiber技术在重量、功率密度、速度、力量与重量比以及能效方面达到了前所未有的水平，使机器人具备了自然的行走能力、强大的力量和灵活性。Clone不仅在技术上具有重要意义，还为未来机器人在家庭、工业和服务领域的应用提供了新的可能性。其定位为高端科技产品，目标受众是对前沿科技感兴趣的个人、科研机构和企业。

ViDoRAG 是一个结合视觉文档检索增强生成的动态迭代推理代理框架。

ViDoRAG 是阿里巴巴自然语言处理团队开发的一种新型多模态检索增强生成框架，专为处理视觉丰富文档的复杂推理任务设计。该框架通过动态迭代推理代理和高斯混合模型（GMM）驱动的多模态检索策略，显著提高了生成模型的鲁棒性和准确性。ViDoRAG 的主要优点包括高效处理视觉和文本信息、支持多跳推理以及可扩展性强。该框架适用于需要从大规模文档中检索和生成信息的场景，例如智能问答、文档分析和内容创作。其开源特性和灵活的模块化设计使其成为研究人员和开发者在多模态生成领域的重要工具。

Microsoft Dragon Copilot 是一款用于医疗行业的 AI 工作空间，可简化临床文档工作流，提升效率。

Microsoft Dragon Copilot 是微软针对医疗保健领域推出的 AI 驱动的临床工作流解决方案，旨在通过自动化和智能化的文档处理技术，帮助医疗专业人员减少行政负担，专注于患者护理。该产品利用先进的自然语言处理和机器学习技术，能够自动捕捉多语言的医患对话，并将其转化为详细的临床文档。其主要优点包括高效率的文档生成、定制化功能以及与现有电子健康记录（EHR）系统的无缝集成。Dragon Copilot 面向医疗机构和临床医生，旨在通过技术提升医疗服务质量和效率，同时降低运营成本。产品定价和具体价格策略未在页面中明确提及，但通常会根据医疗机构的规模和使用范围进行定制化报价。

Migician 是一个专注于多图像定位的多模态大语言模型，能够实现自由形式的多图像精确定位。

Migician 是清华大学自然语言处理实验室开发的一种多模态大语言模型，专注于多图像定位任务。该模型通过引入创新的训练框架和大规模数据集 MGrounding-630k，显著提升了多图像场景下的精确定位能力。它不仅超越了现有的多模态大语言模型，甚至在性能上超过了更大规模的 70B 模型。Migician 的主要优点在于其能够处理复杂的多图像任务，并提供自由形式的定位指令，使其在多图像理解领域具有重要的应用前景。该模型目前在 Hugging Face 上开源，供研究人员和开发者使用。

工业级可控高效的零样本文本到语音系统

IndexTTS 是一种基于 GPT 风格的文本到语音（TTS）模型，主要基于 XTTS 和 Tortoise 进行开发。它能够通过拼音纠正汉字发音，并通过标点符号控制停顿。该系统在中文场景中引入了字符-拼音混合建模方法，显著提高了训练稳定性、音色相似性和音质。此外，它还集成了 BigVGAN2 来优化音频质量。该模型在数万小时的数据上进行训练，性能超越了当前流行的 TTS 系统，如 XTTS、CosyVoice2 和 F5-TTS。IndexTTS 适用于需要高质量语音合成的场景，如语音助手、有声读物等，其开源性质也使其适合学术研究和商业应用。

olmOCR是一个用于将PDF线性化以用于LLM数据集训练的工具包。

olmOCR是由Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)开发的一个开源工具包，旨在将PDF文档线性化，以便用于大型语言模型（LLM）的训练。该工具包通过将PDF文档转换为适合LLM处理的格式，解决了传统PDF文档结构复杂、难以直接用于模型训练的问题。它支持多种功能，包括自然文本解析、多版本比较、语言过滤和SEO垃圾信息移除等。olmOCR的主要优点是能够高效处理大量PDF文档，并通过优化的提示策略和模型微调，提高文本解析的准确性和效率。该工具包适用于需要处理大量PDF数据的研究人员和开发者，尤其是在自然语言处理和机器学习领域。

Raycast 推出 AI Extensions，通过自然语言命令与电脑上的应用程序对话并执行任务。

Raycast AI Extensions 是一款面向桌面用户的生产力工具，通过自然语言交互技术，用户可以无需打开应用程序即可完成任务。它支持多种 AI 模型，能够与操作系统无缝集成，并提供个性化定制功能。该产品主要面向需要高效完成任务的专业人士，如开发者、项目经理等，目前处于 beta 版，仅面向 Pro 用户开放。

MLGym是一个用于推进AI研究代理的新框架和基准。

MLGym是由Meta的GenAI团队和UCSB NLP团队开发的一个开源框架和基准，用于训练和评估AI研究代理。它通过提供多样化的AI研究任务，推动强化学习算法的发展，帮助研究人员在真实世界的研究场景中训练和评估模型。该框架支持多种任务，包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域，旨在为AI研究提供一个标准化的测试平台。

TableGPT2的预构建代理，用于基于表格的问答任务。

TableGPT-agent 是一个基于 TableGPT2 的预构建代理模型，专为处理表格数据的问答任务而设计。它基于 Langgraph 库开发，提供用户友好的交互界面，能够高效处理与表格相关的复杂问题。TableGPT2 是一个大型多模态模型，能够将表格数据与自然语言处理相结合，为数据分析和知识提取提供强大的技术支持。该模型适用于需要快速准确处理表格数据的场景，如数据分析、商业智能和学术研究等。

一个用于构建Retrieval-Augmented Generation (RAG)应用的开源项目。

bRAG-langchain是一个开源项目，专注于Retrieval-Augmented Generation (RAG)技术的研究与应用。RAG是一种结合了检索和生成的AI技术，通过检索相关文档并生成回答，为用户提供更准确、更丰富的信息。该项目提供了从基础到高级的RAG实现指南，帮助开发者快速上手并构建自己的RAG应用。其主要优点是开源、灵活且易于扩展，适合各种需要自然语言处理和信息检索的应用场景。