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70亿参数的中英双语对话模型

Llama3.1-70B-Chinese-Chat 是基于 Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 模型的指令调优语言模型，专为中英双语用户设计，具备角色扮演和工具使用等多样化能力。该模型通过 ORPO 算法进行微调，显著减少了中文问题用英文回答以及回答中中英文混合的问题，特别是在角色扮演、功能调用和数学能力方面有显著提升。

首个面向中英文用户的指令调优语言模型

Gemma-2-27B-Chinese-Chat是基于google/gemma-2-27b-it的首个指令调优语言模型，专为中英文用户设计，拥有角色扮演和工具使用等多种能力。该模型通过ORPO算法进行微调，显著提升了在中英文对话、角色扮演和数学计算等方面的性能。

大规模多模态推理与指令调优平台

MAmmoTH-VL是一个大规模多模态推理平台，它通过指令调优技术，显著提升了多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态任务中的表现。该平台使用开放模型创建了一个包含1200万指令-响应对的数据集，覆盖了多样化的、推理密集型的任务，并提供了详细且忠实的理由。MAmmoTH-VL在MathVerse、MMMU-Pro和MuirBench等基准测试中取得了最先进的性能，展现了其在教育和研究领域的重要性。

多粒度视觉指令调优的创新MLLM

MG-LLaVA是一个增强模型视觉处理能力的机器学习语言模型（MLLM），通过整合多粒度视觉流程，包括低分辨率、高分辨率和以对象为中心的特征。提出了一个额外的高分辨率视觉编码器来捕捉细节，并通过Conv-Gate融合网络与基础视觉特征融合。此外，通过离线检测器识别的边界框整合对象级特征，以进一步细化模型的对象识别能力。MG-LLaVA仅在公开可用的多模态数据上通过指令调优进行训练，展现出卓越的感知技能。

视频指令调优与合成数据研究

LLaVA-Video是一个专注于视频指令调优的大型多模态模型（LMMs），通过创建高质量的合成数据集LLaVA-Video-178K来解决从网络获取大量高质量原始数据的难题。该数据集包括详细的视频描述、开放式问答和多项选择问答等任务，旨在提高视频语言模型的理解和推理能力。LLaVA-Video模型在多个视频基准测试中表现出色，证明了其数据集的有效性。

一款专为中英文用户定制的指令式语言模型。

Llama3.1-8B-Chinese-Chat是一个基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的指令式调优语言模型，专为中文和英文用户设计，具有角色扮演和工具使用等多种能力。该模型通过ORPO算法进行微调，显著减少了中文问题用英文回答和回答中中英文混合的问题，特别是在角色扮演、功能调用和数学能力方面有显著提升。

开源多模态预训练模型，具备中英双语对话能力。

GLM-4V-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型，支持1120*1120高分辨率下的中英双语多轮对话，以及视觉理解能力。在多模态评测中，GLM-4V-9B展现出超越GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max和Claude 3 Opus的卓越性能。

LG AI Research开发的双语文本生成模型

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-GGUF是由LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优的生成型模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型的重要性在于其优化了在小型或资源受限设备上的部署，同时提供了强大的性能。

无需调优的全景多视图图像生成

PanoFree是一种创新的全景多视图图像生成技术，它通过迭代变形和上色解决了一致性和累积误差问题，无需额外的调优。该技术在实验中显示出显著的误差减少，提高了全局一致性，并在不增加额外调优的情况下提升了图像质量。与现有方法相比，PanoFree在时间和GPU内存使用上效率更高，同时保持了结果的多样性。

LG AI Research开发的32B参数双语生成模型

EXAONE-3.5-32B-Instruct是由LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，包含从2.4B到32B参数的不同模型。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出了最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比时，在通用领域也保持了竞争力。

AI数据库调优工具，优化PostgreSQL和MySQL性能

OtterTune是一款AI工具，自动化数据库调优和解决配置问题，优化PostgreSQL和MySQL性能，降低成本。它可以找到95%的数据库优化机会，提高P99性能2倍以上，吞吐量增加25%以上，成本减半。

数学视觉指令调优模型

MAVIS是一个针对多模态大型语言模型（MLLMs）的数学视觉指令调优模型，主要通过改进视觉编码数学图表、图表-语言对齐和数学推理技能来增强MLLMs在视觉数学问题解决方面的能力。该模型包括两个新策划的数据集、一个数学视觉编码器和数学MLLM，通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。

多分辨率扩散变换器，支持中英文理解

HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型，它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码，结合从头开始构建的完整数据管道，实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话，根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估，HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比，达到了新的最先进水平。

端到端中英语音对话模型

GLM-4-Voice是由清华大学团队开发的端到端语音模型，能够直接理解和生成中英文语音，进行实时语音对话。它通过先进的语音识别和合成技术，实现了语音到文本再到语音的无缝转换，具备低延迟和高智商的对话能力。该模型在语音模态下的智商和合成表现力上进行了优化，适用于需要实时语音交互的场景。

开源生成模型训练、调优与推理框架

SCEPTER是一个开源代码库,致力于生成式模型的训练、调优和推理,涵盖图像生成、迁移、编辑等一系列下游任务。它整合了社区主流实现以及阿里巴巴通逸实验室自研方法,为生成式领域的研究人员和从业者提供全面、通用的工具集。这个多功能库旨在促进创新,加速这个快速发展的领域的进步。

全网首个 AI 对话类影视搜索引擎

优酷上线一项全新的 AI 功能 ——AI 搜片，号称全网首个 AI 对话类影视搜索引擎。这款工具拥有强大的搜索功能，不仅覆盖了全网百万级的影视剧实体信息，还融合了万亿条文娱相关知识词条。用户可以通过多轮对话实现模糊搜索、影视问答、剧情检索等功能，无需具象化的问题就能完成。这一功能的推出将大大提升用户在优酷平台上的搜索体验，使影视内容的查找和推荐更加智能化和个性化。

高性能细粒度中文理解模型，提供双语生成能力，专注于中国元素理解。

混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型，专注于中文元素理解，具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息，并生成相应的艺术作品，包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出，对于提升中文文本理解的深度和广度，以及促进中英双语交流具有重要意义。

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。

Qwen2.5-Coder系列的3B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-3B是该系列中的一个模型，拥有3.09B参数，36层，16个注意力头（Q）和2个注意力头（KV），全32,768令牌上下文长度。该模型是目前开源代码LLM中的佼佼者，编码能力与GPT-4o相匹配，为开发者提供了一个强大的代码辅助工具。

Qwen2.5-Coder系列中的指令调优0.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，通过扩展训练令牌到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LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

大型语言模型，支持指令式对话和功能调用。

Mistral-7B-Instruct-v0.3是由Mistral AI Team开发的大型语言模型，它是Mistral-7B-v0.3的指令式微调版本。该模型具有扩展的词汇量、支持v3 Tokenizer和功能调用。它能够通过指令式对话和功能调用来生成文本，适合于需要交互式对话和自动化任务的场景。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、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。该模型在实际应用中提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型在实际应用中，如代码代理等，提供了更全面的基础，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列中的3B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、推理和修复而设计。该模型基于Qwen2.5，扩展了训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前开源代码LLM中的佼佼者，其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型为GPTQ-量化的4位指令调优3B参数Qwen2.5-Coder模型，具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。

基于19亿参数的对话生成模型

Index-1.9B-Chat是一个基于19亿参数的对话生成模型，它通过SFT和DPO对齐技术，结合RAG实现fewshots角色扮演定制，具有较高的对话趣味性和定制性。该模型在2.8T中英文为主的语料上预训练，并且在多个评测基准上表现领先。

Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数量指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder还为真实世界应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数量指令调优模型

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5-Coder系列中的一种大型语言模型，专门针对代码生成、代码推理和代码修复进行了优化。该模型基于Qwen2.5，训练数据包括源代码、文本代码关联、合成数据等，达到5.5万亿个训练令牌。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。该模型还为现实世界中的应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

大型语言模型，支持多种参数规模

Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型，旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本，支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供，用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用，具有广泛的研究和商业潜力。

开源双语文生图生成模型

Taiyi-Diffusion-XL是一个开源的基于Stable Diffusion训练的双语文生图生成模型,支持英文和中文的文本到图像生成,相比之前的中文文生图模型有了显著提升。它可以根据文本描述生成照片般逼真的图像,支持多种图像风格,具有较高的生成质量和多样性。该模型采用创新的训练方式,扩展了词表、位置编码以支持长文本和中文,并在大规模双语数据集上进行训练,确保了其强大的中英文生成能力。

一种提升场景级视频生成能力的技术。

长上下文调优（LCT）旨在解决当前单次生成能力与现实叙事视频制作之间的差距。该技术通过数据驱动的方法直接学习场景级一致性，支持交互式多镜头开发和合成生成，适用于视频制作的各个方面。