产品库

智能记忆层，提升AI个性化体验

Mem0是一个为大型语言模型（LLMs）提供智能、自我改进记忆层的平台。它通过在用户会话、交互和AI代理之间保留信息，确保连续性和上下文，从而实现个性化的AI体验。Mem0的主要功能包括用户、会话和AI代理记忆，适应性个性化，开发者友好的API，平台一致性，以及托管服务。这些功能使得Mem0在个性化学习助手、客户支持AI代理、医疗助手、虚拟伴侣和生产力工具等多个应用场景中具有显著优势。

媲美人类护士的医疗护理保健模型

Polaris是由Hippocratic AI 开发的一款高度专注于安全、用于医疗保健的大语言模型（LLM）系统，通过星座架构和专业支持代理组合，能够执行多项医疗相关的复杂任务。产品定位于提供与患者长时间、多轮次的语音对话，并提供专业准确的医疗建议。价格方面，按小时计费，每小时9美元。主要功能包括实时多轮语音对话、医疗信息提供和解释、隐私与合规性检查、药物管理和咨询、实验室与生命体征分析、营养建议、病历和政策查询、患者关系建设等。

Apollo是一个多语言医学领域的模型、数据集、基准和代码库

Apollo项目由FreedomIntelligence组织维护，旨在通过提供多语言医学领域的大型语言模型（LLMs）来民主化医疗AI，覆盖6亿人。该项目包括模型、数据集、基准测试和相关代码。

医疗领域检索式问答模型

MedRAG是一个针对医疗领域设计的检索式问答（Retrieval-Augmented Generation）模型。它结合了信息检索和文本生成技术，旨在提供准确的医疗信息查询和回答。

AIWaves是一个AI软件公司,提供AI产品和服务。

AIWaves是一个总部位于杭州的AI初创公司,专注于将大型语言模型应用于互联网场景。公司以「实现AGI,让人类生活变得更美好」作为长期使命,以成为「全球第一的AI内容平台」为愿景,致力于重新定义未来内容创作和消费范式。公司主要产品有:对话机器人波形Bot、AI写作助手蛙蛙故事、开源工具包Agents等。这些产品可广泛应用于电商、游戏、医疗、教育等领域,为用户提供更优质的内容和服务。

超千亿参数的大语言模型

百川智能Baichuan 3是一款超千亿参数的大语言模型，在多个权威通用能力评测中展现出色，特别在中文任务上超越了GPT-4。它在自然语言处理、代码生成、医疗任务等领域表现优异，采用了多项创新技术手段提升模型能力，包括动态数据选择、重要度保持和异步CheckPoint存储等。训练过程中采用因果采样的动态训练数据选择方案，保证数据质量；引入了重要度保持的渐进式初始化方法，优化模型训练稳定性；并针对并行训练问题进行了一系列优化，性能提升超过30%。

AI 助手，高效协作

智元兔是一款基于人工智能大语言模型的人工智能软件，支持 AI 文案生成、对话互动、知识检索、内容总结、百科问答和多语言翻译等功能，帮助用户高效地完成内容创作，使得生成式 AI 技术赋能商业、办公、咨询、教育、医疗等各个领域，并且实现了工作和学习之间的高效协作！

助力智慧医疗服务建设

左手医生开放平台通过AI+数据,赋能医疗健康行业,实现智慧医疗升级。为医疗机构、信息化厂商等合作伙伴提供国内领先的医疗大语言模型、智能产品和专业技术支持,构建医患主动沟通的智慧医疗服务体系。

多功能文本生成工具

文心大模型包含文本生成、文生图、智能对话等技能，可用于文化传媒、艺术创作、教育科研、金融保险、医疗健康等多个应用场景。该产品具有高效、智能、多样化等优势，定价灵活，适用于个人用户和企业用户。

70亿参数的大型多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1是Meta公司推出的一种大型语言模型，拥有70亿参数，支持8种语言的文本生成和对话。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)进行调优，以符合人类对有用性和安全性的偏好。它旨在为商业和研究用途提供支持，特别是在多语言对话场景下表现出色。

多模态长篇故事生成模型

SEED-Story是一个基于大型语言模型（MLLM）的多模态长篇故事生成模型，能够根据用户提供的图片和文本生成丰富、连贯的叙事文本和风格一致的图片。它代表了人工智能在创意写作和视觉艺术领域的前沿技术，具有生成高质量、多模态故事内容的能力，为创意产业提供了新的可能性。

大型语言模型，高效文本生成。

InternLM2.5-7B-Chat GGUF是一个大型语言模型，专为文本生成而设计。它基于开源框架llama.cpp，支持多种硬件平台的本地和云推理。该模型具有7.74亿参数，采用先进的架构设计，能够提供高质量的文本生成服务。

轻量级、先进的文本生成模型

Gemma是由Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型，适用于多种文本生成任务，如问答、摘要和推理。Gemma模型的相对较小的尺寸使其能够在资源有限的环境中部署，如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施，使每个人都能接触到最先进的AI模型，并促进创新。

轻量级、先进的文本生成模型

Gemma-2-9b-it是由Google开发的一系列轻量级、最先进的开放模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建而成。这些模型是文本到文本的解码器仅大型语言模型，以英文提供，适用于问答、摘要和推理等多样化文本生成任务。由于其相对较小的尺寸，可以在资源有限的环境中部署，如笔记本电脑、桌面或个人云基础设施，使先进的AI模型更加普及，促进创新。

轻量级、先进的文本生成模型

Gemma 2是Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型，仅提供英文版本，具有开放的权重，适用于预训练变体和指令调整变体。Gemma模型非常适合各种文本生成任务，包括问答、摘要和推理。其相对较小的体积使其能够部署在资源有限的环境中，如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施，使先进的AI模型的访问民主化，并帮助为每个人促进创新。

一种大型语言模型，具有扩展词汇量。

Mistral-7B-v0.3是由Mistral AI团队开发的大型语言模型(Large Language Model, LLM)，它是Mistral-7B-v0.2的升级版，具有扩展到32768的词汇量。该模型支持文本生成，适合于需要文本生成能力的应用场景。目前，该模型没有内容审核机制，团队正在寻求社区合作，以实现更精细的内容审核，满足需要内容审核的部署环境。

小米开发的大规模预训练语言模型，参数规模64亿。

MiLM-6B是由小米公司开发的大规模预训练语言模型，参数规模达到64亿，它在中文基础模型评测数据集C-Eval和CMMLU上均取得同尺寸最好的效果。该模型代表了自然语言处理领域的最新进展，具有强大的语言理解和生成能力，可以广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多种场景。

Fugaku-LLM是一个专注于文本生成的人工智能模型。

Fugaku-LLM是一个由Fugaku-LLM团队开发的人工智能语言模型，专注于文本生成领域。它通过先进的机器学习技术，能够生成流畅、连贯的文本，适用于多种语言和场景。Fugaku-LLM的主要优点包括其高效的文本生成能力、对多种语言的支持以及持续的模型更新，以保持技术领先。该模型在社区中拥有广泛的应用，包括但不限于写作辅助、聊天机器人开发和教育工具。

使用Kolmogorov-Arnold网络实现的预训练生成式变换器（GPTs）的语言模型

kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现，它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力，特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构，有助于提升语言模型的性能。

一款由Gradient AI团队开发的高性能文本生成模型。

Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。

探索不同的文本生成模型，通过草拟消息和微调响应来提升体验。

Workers AI LLM Playground是一个在线平台，允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动，旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境，以更好地理解和利用大型语言模型（LLM）的能力。

一个基于稀疏专家模型的大型语言模型

Mixtral-8x22B是一个预训练的生成式稀疏专家语言模型。它由Mistral AI团队开发,旨在推进人工智能的开放发展。该模型具有141B个参数,支持多种优化部署方式,如半精度、量化等,以满足不同的硬件和应用场景需求。Mixtral-8x22B可以用于文本生成、问答、翻译等自然语言处理任务。

谷歌开源的大型语言模型,能够生成高质量的文本内容

RecurrentGemma是谷歌开发的一系列开放语言模型,采用创新的循环架构设计,在文本生成任务上性能优异,包括问答、摘要和推理等。与Gemma模型相比,RecurrentGemma所需的内存更少,生成长序列的推理速度更快。该模型提供了预训练和针对指令的微调版本,可广泛应用于内容创作、对话AI等场景。

WhiteRabbitNeo-7B-v1.5a 是一个预训练的大型语言模型，可用于多种自然语言处理任务。

WhiteRabbitNeo-7B-v1.5a 是WhiteRabbitNeo系列的一个版本，这是一系列大规模、面向自然语言处理任务的预训练语言模型。该模型能够支持文本生成、摘要、翻译等多种任务。

开源自然语言生成模型

OLMo是一个开源的自然语言生成模型,由Allen AI研究所开发,基于Transformer架构,可用于生成高质量的英文文本。它具有生成长度可达4096个token的长文本的能力。OLMo-7B是目前公开的参数量最大的开源英文语言模型之一,拥有69亿参数,在多个英文NLP任务上的表现优于同类模型。它可用于文本生成、任务导向的微调等多种自然语言处理任务。

强大的中文语言模型

Beagle14-7B 是一个强大的中文语言模型，可以用于各种自然语言处理任务。它基于多个预训练模型进行了合并，包含丰富的语言知识和表达能力。Beagle14-7B 具有高效的文本生成能力和准确的语义理解能力，可以广泛应用于聊天机器人、文本生成、摘要提取等任务。Beagle14-7B 的定价信息请访问官方网址了解详情。

利用视觉令牌与语言令牌的等距离关系，实现可靠的视频叙述。

Vista-LLaMA是一种先进的视频语言模型，旨在改善视频理解。它通过保持视觉令牌与语言令牌之间的一致距离，无论生成文本的长度如何，都能减少与视频内容无关的文本产生。这种方法在计算视觉与文本令牌之间的注意力权重时省略了相对位置编码，使视觉令牌在文本生成过程中的影响更为显著。Vista-LLaMA还引入了一个顺序视觉投影器，能够将当前视频帧投影到语言空间的令牌中，捕捉视频内的时间关系，同时减少了对视觉令牌的需求。在多个开放式视频问答基准测试中，该模型的表现显著优于其他方法。

基于TensorRT框架的大规模语言模型推理加速库

SwiftInfer是一个基于Nvidia TensorRT框架的大规模语言模型(LLM)推理加速库,通过GPU加速,极大提升LLM在生产环境中的推理性能。该项目针对流式语言模型提出的Attention Sink机制进行了实现,支持无限长度的文本生成。代码简洁,运行方便,支持主流的大规模语言模型。

开源的中英双语预训练语言模型

LingoWhale-8B是一个开源的大规模中英双语预训练语言模型,具有强大的自然语言理解和生成能力。它通过在海量高质量中英文数据上进行预训练,可以完成长文本的理解和多轮交互。该模型采用Transformer架构,参数量达80亿。它在多个中文和英文公开基准测试上都取得了领先的效果。LingoWhale-8B完全开放给学术研究使用,个人开发者可以免费用于商业用途。该模型可以广泛应用于聊天机器人、知识问答、文本生成等领域。