产品库

量化ADHD症状和干预措施的最佳方式

MoodMap是一个用于测量ADHD症状和干预措施的在线工具。它帮助用户跟踪和评估自己的注意力缺陷多动障碍症状，并记录他们使用的干预措施的效果。MoodMap的主要优点包括方便易用的界面，精确的测量结果，以及个性化的建议和反馈。它的背景信息包括ADHD的普遍存在和对个人日常生活和学习能力的影响。MoodMap定位于帮助那些希望更好管理他们ADHD症状的人。

管理您的ADHD

Shiva是一款帮助管理ADHD的应用，通过跟踪任务、分析进展、个性化提示等功能，帮助用户掌控自己的生活。该应用主要针对ADHD人群，旨在提供真正的帮助，让用户能够更好地管理自己的时间、注意力和能量，实现自己的生活目标。

帮助ADHD患者在分心的世界中获得认知AI的支持

Comigo是一款认知AI，旨在帮助ADHD患者在现代社会中获得认知支持。它包含AI聊天伴侣、AI教练和AI导师三个核心组件，帮助用户实现任务优先级管理、适应日程安排、抵制干扰，同时通过匿名个人和集体数据进行持续改进。Comigo旨在帮助用户在工作和个人生活中取得成功。

GGUF量化支持，优化ComfyUI原生模型性能

ComfyUI-GGUF是一个为ComfyUI原生模型提供GGUF量化支持的项目。它允许模型文件以GGUF格式存储，这种格式由llama.cpp推广。尽管常规的UNET模型（conv2d）不适用于量化，但像flux这样的transformer/DiT模型似乎受量化影响较小。这使得它们可以在低端GPU上以更低的每权重变量比特率进行运行。

高性能的量化语言模型

PatronusAI/glider-gguf是一个基于Hugging Face平台的高性能量化语言模型，采用GGUF格式，支持多种量化版本，如BF16、Q8_0、Q5_K_M、Q4_K_M等。该模型基于phi3架构，拥有3.82B参数，主要优点包括高效的计算性能和较小的模型体积，适用于需要快速推理和低资源消耗的场景。产品背景信息显示，该模型由PatronusAI提供，适合需要进行自然语言处理和文本生成的开发者和企业使用。

PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库

torchao是PyTorch的一个库，专注于自定义数据类型和优化，支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数，用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容，能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）等技术，提高模型的推理速度和内存效率，同时尽量减小精度损失。

70B参数的大型量化语言模型

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUF是一个基于70B参数的大型量化语言模型，使用了4-bit量化技术，以减少模型大小并提高推理效率。该模型属于PatronusAI系列，是基于Transformers库构建的，适用于需要高性能自然语言处理的应用场景。模型遵循cc-by-nc-4.0许可协议，意味着可以非商业性地使用和分享。

70亿参数的量化文本生成模型

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantized是由PatronusAI开发的一个大型文本生成模型，具有70亿参数，并且经过4位量化处理，以优化模型大小和推理速度。该模型基于Hugging Face的Transformers库构建，支持多种语言，特别是在对话生成和文本生成领域表现出色。它的重要性在于能够在保持较高性能的同时减少模型的存储和计算需求，使得在资源受限的环境中也能部署强大的AI模型。

1.58-bit量化的先进文本到图像生成模型

1.58-bit FLUX是一种先进的文本到图像生成模型，通过使用1.58位权重（即{-1, 0, +1}中的值）来量化FLUX.1-dev模型，同时保持生成1024x1024图像的可比性能。该方法无需访问图像数据，完全依赖于FLUX.1-dev模型的自监督。此外，开发了一种定制的内核，优化了1.58位操作，实现了模型存储减少7.7倍，推理内存减少5.1倍，并改善了推理延迟。在GenEval和T2I Compbench基准测试中的广泛评估表明，1.58-bit FLUX在保持生成质量的同时显著提高了计算效率。

全自动AI矢量化，将像素转换为全彩矢量图

Vectorizer.AI是一款使用AI技术全自动将JPEG和PNG位图转换为SVG矢量图的工具。通过强大的GPU和多核CPU分析处理，将像素转换为几何形状，实现矢量图的高分辨率缩放和打印。免费使用，支持SVG、PDF、EPS、DXF、PNG等格式。

一个基于Llama模型的量化版本，用于对话和幻觉检测。

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-8B-v1.1-Instruct-Q8-GGUF是一个基于Llama模型的量化版本，专为对话和幻觉检测设计。该模型使用了GGUF格式，拥有8.03亿参数，属于大型语言模型。它的重要性在于能够提供高质量的对话生成和幻觉检测能力，同时保持模型的高效运行。该模型是基于Transformers库和GGUF技术构建的，适用于需要高性能对话系统和内容生成的应用场景。

高效、轻量级的量化Llama模型，提升移动设备上的运行速度并减少内存占用。

Llama模型是Meta公司推出的大型语言模型，通过量化技术，使得模型体积更小、运行速度更快，同时保持了模型的质量和安全性。这些模型特别适用于移动设备和边缘部署，能够在资源受限的设备上提供快速的设备内推理，同时减少内存占用。量化Llama模型的开发，标志着在移动AI领域的一个重要进步，使得更多的开发者能够在不需要大量计算资源的情况下，构建和部署高质量的AI应用。

基于特定模型的量化大型语言模型，适用于自然语言处理等任务。

该模型是量化版大型语言模型，采用4位量化技术，降低存储与计算需求，适用于自然语言处理，参数量8.03B，免费且可用于非商业用途，适合资源受限环境下高性能语言应用需求者。

SmolVLM2 是一个专注于视频内容分析和生成的轻量化语言模型。

SmolVLM2 是一种轻量级的视频语言模型，旨在通过分析视频内容生成相关的文本描述或视频亮点。该模型具有高效性、低资源消耗的特点，适合在多种设备上运行，包括移动设备和桌面客户端。其主要优点是能够快速处理视频数据并生成高质量的文本输出，为视频内容创作、视频分析和教育等领域提供了强大的技术支持。该模型由 Hugging Face 团队开发，定位为高效、轻量化的视频处理工具，目前处于实验阶段，用户可以免费试用。

Shimmer 是一个专为成人 ADHD 设计的个性化辅导平台，提供一对一视频辅导和科学支持。

Shimmer 是一款针对成人 ADHD 的专业辅导平台，结合 AI 技术，由 ADHD 专家和辅导心理学家设计。它通过个性化的一对一视频辅导、手工打造的生产力工具和科学支持的学习模块，帮助用户构建理想的生活。该平台强调小步前进，逐步实现目标，同时提供持续的支持和资源，帮助用户更好地管理时间、提高优先级、增强决策能力等。Shimmer 的价格相对传统 ADHD 辅导更具竞争力，每月仅需 230 美元，首月享受 25% 的折扣。

这是一个基于Qwen2.5-32B模型的4位量化版本，专为高效推理和低资源部署设计。

该产品是一个基于Qwen2.5-32B的4位量化语言模型，通过GPTQ技术实现高效推理和低资源消耗。它在保持较高性能的同时，显著降低了模型的存储和计算需求，适合在资源受限的环境中使用。该模型主要面向需要高性能语言生成的应用场景，如智能客服、编程辅助、内容创作等。其开源许可和灵活的部署方式使其在商业和研究领域具有广泛的应用前景。

AI安全框架，引导AI安全和负责任地构建

Google的Secure AI Framework（SAIF）是一个实践指南，旨在帮助从业者通过安全视角导航AI开发。它提供了一个框架，用于理解和应对AI开发过程中固有的安全风险，并提供了相应的控制措施来帮助解决这些问题。SAIF代表了Google在全球规模上防御AI的经验，强调了构建AI时的安全性和责任感。

上传、定制并生成吸引观众的内容，无需人工干预。

Best Creator是一个AI内容生成工具，用户可以通过上传、定制和生成内容，吸引观众的注意。其主要优点在于快速生成吸引人的内容，提升创作效率。定位于为用户提供便捷的内容创作解决方案。

将您的待办事项变成史诗任务

FlexOS是一款有趣而引人入胜的待办事项应用，专为ADHD大脑设计。将您的日常任务转化为史诗冒险，通过角色扮演游戏体验来完成您的日常真实目标。其高度可视化和奖励性格式提供了ADHD大脑渴望的多巴胺冲动。通过将生产力游戏化并引入惊喜、新奇和期待元素，有助于改善ADHD患者的注意力、组织和动力。您将期待着完成待办事项并在每天取得实际进展。如果您正在管理远程团队，将破冰问题与日常任务相结合是开始的完美方式。

免费的轻量化高性能SSH工具

IShell是一款专为开发者设计的轻量化高性能SSH工具，拥有极速启动、弱网优化、一端多用、安全同步等特性，内置70B大模型通道，提供AI赋能，支持多语言、跨平台使用，界面简洁现代，操作流畅，是提升工作效率的得力助手。

提升AI代理性能，融合自动化速度与人类质量。

Foundry AI是一个专注于构建、评估和改进AI代理的平台，旨在提供可靠的结果。该平台通过实时反馈实现持续改进，允许自定义控制人工干预，并进行A/B测试以优化性能。Foundry AI由行业专家构建，与传统自动化相比，它提供了一个更智能的AI管理系统，能够实现更高质量的AI结果，快速有效的改进和智能的人工-AI协作。

高效为大型语言模型提供服务

FP6-LLM是一种用于大型语言模型的全新支持方案，通过六位量化（FP6）有效地减小了模型大小，并在各种应用中始终保持模型质量。我们提出了TC-FPx，这是第一个完整的GPU内核设计方案，统一支持各种量化位宽的浮点权重。我们将TC-FPx内核集成到现有推理系统中，为量化的LLM推理提供了全新的端到端支持（称为FP6-LLM），实现了推理成本和模型质量之间更好的权衡。实验证明，FP6-LLM使得使用单个GPU进行LLaMA-70b推理成为可能，实现的规范化推理吞吐量比FP16基准高1.69倍至2.65倍。

智能选股平台，助您投资更精准。

同花顺问财是同花顺旗下的智能选股平台，提供智能选股、量化投资、技术分析等服务，覆盖股票、指数、美股、港股等，帮助投资者提高投资效能。定位于为投资者提供智能化的投资决策支持。

AI驱动的去中心化资产管理平台

Kvants.AI是一款AI驱动的去中心化资产管理平台，通过提供量化算法交易策略的Token化，为零售投资者提供机会。用户可以通过Kvants.AI投资于基金策略，利用人工智能驱动的交易策略实现超额收益。产品定价详细信息请参考官方网站。

FLUX模型的Cog推理引擎

Cog inference for flux models 是一个用于FLUX.1 [schnell] 和 FLUX.1 [dev] 模型的推理引擎，由Black Forest Labs开发。它支持编译与量化，敏感内容检查，以及img2img支持，旨在提高图像生成模型的性能和安全性。

Phi-3 Mini 量化ONNX模型,支持多硬件平台加速推理

Phi-3 Mini是一款轻量级的最先进的开源大模型,构建于用于Phi-2的合成数据和过滤网站数据之上,致力于提供极高质量、推理密集型的数据。该模型经过了严格的增强过程,结合了监督式微调和直接偏好优化,以确保精确遵循指令和强大的安全措施。该仓库提供了Phi-3 Mini的优化ONNX版本,可通过ONNX Runtime在CPU和GPU上进行加速推理,支持服务器、Windows、Linux、Mac等多种平台,并针对每个平台提供最佳精度配置。ONNX Runtime的DirectML支持还可让开发人员在AMD、英特尔和NVIDIA GPU驱动的Windows设备上实现大规模硬件加速。

网易有道开发的轻量级推理模型，可在单个GPU上部署，具备类似o1的推理能力。

Confucius-o1-14B是由网易有道团队开发的推理模型，基于Qwen2.5-14B-Instruct优化而成。它采用两阶段学习策略，能够自动生成推理链，并总结出逐步的问题解决过程。该模型主要面向教育领域，尤其适合K12数学问题的解答，能够帮助用户快速获取正确解题思路和答案。模型具备轻量化的特点，无需量化即可在单个GPU上部署，降低了使用门槛。其推理能力在内部评估中表现出色，为教育领域的AI应用提供了强大的技术支持。

快速易用的LLM推理和服务平台

vLLM是一个为大型语言模型(LLM)推理和提供服务的快速、易用且高效的库。它通过使用最新的服务吞吐量技术、高效的内存管理、连续批处理请求、CUDA/HIP图快速模型执行、量化技术、优化的CUDA内核等，提供了高性能的推理服务。vLLM支持与流行的HuggingFace模型无缝集成，支持多种解码算法，包括并行采样、束搜索等，支持张量并行性，适用于分布式推理，支持流式输出，并兼容OpenAI API服务器。此外，vLLM还支持NVIDIA和AMD GPU，以及实验性的前缀缓存和多lora支持。

一个用于创意写作的大型语言模型，具有出色的写作风格。

Meta-Llama-3-120B-Instruct 是一个基于 Meta-Llama-3-70B-Instruct 通过 MergeKit 自我合并的大型语言模型。它在创意写作方面表现出色，但在其他任务上可能存在挑战。该模型使用 Llama 3 聊天模板，默认上下文窗口为 8K，可以通过绳索theta扩展。模型在生成文本时有时会出现错别字，并且喜欢使用大写字母。