产品库

开放式机器人整合框架,实现家居物品搬运。

OK-Robot是一个开放的模块化框架,实现了在任意家居环境下根据语言指令进行零样本物品搬运任务。该框架采用了模块化设计,使用3D VoxelMap进行开放词汇的导航,AnyGrasp和LangSam进行开放词汇的抓取,以及放置原语进行物品放置。框架不需要预先训练,可以实现语言指令的零样本泛化。

家用智能人形机器人，学习照顾您的生活。

NEO是1X Technologies公司开发的一款家用智能人形机器人，它通过模拟学习，能够理解自然语言和物理空间，执行实际任务。NEO基于EVE机器人的现实世界经验，通过1X Studio的远程操作训练，能够智能地完成任务。NEO的主要优点包括安全性、智能性和可扩展性，旨在为家庭提供帮助，同时保持安全和高效。

基于GPT-4的拟人机器人

Alter3是一个基于GPT-4的拟人机器人,能够通过自然语言指令生成各种人类动作,实现零次学习。它具有43个关节自由度,可以自由运动,同时结合面部表情识别和生成,实现复杂的交互。用户只需要提供语言指令,Alter3就可以自主调整代码,生成相应运动,无需人工迭代调整。还可以通过语言反馈来优化动作,形成运动记忆。这种结合语言理解和身体运动的系统,大大提升了人机交互的潜力。

【精选推荐】ChatGPT侧边栏(国内直连)，是一款基于的OpenAI公司ChatGPT3.5模型开发的聊天机器人，具有丰富的问题模版，方便快捷，提问精准。

ChatGPT永久免费中文版 GPT-4(国内免费直连)是一款基于OpenAI公司ChatGPT3.5模型开发的聊天机器人插件。它具有丰富的问题模版，方便快捷，提问精准。用户无需一次性大额购买，注册即可免费体验，还可以根据个人需求购买日卡、周卡、月卡。

ChatBotKit makes it easy for developers and non-developers alike to build chatbots that can communicate with users in natural language.

ChatBotKit是一个帮助开发者和非开发者构建聊天机器人的平台。它可以与用户进行自然语言交流，并提供丰富的功能和优势。ChatBotKit的定价简单明了，没有隐藏费用。它适用于各种使用场景，包括网站、Slack、Discord等。ChatBotKit还提供了数据安全、隐私保护、内容审核等功能，确保用户数据的安全性和隐私性。通过ChatBotKit，您可以快速部署聊天机器人，提升客户参与度，简化日常任务。

WebWalker是一个用于评估大型语言模型在网页遍历能力上的基准测试框架。

WebWalker是一个由阿里巴巴集团通义实验室开发的多智能体框架，用于评估大型语言模型（LLMs）在网页遍历任务中的表现。该框架通过模拟人类浏览网页的方式，通过探索和评估范式来系统地提取高质量数据。WebWalker的主要优点在于其创新的网页遍历能力，能够深入挖掘多层级信息，弥补了传统搜索引擎在处理复杂问题时的不足。该技术对于提升语言模型在开放域问答中的表现具有重要意义，尤其是在需要多步骤信息检索的场景中。WebWalker的开发旨在推动语言模型在信息检索领域的应用和发展。

InternLM3 是一个专注于文本生成的模型集合，提供多种优化版本以满足不同需求。

InternLM3 是由 InternLM 团队开发的一系列高性能语言模型，专注于文本生成任务。该模型通过多种量化技术优化，能够在不同硬件环境下高效运行，同时保持出色的生成质量。其主要优点包括高效的推理性能、多样化的应用场景以及对多种文本生成任务的优化支持。InternLM3 适用于需要高质量文本生成的开发者和研究人员，能够帮助他们在自然语言处理领域快速实现应用。

一个简单的检索增强生成框架，使小型模型通过异构图索引和轻量级拓扑增强检索实现良好的RAG性能。

MiniRAG是一个针对小型语言模型设计的检索增强生成系统，旨在简化RAG流程并提高效率。它通过语义感知的异构图索引机制和轻量级的拓扑增强检索方法，解决了小型模型在传统RAG框架中性能受限的问题。该模型在资源受限的场景下具有显著优势，如在移动设备或边缘计算环境中。MiniRAG的开源特性也使其易于被开发者社区接受和改进。

通过玩游戏训练AI机器人，轻松创建定制化游戏机器人。

StractiAI是一个游戏AI训练平台，用户可以通过简单的游戏过程训练AI机器人。它无需编程知识，即可创建定制化的游戏机器人，具有操作简单、易于上手的特点。StractiAI提供免费试用，同时也有付费版本Stracti PRO，价格为每月49美元，适合希望在游戏中获得自动化帮助的用户。

强大的语言模型，拥有4560亿总参数，可处理长达400万token的上下文。

MiniMax-01是一个具有4560亿总参数的强大语言模型，其中每个token激活459亿参数。它采用混合架构，结合了闪电注意力、softmax注意力和专家混合（MoE），通过先进的并行策略和创新的计算-通信重叠方法，如线性注意力序列并行主义加（LASP+）、varlen环形注意力、专家张量并行（ETP）等，将训练上下文长度扩展到100万tokens，在推理时可处理长达400万tokens的上下文。在多个学术基准测试中，MiniMax-01展现了顶级模型的性能。

将Common Crawl转化为精细的长期预训练数据集

Nemotron-CC是一个基于Common Crawl的6.3万亿token的数据集。它通过分类器集成、合成数据改写和减少启发式过滤器的依赖，将英文Common Crawl转化为一个6.3万亿token的长期预训练数据集，包含4.4万亿全球去重的原始token和1.9万亿合成生成的token。该数据集在准确性和数据量之间取得了更好的平衡，对于训练大型语言模型具有重要意义。

将自然语言查询转化为可操作的SQL，助力数据团队快速获取数据库中的洞察。

Wren AI Cloud 是一款强大的生产力工具，旨在通过自然语言处理技术，帮助非技术团队轻松访问和分析数据库中的数据。它利用先进的SQL生成算法和多智能体工作流程，减少AI幻觉，提供可靠、准确的数据查询结果。产品主要面向企业数据团队、销售和市场团队，以及开源社区，支持多种数据库和SaaS工具的集成。其价格策略灵活，提供免费试用选项，旨在推动数据驱动的文化，加速决策过程。

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。

通过AI采访技术，将您的个人故事转化为高度个性化的内容。

Your Interviewer 是一款创新的内容创作工具，通过AI采访技术，帮助用户挖掘个人故事并将其转化为高度个性化的内容。该产品利用先进的自然语言处理技术，通过一系列启发性问题引导用户分享自己的经历和见解，然后将这些内容优化为适合不同媒介的高参与度内容。其主要优点在于无需用户进行繁琐的提示或指导，即可生成高质量的内容。该产品适合需要快速创作内容的企业和个人，如营销人员、内容创作者等，能够帮助他们节省时间并提高内容的吸引力。产品目前处于等待名单阶段，尚未公开定价，但预计将提供免费试用选项。

通过自然语言问题探索GitHub仓库的工具

GitHub Assistant 是一款创新的编程辅助工具，它利用自然语言处理技术，使用户能够通过简单的语言问题来探索和理解GitHub上的各种代码仓库。该工具的主要优点在于其易用性和高效性，用户无需具备复杂的编程知识即可快速获取所需信息。产品由 assistant-ui 和 relta 共同开发，旨在为开发者提供一个更加便捷和直观的代码探索方式。GitHub Assistant 的定位是为编程人员提供一个强大的辅助工具，帮助他们更好地理解和利用开源代码资源。

一种用于检测机器修订文本的先进方法，通过模仿机器风格来提高检测准确性。

Imitate Before Detect 是一种创新的文本检测技术，旨在提高对机器修订文本的检测能力。该技术通过模仿大型语言模型（LLM）的风格偏好，能够更准确地识别出经过机器修订的文本。其核心优势在于能够有效区分机器生成和人类写作的细微差别，从而在文本检测领域具有重要的应用价值。该技术的背景信息显示，它能够显著提高检测的准确性，并且在处理开源LLM修订文本时，AUC值提升了13%，在检测GPT-3.5和GPT-4o修订文本时分别提升了5%和19%。其定位是为研究人员和开发者提供一种高效的文本检测工具。

NVIDIA的AI助手，为GeForce RTX AI PC用户提供优化和控制功能

Project G-Assist是NVIDIA推出的一款AI助手，专为GeForce RTX AI PC用户设计。它通过本地运行在RTX GPU上，能够简化用户对PC的配置和优化过程。G-Assist利用先进的自然语言处理技术，帮助用户通过语音或文本命令控制PC的各种设置，从而提升游戏体验和系统性能。其主要优点包括快速响应、无需在线连接和免费使用。该产品旨在为游戏玩家和创作者提供更加智能和便捷的PC使用体验。

NVIDIA Cosmos是用于物理AI开发的世界基础模型平台。

NVIDIA Cosmos是一个先进的世界基础模型平台，旨在加速物理AI系统的开发，如自动驾驶车辆和机器人。它提供了一系列预训练的生成模型、高级分词器和加速数据处理管道，使开发者能够更容易地构建和优化物理AI应用。Cosmos通过其开放的模型许可，降低了开发成本，提高了开发效率，适用于各种规模的企业和研究机构。

医学研究伴侣，一站式获取高质量科研文章

Cure AI 是一款专为医学研究人员设计的工具，旨在通过访问超过2600万篇PubMed文章，提供高效、高质量的科研支持。其主要优点包括强大的证据排名功能、自然语言查询处理能力以及无缝的文献导航体验。Cure AI 的背景信息显示，它致力于简化科研流程，帮助研究人员快速找到相关且可靠的文献资源。产品目前提供免费试用，并有多种付费计划可供选择，适合不同规模和需求的研究团队。

一种无需实时检索的语言模型增强方法，通过预加载知识缓存来提高生成效率。

CAG（Cache-Augmented Generation）是一种创新的语言模型增强技术，旨在解决传统RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法中存在的检索延迟、检索错误和系统复杂性等问题。通过在模型上下文中预加载所有相关资源并缓存其运行时参数，CAG能够在推理过程中直接生成响应，无需进行实时检索。这种方法不仅显著降低了延迟，提高了可靠性，还简化了系统设计，使其成为一种实用且可扩展的替代方案。随着大型语言模型（LLMs）上下文窗口的不断扩展，CAG有望在更复杂的应用场景中发挥作用。

Sonus-1：开启大型语言模型（LLMs）的新时代

Sonus-1是Sonus AI推出的一系列大型语言模型（LLMs），旨在推动人工智能的边界。这些模型以其高性能和多应用场景的多功能性而设计，包括Sonus-1 Mini、Sonus-1 Air、Sonus-1 Pro和Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)等不同版本，以满足不同需求。Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)在多个基准测试中表现突出，特别是在推理和数学问题上，展现了其超越其他专有模型的能力。Sonus AI致力于开发高性能、可负担、可靠且注重隐私的大型语言模型。

从自然语言提示创建B-Rep CAD文件和网格

Text-to-CAD UI是一个利用自然语言提示生成B-Rep CAD文件和网格的平台。它通过ML-ephant API，由Zoo提供支持，能够将用户的自然语言描述直接转化为精确的CAD模型。这项技术的重要性在于它极大地简化了设计过程，使得非专业人士也能轻松创建复杂的CAD模型，从而推动了设计的民主化和创新。产品背景信息显示，它是由Zoo开发的，旨在通过机器学习技术提升设计效率。关于价格和定位，用户需要登录后才能获取更多信息。

开源幻觉评估模型

Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1是基于meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的微调版本，主要用于检测RAG设置中的幻觉。该模型经过CovidQA、PubmedQA、DROP、RAGTruth等多个数据集的训练，包含人工标注和合成数据。它能够评估给定文档、问题和答案是否忠实于文档内容，不提供超出文档范围的新信息，也不与文档信息相矛盾。

多模态大型语言模型，展示卓越的整体性能。

InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列，它基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型，包括InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在新版本中保留了与InternVL 2.5及其前身相同的模型架构，遵循“ViT-MLP-LLM”范式。该模型支持多图像和视频数据，通过混合偏好优化（MPO）进一步提升模型性能，使其在多模态任务中表现更优。

70B参数的文本生成模型

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4是一个由Hugging Face托管的大型语言模型，专注于文本生成任务。该模型拥有70B个参数，能够理解和生成自然语言文本，适用于多种文本相关的应用场景，如内容创作、自动回复等。它基于深度学习技术，通过大量的数据训练，能够捕捉语言的复杂性和多样性。模型的主要优点包括高参数量带来的强大表达能力，以及针对特定任务的优化，使其在文本生成领域具有较高的效率和准确性。

知识增强型故事角色定制的统一世界模型

StoryWeaver是一个为知识增强型故事角色定制而设计的统一世界模型，旨在实现单一和多角色故事可视化。该模型基于AAAI 2025论文，能够通过统一的框架处理故事中角色的定制和可视化，这对于自然语言处理和人工智能领域具有重要意义。StoryWeaver的主要优点包括其能够处理复杂故事情境的能力，以及能够持续更新和扩展其功能。产品背景信息显示，该模型将不断更新arXiv论文，并添加更多实验结果。

ModernBERT是新一代的编码器模型，性能卓越。

ModernBERT是由Answer.AI和LightOn共同发布的新一代编码器模型，它是BERT模型的全面升级版，提供了更长的序列长度、更好的下游性能和更快的处理速度。ModernBERT采用了最新的Transformer架构改进，特别关注效率，并使用了现代数据规模和来源进行训练。作为编码器模型，ModernBERT在各种自然语言处理任务中表现出色，尤其是在代码搜索和理解方面。它提供了基础版（139M参数）和大型版（395M参数）两种模型尺寸，适合各种规模的应用需求。

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。

一款高效率的2.4亿参数轻量级语言模型

YuLan-Mini是由中国人民大学AI Box团队开发的一款轻量级语言模型，具有2.4亿参数，尽管仅使用1.08T的预训练数据，但其性能可与使用更多数据训练的行业领先模型相媲美。该模型特别擅长数学和代码领域，为了促进可复现性，团队将开源相关的预训练资源。

场景感知的语义导航与指令引导控制模型

SCENIC是一个文本条件的场景交互模型，能够适应具有不同地形的复杂场景，并支持使用自然语言进行用户指定的语义控制。该模型通过用户指定的轨迹作为子目标和文本提示，来导航3D场景。SCENIC利用层次化推理场景的方法，结合运动与文本之间的帧对齐，实现不同运动风格之间的无缝过渡。该技术的重要性在于其能够生成符合真实物理规则和用户指令的角色导航动作，对于虚拟现实、增强现实以及游戏开发等领域具有重要意义。