产品库

AI助手，提升编程效率与协作

OpenHands结合Daytona平台，提供了一个AI编程助手，能够同时处理多个任务，提高团队的生产力。它具备集成的工作空间，支持自然语言协作，并能适应企业需求。Daytona平台则提供了按需工作空间，支持AI代理的基础设施中间件，使得OpenHands能够在任何基础设施上无缝运行。

AI编程助手，助力工程团队提升效率。

Devin是一个AI编程助手，旨在帮助工程团队通过自动化代码迁移、重构等任务来提升效率。它能够自主学习、响应自然语言请求，并与用户实时协作。Devin的技术背景基于Nubank的大规模代码迁移项目，该项目涉及将一个8年历史的、数百万行代码的单体ETL迁移到子模块中。Devin通过自动化这些重复性工作，为Nubank带来了12倍的工程时间效率提升和20倍的成本节省。

基于命令行的AI编程助手，助你高效完成编程任务。

programmer是一个基于命令行的AI编程助手，它可以直接访问你的机器，执行命令，读写文件，而无需安全检查。它旨在通过跟踪轨迹、识别好坏轨迹并迭代改进来随着时间变得更好。所有轨迹默认记录在本地数据库中，也可以通过设置上传到云端。此外，它还支持git跟踪，以便在git分支中记录所有工作。

大型语言模型，用于文本生成和分类

OLMo-2-1124-7B-RM是由Hugging Face和Allen AI共同开发的一个大型语言模型，专注于文本生成和分类任务。该模型基于7B参数的规模构建，旨在处理多样化的语言任务，包括聊天、数学问题解答、文本分类等。它是基于Tülu 3数据集和偏好数据集训练的奖励模型，用于初始化RLVR训练中的价值模型。OLMo系列模型的发布，旨在推动语言模型的科学研究，通过开放代码、检查点、日志和相关的训练细节，促进了模型的透明度和可访问性。

探索未来通用AI助手的能力

Project Astra是Google DeepMind的一个研究原型项目，旨在探索未来通用AI助手的能力。它通过自然交互方式，如语音和视频，帮助用户探索世界。Project Astra代表了AI技术在日常生活中应用的前沿，强调了人工智能在提供个性化帮助、提高效率和促进创新方面的重要性。作为一项研究原型，Project Astra目前仅供有限数量的信任测试者使用，其背景信息和价格信息未在页面中明确提供。

先进的多模态大型语言模型系列

InternVL 2.5是OpenGVLab推出的多模态大型语言模型系列，它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强，以及数据质量提升。该模型系列能够处理图像、文本和视频数据，具备多模态理解和生成的能力，是当前多模态人工智能领域的前沿产品。InternVL 2.5系列模型以其高性能和开源特性，为多模态任务提供了强大的支持。

基于深度强化学习的模型微调框架

ReFT是一个开源的研究项目，旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调，以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据，以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数，以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示，ReFT基于Codellama和Galactica模型，遵循Apache2.0许可证。

70B参数的多语言大型预训练语言模型

Meta Llama 3.3是一个70B参数的多语言大型预训练语言模型（LLM），专为多语言对话用例优化，并在常见行业基准测试中表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。该模型采用优化的Transformer架构，并使用监督式微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）来符合人类的有用性和安全性偏好。

视觉语言模型增强工具，结合生成式视觉编码器和深度广度融合技术。

Florence-VL是一个视觉语言模型，通过引入生成式视觉编码器和深度广度融合技术，增强了模型对视觉和语言信息的处理能力。该技术的重要性在于其能够提升机器对图像和文本的理解，进而在多模态任务中取得更好的效果。Florence-VL基于LLaVA项目进行开发，提供了预训练和微调的代码、模型检查点和演示。

前沿AI模型的规模化访问方案

ChatGPT Pro是OpenAI推出的一款月费200美元的产品，它提供了对OpenAI最先进模型和工具的规模化访问权限。该计划包括对OpenAI o1模型的无限访问，以及o1-mini、GPT-4o和高级语音功能。o1 pro模式是o1的一个版本，它使用更多的计算资源来更深入地思考并提供更好的答案，尤其是在解决最困难的问题时。ChatGPT Pro旨在帮助研究人员、工程师和其他日常使用研究级智能的个体提高生产力，并保持在人工智能进步的前沿。

PaliGemma 2是功能强大的视觉语言模型，简单易调优。

PaliGemma 2是Gemma家族中的第二代视觉语言模型，它在性能上进行了扩展，增加了视觉能力，使得模型能够看到、理解和与视觉输入交互，开启了新的可能性。PaliGemma 2基于高性能的Gemma 2模型构建，提供了多种模型尺寸（3B、10B、28B参数）和分辨率（224px、448px、896px）以优化任何任务的性能。此外，PaliGemma 2在化学公式识别、乐谱识别、空间推理和胸部X光报告生成等方面展现出领先的性能。PaliGemma 2旨在为现有PaliGemma用户提供便捷的升级路径，作为即插即用的替代品，大多数任务无需大幅修改代码即可获得性能提升。

大规模文本数据集，用于偏好混合研究

OLMo 2 1124 7B Preference Mixture 是一个大规模的文本数据集，由 Hugging Face 提供，包含366.7k个生成对。该数据集用于训练和微调自然语言处理模型，特别是在偏好学习和用户意图理解方面。它结合了多个来源的数据，包括SFT混合数据、WildChat数据以及DaringAnteater数据，覆盖了广泛的语言使用场景和用户交互模式。

大规模多语言偏好混合数据集

OLMo 2 1124 13B Preference Mixture是一个由Hugging Face提供的大型多语言数据集，包含377.7k个生成对，用于训练和优化语言模型，特别是在偏好学习和指令遵循方面。该数据集的重要性在于它提供了一个多样化和大规模的数据环境，有助于开发更加精准和个性化的语言处理技术。

高性能英文文本生成模型

OLMo-2-1124-7B-SFT是由艾伦人工智能研究所（AI2）发布的一个英文文本生成模型，它是OLMo 2 7B模型的监督微调版本，专门针对Tülu 3数据集进行了优化。Tülu 3数据集旨在提供多样化任务的顶尖性能，包括聊天、数学问题解答、GSM8K、IFEval等。该模型的主要优点包括强大的文本生成能力、多样性任务处理能力以及开源的代码和训练细节，使其成为研究和教育领域的有力工具。

先进的文本生成模型

OLMo-2-1124-13B-SFT是由Allen AI研究所开发的一个大型语言模型，经过在特定数据集上的监督微调，旨在提高在多种任务上的表现，包括聊天、数学问题解答、文本生成等。该模型基于Transformers库和PyTorch框架，支持英文，拥有Apache 2.0的开源许可证，适用于研究和教育用途。

10亿参数的英文文本和代码语言模型

INTELLECT-1-Instruct是一个由Prime Intellect训练的10亿参数语言模型，从零开始在1万亿个英文文本和代码token上进行训练。该模型支持文本生成，并且具有分布式训练的能力，能够在不可靠的、全球分布的工作者上进行高性能训练。它使用了DiLoCo算法进行训练，并利用自定义的int8 all-reduce内核来减少通信负载，显著降低了通信开销。这个模型的背景信息显示，它是由30个独立的社区贡献者提供计算支持，并在3个大洲的14个并发节点上进行训练。

先进的文本生成模型，支持多样化任务处理。

OLMo-2-1124-7B-DPO是由Allen人工智能研究所开发的一个大型语言模型，经过特定的数据集进行监督式微调，并进一步进行了DPO训练。该模型旨在提供在多种任务上，包括聊天、数学问题解答、文本生成等的高性能表现。它是基于Transformers库构建的，支持PyTorch，并以Apache 2.0许可发布。

高性能英文语言模型，适用于多样化任务

OLMo-2-1124-13B-DPO是经过监督微调和DPO训练的13B参数大型语言模型，主要针对英文，旨在提供在聊天、数学、GSM8K和IFEval等多种任务上的卓越性能。该模型是OLMo系列的一部分，旨在推动语言模型的科学研究。模型训练基于Dolma数据集，并公开代码、检查点、日志和训练细节。

基于大型语言模型的主动式代理，预测用户需求并主动提供帮助。

ProactiveAgent是一个基于大型语言模型（LLM）的主动式代理项目，旨在构建一个能够预测用户需求并主动提供帮助的智能代理。该项目通过数据收集和生成管道、自动评估器和训练代理来实现这一目标。ProactiveAgent的主要优点包括环境感知、协助标注、动态数据生成和构建管道，其奖励模型在测试集上达到了0.918的F1分数，显示出良好的性能。该产品背景信息显示，它适用于编程、写作和日常生活场景，并且遵循Apache License 2.0协议。

科学文献合成的检索增强型语言模型

OpenScholar是一个检索增强型语言模型（LM），旨在通过首先搜索文献中的相关论文，然后基于这些来源生成回答，来帮助科学家有效地导航和综合科学文献。该模型对于处理每年发表的数百万篇科学论文，以及帮助科学家找到他们需要的信息或跟上单一子领域最新发现具有重要意义。

高质量数据集，用于OLMo2训练的第二阶段。

DOLMino dataset mix for OLMo2 stage 2 annealing training是一个混合了多种高质数据的数据集，用于在OLMo2模型训练的第二阶段。这个数据集包含了网页页面、STEM论文、百科全书等多种类型的数据，旨在提升模型在文本生成任务中的表现。它的重要性在于为开发更智能、更准确的自然语言处理模型提供了丰富的训练资源。

大规模多模态预训练数据集

allenai/olmo-mix-1124数据集是由Hugging Face提供的一个大规模多模态预训练数据集，主要用于训练和优化自然语言处理模型。该数据集包含了大量的文本信息，覆盖了多种语言，并且可以用于各种文本生成任务。它的重要性在于提供了一个丰富的资源，使得研究人员和开发者能够训练出更加精准和高效的语言模型，进而推动自然语言处理技术的发展。

基于文本生成姿态并进一步生成图像的模型

text-to-pose是一个研究项目，旨在通过文本描述生成人物姿态，并利用这些姿态生成图像。该技术结合了自然语言处理和计算机视觉，通过改进扩散模型的控制和质量，实现了从文本到图像的生成。项目背景基于NeurIPS 2024 Workshop上发表的论文，具有创新性和前沿性。该技术的主要优点包括提高图像生成的准确性和可控性，以及在艺术创作和虚拟现实等领域的应用潜力。

一款经过优化的大型语言模型，擅长文本生成和对话。

OLMo-2-1124-13B-Instruct是由Allen AI研究所开发的一款大型语言模型，专注于文本生成和对话任务。该模型在多个任务上表现出色，包括数学问题解答、科学问题解答等。它是基于13B参数的版本，经过在特定数据集上的监督微调和强化学习训练，以提高其性能和安全性。作为一个开源模型，它允许研究人员和开发者探索和改进语言模型的科学。

高性能的英文学术基准语言模型

OLMo 2 13B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款基于Transformer的自回归语言模型，专注于英文学术基准测试。该模型在训练过程中使用了高达5万亿个token，展现出与同等规模的全开放模型相媲美或更优的性能，并在英语学术基准上与Meta和Mistral的开放权重模型竞争。OLMo 2 13B的发布包括所有代码、检查点、日志和相关的训练细节，旨在推动语言模型的科学研究。

高性能英文对话生成模型

OLMo-2-1124-7B-Instruct是由Allen人工智能研究所开发的一个大型语言模型，专注于对话生成任务。该模型在多种任务上进行了优化，包括数学问题解答、GSM8K、IFEval等，并在Tülu 3数据集上进行了监督微调。它是基于Transformers库构建的，可以用于研究和教育目的。该模型的主要优点包括高性能、多任务适应性和开源性，使其成为自然语言处理领域的一个重要工具。

7B参数的大型语言模型，提升自然语言处理能力

OLMo 2 7B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款7B参数的大型语言模型，它在多个自然语言处理任务上展现出色的表现。该模型通过在大规模数据集上的训练，能够理解和生成自然语言，支持多种语言模型相关的科研和应用。OLMo 2 7B的主要优点包括其大规模的参数量，使得模型能够捕捉到更加细微的语言特征，以及其开源的特性，促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。

高性能AI模型，提升推理任务能力

Skywork-o1-Open-PRM-Qwen-2.5-7B是由昆仑科技Skywork团队开发的一系列模型，这些模型结合了o1风格的慢思考和推理能力。这个模型系列不仅在输出中展现出天生的思考、规划和反思能力，而且在标准基准测试中显示出推理技能的显著提升。它代表了AI能力的战略进步，将一个原本较弱的基础模型推向了推理任务的最新技术（SOTA）。

科学文献综合检索增强型语言模型

Ai2 OpenScholar是由艾伦人工智能研究所与华盛顿大学合作开发的检索增强型语言模型，旨在帮助科学家通过检索相关文献并基于这些文献生成回答来有效导航和综合科学文献。该模型在多个科学领域中表现出色，特别是在引用准确性和事实性方面。它代表了人工智能在科学研究中应用的重要进步，能够加速科学发现并提高研究效率。

先进的指令遵循模型，提供全面后训练技术指南。

Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM是Tülu3模型家族的一部分，该家族以开源数据、代码和配方为特色，旨在为现代后训练技术提供全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务（如MATH、GSM8K和IFEval）提供最先进的性能。