产品库

基于大型语言模型的语音识别技术。

Seed-ASR是由字节跳动公司开发的基于大型语言模型(Large Language Model, LLM)的语音识别模型。它通过将连续的语音表示和上下文信息输入到LLM中，利用LLM的能力，在大规模训练和上下文感知能力的引导下，显著提高了在包括多个领域、口音/方言和语言的综合评估集上的表现。与最近发布的大型ASR模型相比，Seed-ASR在中英文公共测试集上实现了10%-40%的词错误率降低，进一步证明了其强大的性能。

实时零唇语音转换的流式上下文感知语言建模

StreamVoice是一种基于语言模型的零唇语音转换模型，可实现实时转换，无需完整的源语音。它采用全因果上下文感知语言模型，结合时间独立的声学预测器，能够在每个时间步骤交替处理语义和声学特征，从而消除对完整源语音的依赖。为了增强在流式处理中可能出现的上下文不完整而导致的性能下降，StreamVoice通过两种策略增强了语言模型的上下文感知性：1）教师引导的上下文预见，在训练过程中利用教师模型总结当前和未来的语义上下文，引导模型对缺失上下文进行预测；2）语义屏蔽策略，促进从先前受损的语义和声学输入进行声学预测，增强上下文学习能力。值得注意的是，StreamVoice是第一个基于语言模型的流式零唇语音转换模型，无需任何未来预测。实验结果表明，StreamVoice具有流式转换能力，同时保持与非流式语音转换系统相媲美的零唇性能。

扩展LLM上下文窗口

LLM Context Extender是一款旨在扩展大型语言模型（LLMs）上下文窗口的工具。它通过调整RoPE的基础频率和缩放注意力logits的方式，帮助LLMs有效适应更大的上下文窗口。该工具在精细调整性能和稳健性方面验证了其方法的优越性，并展示了在仅有100个样本和6个训练步骤的情况下，将LLaMA-2-7B-Chat的上下文窗口扩展到16,384的非凡效率。此外，还探讨了数据组成和训练课程如何影响特定下游任务的上下文窗口扩展，建议以长对话进行LLMs的精细调整作为良好的起点。

权限感知上下文提供者

ReLLM提供权限感知上下文，可用于大型语言模型（如ChatGPT）的应用中。通过将用户的长期记忆提供给ChatGPT，实现更自然的对话体验。ReLLM还处理与ChatGPT的通信和消息链管理，保证数据安全性。只提供用户可以访问的数据。数据加密存储，解密只在使用时进行。定价详见官方网站。

高效无限上下文语言模型的官方实现

Samba是一个简单而强大的混合模型，具有无限的上下文长度。它的架构非常简单：Samba = Mamba + MLP + 滑动窗口注意力 + 层级MLP堆叠。Samba-3.8B模型在Phi3数据集上训练了3.2万亿个token，主要基准测试（例如MMLU、GSM8K和HumanEval）上的表现大大超过了Phi3-mini。Samba还可以通过最少的指令调整实现完美的长上下文检索能力，同时保持与序列长度的线性复杂度。这使得Samba-3.8B-instruct在下游任务（如长上下文摘要）上表现出色。

评估大型语言模型的逻辑推理和上下文理解能力。

Turtle Benchmark是一款基于'Turtle Soup'游戏的新型、无法作弊的基准测试，专注于评估大型语言模型（LLMs）的逻辑推理和上下文理解能力。它通过消除对背景知识的需求，提供了客观和无偏见的测试结果，具有可量化的结果，并且通过使用真实用户生成的问题，使得模型无法被'游戏化'。

从语言到视觉的长上下文转换模型

LongVA是一个能够处理超过2000帧或超过200K视觉标记的长上下文转换模型。它在Video-MME中的表现在7B模型中处于领先地位。该模型基于CUDA 11.8和A100-SXM-80G进行了测试，并且可以通过Hugging Face平台进行快速启动和使用。

体验革命性的FLUX Kontext AI图像生成和编辑，利用具有上下文感知的技术创建、修改和增强图像。

Kontext AI的FLUX Kontext是一项具有上下文感知能力的技术，可用于图像生成和编辑。其主要优点包括快速、准确的生成和编辑图像，支持复杂的编辑工作流程，结合了传统文本到图像模型和流式生成建模。

将LLM上下文窗口扩展至200万令牌的技术

LongRoPE是微软推出的技术，可以将预训练大型语言模型（LLM）的上下文窗口扩展到2048k（200万）令牌，实现从短上下文到长上下文的扩展，降低训练成本和时间，同时保持原有短上下文窗口性能。适用于提高语言模型在长文本上的理解和生成能力，提升机器阅读理解、文本摘要和长篇文章生成等任务。

革命性的上下文感知 AI 图像编辑与生成技术。

Fluxx AI 是一款革命性的多模态 AI 模型，能够通过文本和视觉上下文进行即时图像编辑与生成。该技术不仅理解用户的编辑意图，还能保持图像中的角色一致性与风格连贯性，适用于创意项目与品牌资产。Fluxx AI 提供多个版本，支持从基础到专业的多种需求，定价灵活，提供免费和付费选项，适合不同用户使用。

EasyContext演示了如何利用现有技术组合，来训练700K和1M上下文的语言模型。

EasyContext是一个开源项目,旨在通过结合多种技术手段,实现使用普通硬件训练语言模型的上下文长度达到100万词元。主要采用的技术包括序列并行、Deepspeed zero3离载、Flash注意力以及激活checkpoint等。该项目不提出新的创新点,而是展示如何组合现有的技术手段来实现这一目标。已成功训练出Llama-2-7B和Llama-2-13B两个模型,分别在8块A100和16块A100上实现了700K和1M词元的上下文长度。

超长上下文模型，革新软件开发

Magic团队开发的超长上下文模型（LTM）能够处理高达100M tokens的上下文信息，这在AI领域是一个重大突破。该技术主要针对软件开发领域，通过在推理过程中提供大量代码、文档和库的上下文，极大地提升了代码合成的质量和效率。与传统的循环神经网络和状态空间模型相比，LTM模型在存储和检索大量信息方面具有明显优势，能够构建更复杂的逻辑电路。此外，Magic团队还与Google Cloud合作，利用NVIDIA GB200 NVL72构建下一代AI超级计算机，进一步推动模型的推理和训练效率。

超级上下文定向引擎！

Neuwo是一款领先的上下文人工智能引擎，用于内容分类和品牌安全。我们的技术帮助出版商和数字资产管理者改善用户体验并提供不打扰的广告。Neuwo通过丰富您的宝贵数据，提供元标签、相关内容和IAB分类，实现上下文广告的最大化利用。我们的使命是使您的数据更有价值！

在本地运行GPT-4和基础模型，无需上传屏幕上下文。

AmbientGPT是一个革命性的编程辅助工具，它允许开发者在本地运行GPT-4和基础模型，同时能够直接推断屏幕上下文，从而无需手动上传上下文信息。这大大提高了代码编写和问题解决的效率。产品目前处于测试阶段，适用于拥有ARM64架构MacBook的开发者，并且需要一个兼容的OpenAI API密钥。

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。

多模态语音大型语言模型

fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b是一个基于预训练的Llama3.1-8B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型，能够处理语音和文本输入，生成文本输出。该模型通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入，并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记，进而可以用于声码器产生语音输出。该模型在翻译评估中表现出色，且没有偏好调整，适用于语音代理、语音到语音翻译、语音分析等场景。

加速长上下文大型语言模型的推理过程

MInference是一个针对长上下文大型语言模型（LLMs）的推理加速框架。它利用了LLMs注意力机制中的动态稀疏特性，通过静态模式识别和在线稀疏索引近似计算，显著提升了预填充（pre-filling）的速度，实现了在单个A100 GPU上处理1M上下文的10倍加速，同时保持了推理的准确性。

语音转文字,支持实时语音识别、录音文件识别等

腾讯云语音识别(ASR)为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求。技术先进,性价比高,多语种支持,适用于客服、会议、法庭等多场景。

全球最长上下文窗口大模型

Baichuan2-192K推出全球最长上下文窗口大模型Baichuan2-192K，一次可输入35万字超越Claude2。Baichuan2-192K不仅在上下文窗口长度上超越Claude2，在长窗口文本生成质量、长上下文理解以及长文本问答、摘要等方面的表现也全面领先Claude2。Baichuan2-192K通过算法和工程的极致优化，实现了窗口长度和模型性能之间的平衡，做到了窗口长度和模型性能的同步提升。Baichuan2-192K已经开放了API接口，提供给企业用户，并已经在法律、媒体、金融等行业落地应用。

使用自然语言指令编辑图片，保持上下文和身份一致。

FLUX.1 Kontext是一款AI图像编辑工具，通过自然语言指令实现编辑，保持上下文和身份一致。其主要优点包括快速编辑、保持人物特征和身份一致、支持多种编辑模式，适用于各种创意需求。

MiniMax-Text-01是一个强大的语言模型，具有4560亿总参数，能够处理长达400万token的上下文。

MiniMax-Text-01是一个由MiniMaxAI开发的大型语言模型，拥有4560亿总参数，其中每个token激活459亿参数。它采用了混合架构，结合了闪电注意力、softmax注意力和专家混合（MoE）技术，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+）、变长环形注意力、专家张量并行（ETP）等，将训练上下文长度扩展到100万token，并能在推理时处理长达400万token的上下文。在多个学术基准测试中，MiniMax-Text-01展现出了顶级模型的性能。

多模态语音大型语言模型

fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b是一个基于预训练的Llama3.1-70B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型，能够处理语音和文本输入，生成文本输出。该模型通过特殊伪标记<|audio|>将输入音频转换为嵌入，并与文本提示合并后生成输出文本。Ultravox的开发旨在扩展语音识别和文本生成的应用场景，如语音代理、语音到语音翻译和口语音频分析等。该模型遵循MIT许可，由Fixie.ai开发。

LG AI Research开发的多语言、高性能大型语言模型

EXAONE-3.5-32B-Instruct-GGUF是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2.4B至32B参数的不同版本。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，展现了在真实世界用例和长上下文理解中的最前沿性能，同时在与近期发布的类似规模模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型系列通过技术报告、博客和GitHub提供了详细信息，并且包含了多种精度的指令调优32B语言模型，具有以下特点：参数数量（不含嵌入）为30.95B，层数为64，注意力头数为GQA，包含40个Q头和8个KV头，词汇量为102,400，上下文长度为32,768令牌，量化包括Q8_0、Q6_0、Q5_K_M、Q4_K_M、IQ4_XS等GGUF格式（也包括BF16权重）。

MCP Defender是一款AI防火墙，旨在监控和保护模型上下文协议（MCP）通信。

MCP Defender是一款AI防火墙，用于监控和保护MCP通信。它拦截工具调用和响应，并根据安全签名验证它们。MCP Defender提供高级的LLM驱动的恶意活动检测，并允许用户管理扫描过程中使用的签名。

智能对话应用，上下文理解、代码展示、多端同步

小秋 AI 是优秀的智能对话应用，支持上下文理解、代码块展示、代码块一键复制，兼容适配移动端与 PC 端，会话数据可进行多端同步。同时支持切换不同的 AI 应用并创建属于自己的 AI 应用，希望它能够成为您的得力助手，让每个人能尽情享受人工智能的魅力。

扩展大语言模型的上下文窗口

LLM Maybe LongLM是一个面向开发者和研究人员的人工智能平台，提供各种模型、数据集和解决方案。其中，LLM Maybe LongLM是针对大语言模型长上下文处理的研究成果，通过自我扩展实现了对长上下文的处理能力。该方法无需训练，只需对原始模型进行少量代码修改即可扩展上下文窗口，为处理长文本提供了有效的解决方案。

将您的代码上下文直接提供给AI助手，优化AI编码工作流程。

EchoComet是一个AI开发者工具，通过将代码上下文直接提供给AI助手，极大地简化了AI编码工作流程。它的主要优点在于能够轻松收集代码，并将其输入到AI助手中，提高AI处理代码的准确性和效率。

一款具有128k有效上下文长度的70B参数的大型语言模型。

Llama-3-Giraffe-70B-Instruct是Abacus.AI推出的一款大型语言模型，它通过PoSE和动态NTK插值的训练方法，具有更长的有效上下文长度，能够处理大量的文本数据。该模型在训练中使用了约1.5B个token，并且通过适配器转换技术，将Llama-3-70B-Base模型的适配器应用到Llama-3-Giraffe-70B-Instruct上，以提高模型的性能。

给GPT3添加上下文，打造定制化AI体验

Godly是一个让您可以轻松给GPT3添加上下文的工具，为您的GPT3完成提供个性化的回复。它提供了简单的设置和管理界面，让您可以在几分钟内建立和管理您的上下文。我们使用OpenAI的嵌入模型来找到最相关的上下文，并将其附加到您的提示中。每个项目都配有一个聊天机器人，无需编码即可探索您的上下文。Godly Playground使调试和管理哪些上下文影响您的提示变得轻松。我们还为开发者提供了简单易用的SDK，让您快速将上下文集成到GPT3的完成中。立即开始免费试用，为您的上下文未来提供保障。

一款多功能大型视觉语言模型

InternLM-XComposer-2.5是一款支持长上下文输入和输出的多功能大型视觉语言模型。它在各种文本图像理解和创作应用中表现出色，实现了与GPT-4V相当的水平，但仅使用了7B的LLM后端。该模型通过24K交错图像文本上下文进行训练，能够无缝扩展到96K长上下文，通过RoPE外推。这种长上下文能力使其在需要广泛输入和输出上下文的任务中表现突出。此外，它还支持超高分辨率理解、细粒度视频理解、多轮多图像对话、网页制作以及撰写高质量图文文章等功能。