产品库

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。

结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统

GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。

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。

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。

一站式大模型算法、模型及优化工具开源项目

FlagAI是由北京智源人工智能研究院推出的一站式、高质量开源项目，集成了全球各种主流大模型算法技术以及多种大模型并行处理和训练加速技术。它支持高效训练和微调，旨在降低大模型开发和应用的门槛，提高开发效率。FlagAI涵盖了多个领域明星模型，如语言大模型OPT、T5，视觉大模型ViT、Swin Transformer，多模态大模型CLIP等。智源研究院也持续将“悟道2.0”“悟道3.0”大模型项目成果开源至FlagAI，目前该项目已经加入Linux基金会，吸引全球科研力量共同创新、共同贡献。

开源的端到端视觉语言模型（VLM）基础的GUI代理

CogAgent是一个基于视觉语言模型（VLM）的GUI代理，它通过屏幕截图和自然语言实现双语（中文和英文）交云。CogAgent在GUI感知、推理预测准确性、操作空间完整性和任务泛化方面取得了显著进步。该模型已经在ZhipuAI的GLM-PC产品中得到应用，旨在帮助研究人员和开发者推进基于视觉语言模型的GUI代理的研究和应用。

将语音转换为博客文章的助手

Robo Blogger是一个专注于将语音转换为博客文章的人工智能助手。它通过捕捉自然语言中的创意，将其结构化为有条理的博客内容，同时可以结合参考资料以确保文章的准确性和深度。这个工具基于之前Report mAIstro项目的概念，专为博客文章创作优化。通过分离创意捕捉和内容结构化，Robo Blogger帮助保持原始想法的真实性，同时确保专业呈现。

高效、多语种的语音合成模型

CosyVoice语音生成大模型2.0-0.5B是一个高性能的语音合成模型，支持零样本、跨语言的语音合成，能够根据文本内容直接生成相应的语音输出。该模型由通义实验室提供，具有强大的语音合成能力和广泛的应用场景，包括但不限于智能助手、有声读物、虚拟主播等。模型的重要性在于其能够提供自然、流畅的语音输出，极大地丰富了人机交互的体验。

WePOINTS项目，提供多模态模型的统一框架

WePOINTS是由微信AI团队开发的一系列多模态模型，旨在创建一个统一框架，容纳各种模态。这些模型利用最新的多模态模型进展和技术，推动内容理解和生成的无缝统一。WePOINTS项目不仅提供了模型，还包括了预训练数据集、评估工具和使用教程，是多模态人工智能领域的重要贡献。

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。

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。

最先进的全开放语言模型

OLMo 2是由Ai2推出的最新全开放语言模型，包括7B和13B两种规模的模型，训练数据高达5T tokens。这些模型在性能上与同等规模的全开放模型相当或更优，并且在英语学术基准测试中与开放权重模型如Llama 3.1竞争。OLMo 2的开发注重模型训练的稳定性、阶段性训练干预、最先进的后训练方法和可操作的评估框架。这些技术的应用使得OLMo 2在多个任务上表现出色，特别是在知识回忆、常识、一般和数学推理方面。

先进的指令遵循模型，提供开源数据和代码。

Llama-3.1-Tulu-3-8B是Tülu3指令遵循模型家族的一部分，专为多样化任务设计，包括聊天、数学问题解答、GSM8K和IFEval等。这个模型家族以其卓越的性能和完全开源的数据、代码以及现代后训练技术的全面指南而著称。模型主要使用英文，并且是基于allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO模型微调而来。

Qwen Turbo 1M Demo是一个由Qwen提供的Hugging Face空间。

Qwen Turbo 1M Demo是一个基于Hugging Face平台的人工智能模型演示。这个模型代表了自然语言处理技术的最新进展，特别是在中文文本理解和生成方面。它的重要性在于能够提供高效、准确的语言模型，以支持各种语言相关的应用，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Qwen Turbo 1M Demo以其较小的模型尺寸和快速的处理速度而受到青睐，适合需要快速部署和高效运行的场合。目前，该模型是免费试用的，具体价格和定位可能需要进一步的商业洽谈。

3D网格生成与语言模型的统一

LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型（LLMs）预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识，并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本，允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出，以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时，实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。

手写笔记数字化模型，无需专业设备

InkSight是一个由Google Research开发的模型，旨在将手写笔记的照片转换成数字格式，精确还原书写笔迹，无需任何专业设备。这项技术的重要性在于它能够将传统的手写笔记转换为可编辑、可索引的数字形式，同时保留了手写的风格和感觉。InkSight通过学习“阅读”和“写作”来构建对书写的理解，使其能够在多种场景下，包括光线条件不佳、遮挡等情况下，都能良好地工作。这种技术的主要优点是它的通用性和对用户友好性，因为它不需要额外的硬件支持，降低了用户的入门门槛和成本。

O1复制之旅：战略进展报告第一部分

O1-Journey是由上海交通大学GAIR研究组发起的一个项目，旨在复制和重新想象OpenAI的O1模型的能力。该项目提出了“旅程学习”的新训练范式，并构建了首个成功整合搜索和学习在数学推理中的模型。这个模型通过试错、纠正、回溯和反思等过程，成为处理复杂推理任务的有效方法。

业界领先的开源大型混合专家模型

Tencent-Hunyuan-Large（混元大模型）是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家（MoE）模型，拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展，特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源，旨在激发更多研究者的创新灵感，共同推动AI技术的进步和应用。

计算机使用代理资源集合

Awesome Computer Use 是一个专注于计算机使用代理的资源集合，包括论文和博客。这个资源库正在建设中，并将不断更新。它涵盖了与计算机使用代理相关的多个方面，如模型框架、基础、代理数据和评估等。这个项目对于研究人员和开发者来说是宝贵的资源，因为它提供了最新的研究成果和技术动态。

LLMs运行代码完成计算机任务的新方式

The Open Interpreter Project 是一个创新的编程工具，它允许大型语言模型（LLMs）在用户的计算机上运行代码以完成任务。这个项目的核心优势在于能够将自然语言指令转换为实际的代码执行，从而简化编程过程并提高效率。它背后的技术是利用人工智能来理解和执行复杂的编程任务，这对于非专业程序员来说尤其有用，因为它降低了编程的门槛。目前，该项目提供免费试用，并在GitHub上拥有较高的星标数，显示了其在开发者社区中的受欢迎程度。

开源工具，简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据。

Knowledge Table 是一个开源工具包，旨在简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据的过程。它通过自然语言查询界面，使用户能够创建结构化的知识表示，如表格和图表。该工具包具有可定制的提取规则、精细调整的格式化选项，并通过UI显示的数据溯源，适应多种用例。它的目标是为业务用户提供熟悉的电子表格界面，同时为开发者提供灵活且高度可配置的后端，确保与现有RAG工作流程的无缝集成。

基于深度学习的高质量文本到语音合成模型

F5-TTS是由SWivid团队开发的一个文本到语音合成（TTS）模型，它利用深度学习技术将文本转换为自然流畅、忠实于原文的语音输出。该模型在生成语音时，不仅追求高自然度，还注重语音的清晰度和准确性，适用于需要高质量语音合成的各种应用场景，如语音助手、有声读物制作、自动新闻播报等。F5-TTS模型在Hugging Face平台上发布，用户可以方便地下载和部署，支持多种语言和声音类型，具有很高的灵活性和可扩展性。

无需编码，快速构建神经机器翻译器

Gaia是一个无需编码即可构建神经机器翻译器（NMT）的工具。它允许用户通过简单的点击操作来训练、部署和商业化自己的神经机器翻译器。该工具支持多语言，包括资源较少的语言对，并提供实时监控功能，帮助用户跟踪训练进度和性能指标。此外，Gaia还提供了易于集成的API，方便开发者将训练好的模型与自己的系统相结合。

使用Llama模型的语音合成工具

Llama 3.2 3b Voice 是基于Hugging Face平台的一款语音合成模型，能够将文本转换为自然流畅的语音。该模型采用了先进的深度学习技术，能够模仿人类说话的语调、节奏和情感，适用于多种场景，如语音助手、有声读物、自动播报等。

多语言大型语言模型

Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型（LLMs），包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化，包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。

基于图的科学发现与知识提取

GraphReasoning是一个利用生成式人工智能技术将1000篇科学论文转化为知识图谱的项目。通过结构化分析，计算节点度、识别社区和连接性，评估聚类系数和关键节点的介数中心性，揭示了迷人的知识架构。该图谱具有无标度性质，高度互联，可用于图推理，利用传递性和同构性质揭示前所未有的跨学科关系，用于回答问题、识别知识空白、提出前所未有的材料设计和预测材料行为。

与AI一起打破界限，创造无限可能。

阿水AI6.0是一款集成了多种人工智能技术的聊天工具，它能够提供文章改写、广告营销文案创作、编程助手、办公达人、知心好友、家庭助手、出行助手、社交平台内容创作、视频脚本创作等服务。它代表了人工智能技术在自然语言处理和图像生成领域的最新进展，通过提供多样化的智能服务，帮助用户在工作和生活中提高效率，激发创造力。

创造无限可能的人工智能助手

YunHu Ai 是一个基于人工智能技术的聊天助手，旨在通过自然语言处理和机器学习技术，为用户提供高效、智能的对话体验。它能够理解用户的需求，提供准确的信息和建议，帮助用户解决问题。YunHu Ai 以其强大的语言理解能力、快速响应和用户友好的界面而受到用户的喜爱。