产品库

SUSE AI是为GenAI工作负载设计的安全可靠的企业级部署和运行平台。

SUSE AI是一个为企业级部署和运行任何生成性人工智能（GenAI）工作负载而设计的安全可靠的平台。它提供了零信任安全和可观测性，作为一个集成解决方案，SUSE AI是一个灵活且模块化的平台，提供了可扩展性。SUSE AI让您控制自己的AI解决方案，赋予选择和主权。SUSE AI的价值基于三个基础支柱：选择、安全和信任。这个结构让企业可以选择最适合它们的AI模型和使用方式。SUSE AI提供了工具，帮助企业满足合规要求，简化了复杂的监管环境。SUSE AI不仅是满足当前需求，更是为未来的AI投资提供保障。它是一个开放的企业AI基础设施平台，让您可以选择轻松集成新兴技术和模型。

使用AI技术加速招聘流程的智能跟踪软件

Applicant AI是一款利用人工智能技术来加速招聘流程的申请者跟踪系统（ATS）。它通过AI筛选成千上万的申请者，帮助雇主在几秒钟内找到合适的候选人。Applicant AI不仅提高了招聘效率，还通过预筛选功能确保只有最优秀的候选人进入公司的ATS系统。此外，它完全符合欧盟关于人工智能的法规，确保了在使用过程中的合规性。Applicant AI的价格定位清晰，提供免费版本以及不同级别的付费版本，以满足不同规模企业的需求。

第三代商用AI移动处理器，为商务用户带来前所未有的AI计算能力和多日电池续航。

AMD Ryzen™ AI PRO 300系列处理器是专为企业用户设计的第三代商用AI移动处理器。它们通过集成的NPU提供高达50+ TOPS的AI处理能力，是市场上同类产品中性能最强的。这些处理器不仅能够处理日常的工作任务，还特别为满足商务环境中对AI计算能力的需求而设计，如实时字幕、语言翻译和高级AI图像生成等。它们基于4nm工艺制造，并采用创新的电源管理技术，能够提供理想的电池续航能力，非常适合需要在移动状态下保持高性能和生产力的商务人士。

数字医疗助手，提升患者体验。

Puppeteer是一款数字医疗助手，通过生成式人工智能技术，提供类似人类的对话式患者入院表单，以增强患者体验并从数字入院表单中获取最大价值。产品具备实时检查患者答案、根据患者情况提供高质量问题、为医生决策提供总结化相关信息等功能。

构建基于检索增强生成（RAG）和代理的生成式AI应用的先进语言模型

Amazon Titan Text Premier 是 Amazon Titan 系列模型中的新成员，专为文本基础的企业级应用设计，支持定制化微调以适应特定领域、组织、品牌风格和用例。该模型在 Amazon Bedrock 中提供，具备32K令牌的最大上下文长度，特别适合英文任务，并整合了负责任的人工智能实践。

一个新的高效开源大型语言模型标准

DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。

AI 缓存服务

PromptMule 旨在提供信任、可追溯性和透明度的生成式人工智能（GenAI）应用程序开发和运营。通过提供详细的分析和实现可追溯性，PromptMule 使开发人员能够清楚地了解和监控人工智能的行为和决策，从而增强透明度。PromptMule 通过云存储经常使用或最近访问的提示，确保比传统数据库更快的检索速度。我们利用现代技术，包括 AWS 云，以保证最佳性能、正常运行时间和效率。我们提供多种价格方案，从免费的基本方案到高级方案，提供额外的功能、存储和容量。欢迎访问我们的网站了解更多详情。

企业级分析辅助工具

ChatAible是一个利用生成式人工智能技术的企业级分析辅助工具，通过自动提问数据并生成关键洞察，以易于理解的方式呈现给商业领导。它使用Aible的解释性人工智能验证和补充生成式AI的总结，帮助企业用户快速发现隐藏的洞察。ChatAible的功能包括自动提问数据、生成关键洞察、验证AI总结、生成仪表盘等。

Lumina 是一款专为研究而设计的人工智能搜索引擎。

Lumina 作为一款人工智能搜索引擎，专注于为研究人员提供更精准、高效的信息检索服务。它利用先进的 AI 技术，能够深入理解用户的查询意图，并从海量的学术数据库中快速筛选出最相关的内容。与传统搜索引擎相比，Lumina 在学术研究领域的相关性高出 5 倍，极大地提高了研究人员的工作效率。该产品由 Y Combinator 孵化，拥有专业的开发团队和强大的技术支持，致力于为用户提供优质的搜索体验。目前，Lumina 提供免费试用，用户可以通过其官网进行注册使用。

下一代 AI 输出验证工具，保障 AI 内容安全、准确且符合用户定义策略。

Overseer AI 是一款面向开发者的 AI 输出验证平台，旨在确保 AI 生成内容的安全性、准确性和合规性。其通过实时内容审核、自定义策略规则等功能，帮助企业满足不同行业的监管要求，如医疗领域的 HIPAA 合规、金融行业的 SEC 规定等。该产品采用 API 调用方式，具备高准确率、低延迟和高可用性的特点，支持与多种 AI 模型集成，并提供灵活的定价方案，包括免费的开发者版本和针对大型部署的企业定制方案。

MinMo是一款多模态大型语言模型，用于无缝语音交互。

MinMo是阿里巴巴集团通义实验室开发的一款多模态大型语言模型，拥有约80亿参数，专注于实现无缝语音交互。它通过多个阶段的训练，包括语音到文本对齐、文本到语音对齐、语音到语音对齐和全双工交互对齐，在140万小时的多样化语音数据和广泛的语音任务上进行训练。MinMo在语音理解和生成的各种基准测试中达到了最先进的性能，同时保持了文本大型语言模型的能力，并支持全双工对话，即用户和系统之间的同时双向通信。此外，MinMo还提出了一种新颖且简单的语音解码器，在语音生成方面超越了以往的模型。MinMo的指令遵循能力得到了增强，支持根据用户指令控制语音生成，包括情感、方言和语速等细节，并模仿特定的声音。MinMo的语音到文本延迟约为100毫秒，全双工延迟理论上约为600毫秒，实际约为800毫秒。MinMo的开发旨在克服以往对齐多模态模型的主要限制，为用户提供更自然、流畅和人性化的语音交互体验。

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。

全能AI工作空间，实时语音助手搭配多模态画布，助力高效创作与思考。

Albus AI是一个由人工智能驱动的平台，旨在为知识和创意专业人士提供高效的工作空间。通过实时语音助手和多模态画布，用户可以快速处理大量信息，激发新想法，节省宝贵的时间和注意力。该平台利用大型语言模型和机器学习服务，能够连接不同思想，避免用户在多个标签和应用之间来回切换。Albus AI的出现，为创意工作者、记者、研究人员等专业人士提供了强大的辅助工具，帮助他们更好地发挥人类智慧，为社会创造价值。目前，Albus AI提供有限的早期访问价格，订阅价格为9美元。

一种从2D图像学习3D人体生成的结构化潜在扩散模型。

StructLDM是一个结构化潜在扩散模型，用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体，并支持不同级别的可控生成和编辑，如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下，实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出，相关论文发表于ECCV 2024。

提供高质量中文语料资源，助力人工智能大模型预训练。

中文互联网语料资源平台是由中国网络空间安全协会主办的专业网站，旨在为人工智能大模型的预训练提供高质量、安全合规的中文语料资源。该平台汇聚了来自企业、高校和科研单位的协同优势，依托‘共建－共享’机制，形成了包括中文互联网基础语料2.0、人民网主流价值数据集、国家版本馆明清文献语料等多个高质量语料库。这些语料库经过严格的信源筛选、格式清洗、语言过滤、数据去重、内容过滤、隐私过滤等处理步骤，确保了数据的合法性、真实性、准确性和客观性。平台的资源对于推动国家人工智能技术创新和产业发展具有重要意义，可帮助大模型更好地理解和生成中文内容，提升其知识能力与价值观对齐。

展示小型语言模型通过自我演化深度思考掌握数学推理能力的研究成果。

rStar-Math是一项研究，旨在证明小型语言模型（SLMs）能够在不依赖于更高级模型的情况下，与OpenAI的o1模型相媲美甚至超越其数学推理能力。该研究通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）实现“深度思考”，其中数学策略SLM在基于SLM的流程奖励模型的指导下进行测试时搜索。rStar-Math引入了三种创新方法来应对训练两个SLM的挑战，通过4轮自我演化和数百万个合成解决方案，将SLMs的数学推理能力提升到最先进水平。该模型在MATH基准测试中显著提高了性能，并在AIME竞赛中表现优异。

Qwen是一个多功能的人工智能助手，提供聊天、写作等多种服务。

Qwen是一个由阿里巴巴推出的智能语言模型，旨在为用户提供高效、智能的对话体验。它基于深度学习技术，能够理解并生成自然语言文本，帮助用户解答问题、撰写文案、进行日常对话等。Qwen的主要优点包括强大的语言理解能力、快速的响应速度和丰富的知识储备。它适用于多种场景，如个人学习、工作沟通、内容创作等，定位为一个智能助手，目前提供免费试用服务。

Fenado AI能在几分钟内构建应用程序和网站。

Fenado AI是一款强大的生产力工具，它通过人工智能技术，让用户能够快速地将想法转化为实际的应用程序和网站。其主要优点是能够大大缩短开发周期，降低技术门槛，使非技术人员也能轻松创建自己的数字产品。产品定位为初创企业和个人开发者提供快速原型制作和产品上线的解决方案，价格分为Prototype计划每月20美元，Business计划每月200美元。

基于Transformer实现的ViTPose模型集合

ViTPose是一系列基于Transformer架构的人体姿态估计模型。它利用Transformer的强大特征提取能力，为人体姿态估计任务提供了简单而有效的基线。ViTPose模型在多个数据集上表现出色，具有较高的准确性和效率。该模型由悉尼大学社区维护和更新，提供了多种不同规模的版本，以满足不同应用场景的需求。在Hugging Face平台上，ViTPose模型以开源的形式供用户使用，用户可以方便地下载和部署这些模型，进行人体姿态估计相关的研究和应用开发。

开源的视觉语言模型，可在多种设备上运行。

Moondream AI是一个开源的视觉语言模型，具有强大的多模态处理能力。它支持多种量化格式，如fp16、int8、int4，能够在服务器、PC、移动设备等多种目标设备上进行GPU和CPU优化推理。其主要优点包括快速、高效、易于部署，且采用Apache 2.0许可证，允许用户自由使用和修改。Moondream AI的定位是为开发者提供一个灵活、高效的人工智能解决方案，适用于需要视觉和语言处理能力的各种应用场景。

FitDiT 是一种用于高保真虚拟试衣的新型服装感知增强技术。

FitDiT 旨在解决图像基础虚拟试衣中高保真度和鲁棒性不足的问题，通过引入服装纹理提取器和频域学习，以及采用扩张松弛掩码策略，显著提升了虚拟试衣的贴合度和细节表现，其主要优点是能够生成逼真且细节丰富的服装图像，适用于多种场景，具有较高的实用价值和竞争力，目前尚未明确具体价格和市场定位。

一种基于扩散变换器网络的高动态、逼真肖像图像动画技术。

Hallo3是一种用于肖像图像动画的技术，它利用预训练的基于变换器的视频生成模型，能够生成高度动态和逼真的视频，有效解决了非正面视角、动态对象渲染和沉浸式背景生成等挑战。该技术由复旦大学和百度公司的研究人员共同开发，具有强大的泛化能力，为肖像动画领域带来了新的突破。

SVFR是一个用于视频人脸修复的统一框架。

SVFR（Stable Video Face Restoration）是一个用于广义视频人脸修复的统一框架。它整合了视频人脸修复（BFR）、着色和修复任务，通过利用Stable Video Diffusion（SVD）的生成和运动先验，并结合统一的人脸修复框架中的任务特定信息，有效结合了这些任务的互补优势，增强了时间连贯性并实现了卓越的修复质量。该框架引入了可学习的任务嵌入以增强任务识别，并采用新颖的统一潜在正则化（ULR）来鼓励不同子任务之间的共享特征表示学习。此外，还引入了面部先验学习和自引用细化作为辅助策略，以进一步提高修复质量和时间稳定性。SVFR在视频人脸修复领域取得了最先进的成果，并为广义视频人脸修复建立了新的范式。

NeuralSVG：从文本提示生成矢量图形的隐式表示方法。

NeuralSVG是一种用于从文本提示生成矢量图形的隐式神经表示方法。它受到神经辐射场（NeRFs）的启发，将整个场景编码到一个小的多层感知器（MLP）网络的权重中，并使用分数蒸馏采样（SDS）进行优化。该方法通过引入基于dropout的正则化技术，鼓励生成的SVG具有分层结构，使每个形状在整体场景中具有独立的意义。此外，其神经表示还提供了推理时控制的优势，允许用户根据提供的输入动态调整生成的SVG，如颜色、宽高比等，且只需一个学习到的表示。通过广泛的定性和定量评估，NeuralSVG在生成结构化和灵活的SVG方面优于现有方法。该模型由特拉维夫大学和MIT CSAIL的研究人员共同开发，目前代码尚未公开。

最新推出的多语言通用嵌入模型，在多个领域表现卓越。

Voyage-3-large 是 Voyage AI 推出的最新多语言通用嵌入模型。该模型在法律、金融、代码等八个领域的100个数据集中排名第一，超越了 OpenAI-v3-large 和 Cohere-v3-English。它通过 Matryoshka 学习和量化感知训练，支持更小维度和 int8 及二进制量化，大幅降低向量数据库成本，同时对检索质量影响极小。该模型还支持 32K 令牌上下文长度，远超 OpenAI（8K）和 Cohere（512）。

Agent Laboratory是一个端到端的自主研究工作流，旨在协助人类研究人员实施研究想法。

Agent Laboratory是一个由Samuel Schmidgall等人开发的项目，旨在通过大型语言模型驱动的专门代理，帮助研究人员完成从文献综述到实验执行再到报告撰写的整个研究流程。它不是为了取代人类的创造力，而是为了补充创造力，使研究人员能够专注于构思和批判性思维，同时自动化编码和文档等重复性和耗时的任务。该工具的源代码采用MIT许可证，允许在遵守MIT许可证条款的情况下使用、修改和分发代码。

面向未来的操作系统，以行动为中心而非应用

Mainframe旨在重新定义操作系统，使其以行动为中心，而非传统的应用程序。它利用人工智能技术，使计算机能够自动完成任务，减少用户的操作负担。该产品强调简洁的用户界面和高效的任务执行能力，旨在提升用户的生产力和工作效率。Mainframe的背景是现代操作系统过于复杂，用户需要花费大量时间在应用程序之间切换和操作。通过简化操作流程，Mainframe为用户提供了一种全新的计算体验。

高质量的数据集、工具和概念，用于大型语言模型的微调。

mlabonne/llm-datasets 是一个专注于大型语言模型（LLM）微调的高质量数据集和工具的集合。该产品为研究人员和开发者提供了一系列经过精心筛选和优化的数据集，帮助他们更好地训练和优化自己的语言模型。其主要优点在于数据集的多样性和高质量，能够覆盖多种使用场景，从而提高模型的泛化能力和准确性。此外，该产品还提供了一些工具和概念，帮助用户更好地理解和使用这些数据集。其背景信息包括由 mlabonne 创建和维护，旨在推动 LLM 领域的发展。

一个关于生活大问题和小好奇的无尽对话实验。

Infinite Convo 是一个独特的实验性对话平台，通过两个具有个性的人工智能角色——Juno（一只务实的狗）和 Olive（一只哲学性的猫）——进行无尽的对话。该产品探讨了人工智能是否可能具有意识等深刻问题，旨在以轻松有趣的方式引发人们对人工智能和人类认知的思考。其主要优点在于创新的对话形式和丰富的主题内容，适合对人工智能和哲学感兴趣的用户。