产品库

基于大型语言模型的智能代理研究

xLAM是一个由Salesforce AI Research团队开发的基于大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的智能代理研究项目。它通过聚合来自不同环境的智能代理轨迹，标准化并统一这些轨迹到一致的格式，以创建一个优化的通用数据加载器，专门用于智能代理的训练。xLAM-v0.1-r是此模型系列的0.1版本，专为研究目的设计，与VLLM和FastChat平台兼容。

视频生成模型Sora的存档库

SoraVids是一个基于Hugging Face平台的视频生成模型Sora的存档库。它包含了87个视频和83个对应的提示，这些视频和提示在OpenAI撤销API密钥前被公开展示。这些视频均为MIME类型video/mp4，帧率为30 FPS。SoraVids的背景是OpenAI的视频生成技术，它允许用户通过文本提示生成视频内容。这个存档库的重要性在于它保存了在API密钥被撤销前生成的视频，为研究和教育提供了宝贵的资源。

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。

长视频语言理解的时空自适应压缩模型

LongVU是一种创新的长视频语言理解模型，通过时空自适应压缩机制减少视频标记的数量，同时保留长视频中的视觉细节。这一技术的重要性在于它能够处理大量视频帧，且在有限的上下文长度内仅损失少量视觉信息，显著提升了长视频内容理解和分析的能力。LongVU在多种视频理解基准测试中均超越了现有方法，尤其是在理解长达一小时的视频任务上。此外，LongVU还能够有效地扩展到更小的模型尺寸，同时保持最先进的视频理解性能。

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。

前沿级多模态大型语言模型，实现视觉-语言任务的先进性能。

NVLM 1.0是一系列前沿级的多模态大型语言模型（LLMs），在视觉-语言任务上取得了与领先专有模型和开放访问模型相媲美的先进成果。值得注意的是，NVLM 1.0在多模态训练后，其文本性能甚至超过了其LLM主干模型。我们为社区开源了模型权重和代码。

免费且快速的提示链生成器

PromptChainer 是一个旨在提高大型语言模型输出质量的工具，通过自动化提示链的生成，帮助用户将复杂任务分解成可管理的小步骤，从而获得更精确和高质量的结果。它特别适合需要多步骤和/或大量上下文和知识的任务。

高质量、类人同声传译系统

CLASI是一个由字节跳动研究团队开发的高质量、类人同声传译系统。它通过新颖的数据驱动读写策略平衡翻译质量和延迟，采用多模态检索模块来增强特定领域术语的翻译，利用大型语言模型（LLMs）生成容错翻译，考虑输入音频、历史上下文和检索信息。在真实世界场景中，CLASI在中英和英中翻译方向上分别达到了81.3%和78.0%的有效信息比例（VIP），远超其他系统。

多模态智能代理框架，解决复杂任务

OmAgent是一个复杂的多模态智能代理系统，致力于利用多模态大型语言模型和其他多模态算法来完成引人入胜的任务。该项目包括一个轻量级的智能代理框架omagent_core，精心设计以应对多模态挑战。OmAgent由三个核心组件构成：Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool，分别负责长视频理解、复杂问题分解和信息回溯。

通过开放科学构建并普及通用人工智能

KYUTAI是一个位于巴黎的人工智能研究实验室，其使命是通过开放科学来构建和普及人工智能。这代表了一种开放的、协作的研究环境，旨在推动人工智能技术的发展和应用。KYUTAI实验室致力于教育和普及，通过提供在线试用和教育讲座等方式，让更多人了解和接触人工智能。

自动化法律流程的AI助手

Advomate是一个旨在帮助律师通过自动化法律流程，如研究、文件审查以及与法规和案例法的工作，来提高工作效率的AI平台。它通过人工智能技术快速生成搜索结果，提供法律文件的详细分析，并与相关法规和案例法链接。Advomate注重数据安全和保护，为用户提供了一个用户友好的界面来搜索法律和法院决定。

创新的多模态链式思维框架，提升视觉推理能力

Cantor是一个多模态链式思维(CoT)框架，它通过感知决策架构，将视觉上下文获取与逻辑推理相结合，解决复杂的视觉推理任务。Cantor首先作为一个决策生成器，整合视觉输入来分析图像和问题，确保与实际情境更紧密的对齐。此外，Cantor利用大型语言模型(MLLMs)的高级认知功能，作为多面专家，推导出更高层次的信息，增强CoT生成过程。Cantor在两个复杂的视觉推理数据集上进行了广泛的实验，证明了所提出框架的有效性，无需微调或真实理由，就显著提高了多模态CoT性能。

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。

Cubby是一款协作研究工具，可以存储文件和链接，标注内容，并使用人工智能进行综合。

Cubby是一个私密的工作空间，可以存储来自任何地方的链接和文件，并使用人工智能进行标注和综合。它可以自动转录音频和视频内容，并提供注释和下载功能。Cubby还有一个智能助手，可以自动生成摘要、回答问题并进行内容综合。Cubby旨在提供一个集中存储、标注和综合研究资料的工具，以提高工作效率。

简化 LLM 提示管理和促进团队协作

Langtail 是一个旨在简化大型语言模型（LLM）提示管理的平台。通过Langtail，您可以增强团队协作、提高效率，并更深入地了解您的AI工作原理。尝试Langtail，以更具协作和洞察力的方式构建LLM应用。

通过自然语言描述创建定制软件(基于LLM的多智能体协作)

ChatDev是一个虚拟软件公司,由扮演不同角色(如CEO、产品经理、技术总监、程序员、测试员等)的智能体组成。这些智能体通过参与设计、编码、测试等专门的功能研讨会来协作开发软件。ChatDev旨在提供一个易于使用、高度可定制和可扩展的框架,基于大型语言模型(LLM),是研究集体智能的理想场景。它支持定制化设置,如自定义软件开发流程、角色设置等。用户只需使用自然语言描述想法,ChatDev就能高效生成对应的软件。

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。

Stability AI推出的Stable Code Instruct 3B，一款基于代码指令的大型语言模型

Stability AI宣布推出Stable Code Instruct 3B，这是一个大型的语言模型，专门设计用于理解和执行代码相关的指令。该模型的目的是帮助开发者更高效地编写、审查和优化代码，提高软件开发的生产力。

基于 AI 的知识处理平台,执行商业任务的简单 API

KPU (Knowledge Processing Unit) 是一种专有的丰富框架,利用了大型语言模型的强大功能,并将推理和数据处理分离在一个能够解决复杂任务的开放系统中。它由推理引擎、执行引擎和虚拟上下文窗口三个主要组件组成。推理引擎负责设计解决用户任务的分步计划,利用了可插拔的大型语言模型(目前广泛测试了 GPT-4 Turbo)。执行引擎接收来自推理引擎的命令并执行,结果作为反馈发送回推理引擎进行重新规划。虚拟上下文窗口管理推理引擎和执行引擎之间的数据和信息输入输出。这种分离推理和执行的架构使大型语言模型能专注于推理,避免了谎言、数据处理或检索最新信息等缺陷。KPU 旨在提升任务质量和性能,解决大数据量、多模态内容、开放性问题解决和交互性等挑战。

人类水平智能代理，与大型语言模型进行 Pokémon 战斗

POKÉLLMON是首个在战术战斗游戏中实现人类水平性能的LLM体现代理。它融合了三种关键策略：1）基于上下文的强化学习，即时利用从战斗中提取的文本描述反馈，迭代地优化其生成策略；2）知识增强生成，利用外部知识对抗幻觉，使代理能够及时和正确地行动；3）具有自一致性的动作生成，以减轻当代理面对强大对手并希望避免战斗时的惊慌切换现象。与人类玩家在线对战展示了POKÉLLMON的人类级别战斗性能和策略，在梯队比赛中取得49%的胜率，在邀请赛中取得56%的胜率。此外，我们揭示了其对人类玩家的消耗战略和欺骗技巧的脆弱性。

看清隐藏的影响力

CogBias AI是一个用于检测认知偏见的AI平台。我们的平台可以检测对话中的认知偏见，帮助您从正确的角度提问，从正确的角度看待答案，做出更好的决策。我们的平台可以识别问句中的认知偏见，并提供重新表述建议，帮助您找到更好的提问方式。通过监控项目问题和个别问题的认知偏见减少情况，自动生成报告。我们还提供实时分析，预测认知偏见趋势，以及评估问题对洞察力和研究效果的影响。

通过加权平均奖励模型提高大型语言模型的效率和可靠性。

WARM是一种通过加权平均奖励模型（WARM）来对齐大型语言模型（LLMs）与人类偏好的解决方案。首先，WARM对多个奖励模型进行微调，然后在权重空间中对它们进行平均。通过加权平均，WARM相对于传统的预测集成方法提高了效率，同时改善了在分布转移和偏好不一致性下的可靠性。我们的实验表明，WARM在摘要任务上的表现优于传统方法，使用最佳N和RL方法，WARM提高了LLM预测的整体质量和对齐性。

Generative AI 模型评估工具

Deepmark AI 是一款用于评估大型语言模型（LLM）的基准工具，可在自己的数据上对各种任务特定指标进行评估。它与 GPT-4、Anthropic、GPT-3.5 Turbo、Cohere、AI21 等领先的生成式 AI API 进行预集成。

先进的大型语言模型，用于编程

Code Llama 是一款先进的大型语言模型，可以通过文本提示生成代码。它是当前公开可用的语言模型中在编程任务上达到最佳性能的模型之一。Code Llama 可以帮助开发人员提高工作效率，降低编码门槛，并作为一个教育工具帮助编程学习者编写更健壮、更好文档化的软件。Code Llama 提供了多个版本，包括基础版、针对 Python 的专用版和针对自然语言指令的定制版。它支持多种流行的编程语言，如 Python、C++、Java 等。Code Llama 免费供研究和商业使用。

即时理解任何数据

Pandachat是一个基于人工智能的工具，能够帮助用户快速、轻松地找到和理解相关信息。用户可以上传各种数据，包括PowerPoints、Word文档、Excel表格、图片、网页、PDF等，Pandachat会分析数据并提供智能回答。不需要手动查找手册或搜索大量文档，Pandachat会立即分析所有文档，并作为您所有流程的专家，提供您需要的答案。

AI睡眠监测、研究和控制系统

梦网捕手实验室是一个基于人工智能的睡眠监测、研究和控制系统。参与国际睡眠研究，使用创新和尖端的技术。通过我们的AI软件获取详细的睡眠报告和建议。参与者将获得奖励，激励参与研究。

快速洞察，全面研究

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