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一种无需搜索即可激励 LLM 搜索能力的框架。
ZeroSearch 是一种新颖的强化学习框架，旨在激励大型语言模型（LLMs）的搜索能力，而无需与实际搜索引擎进行交互。通过监督微调，ZeroSearch 转变 LLM 为能够生成相关和无关文档的检索模块，并引入课程推出机制来逐步激发模型的推理能力。该技术的主要优点在于其性能优于基于真实搜索引擎的模型，同时产生的 API 成本为零。它适用于各种规模的 LLM，并支持不同的强化学习算法，适合需要高效检索能力的研究和开发团队。
探索Omi AI - 你的个人AI助手，倾听对话，记忆笔记，执行任务，实时通知和全面记忆辅助，探索可穿戴技术的未来！
Omi AI是一款个人AI助手，具备监听、记录对话、记笔记、执行任务的功能。其主要优点包括实时通知、全面记忆辅助等。Omi AI定位于提升用户的组织能力和主动性。
DiffRhythm 是一个基于扩散模型技术的 AI 音乐生成平台，可快速将歌词转化为专业音乐作品。
DiffRhythm 是一款革命性的 AI 音乐生成工具，采用先进的潜在扩散模型技术，能够快速生成包含人声和伴奏的完整歌曲。它通过简洁的输入要求和高效的非自回归结构，极大地简化了音乐创作流程，使创作者能够在短时间内探索多种音乐风格和创意。该平台支持多语言歌词输入，特别适合音乐创作者、艺术家和教育工作者，帮助他们在艺术创作、教育和娱乐领域实现高效音乐生成。
智元发布首个通用具身基座大模型GO-1，开创性提出ViLLA架构，推动具身智能发展。
智元通用具身基座大模型GO-1是智元推出的一款革命性的人工智能模型。该模型基于创新的Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架构，通过多模态大模型（VLM）和混合专家（MoE）系统，实现了从视觉和语言输入到机器人动作执行的高效转换。GO-1能够利用人类视频和真实机器人数据进行学习，具备强大的泛化能力，能够在极少数据甚至零样本下快速适应新任务和环境。其主要优点包括高效的学习能力、强大的泛化性能以及对多种机器人本体的适配性。该模型的推出标志着具身智能向通用化、开放化和智能化方向迈出了重要一步，有望在商业、工业和家庭等多个领域发挥重要作用。
Phi-4-mini-instruct 是一款轻量级的开源语言模型，专注于高质量推理密集型数据。
Phi-4-mini-instruct 是微软推出的一款轻量级开源语言模型，属于 Phi-4 模型家族。它基于合成数据和经过筛选的公开网站数据进行训练，专注于高质量、推理密集型数据。该模型支持 128K 令牌上下文长度，并通过监督微调和直接偏好优化来增强指令遵循能力和安全性。Phi-4-mini-instruct 在多语言支持、推理能力（尤其是数学和逻辑推理）以及低延迟场景下表现出色，适用于资源受限的环境。该模型于 2025 年 2 月发布，支持多种语言，包括英语、中文、日语等。
通过Model Context Protocol服务器扩展语言模型的能力。
Smithery是一个基于Model Context Protocol的平台，允许用户通过连接各种服务器来扩展语言模型的功能。它为用户提供了一个灵活的工具集，能够根据需求动态增强语言模型的能力，从而更好地完成各种任务。该平台的核心优势在于其模块化和可扩展性，用户可以根据自己的需求选择合适的服务器进行集成。
Music Muse 是一款强大的 AI 音乐生成器，可在几秒钟内将创意转化为专业音乐作品，无需音乐经验。
Music Muse 是一款基于尖端 AI 技术的在线音乐创作工具，旨在帮助用户快速生成高质量的音乐作品。它通过自然语言输入，将用户的创意和想法转化为完整的音乐曲目，支持多种音乐风格和流派。该产品的主要优点包括操作简单、生成速度快、音乐质量高，并且提供多种导出格式，适合不同用户的需求。Music Muse 适合音乐创作者、视频制作者、游戏开发者等，帮助他们快速获取适合的音乐素材，节省创作时间。
低成本强化视觉语言模型的泛化能力，仅需不到3美元。
R1-V是一个专注于强化视觉语言模型（VLM）泛化能力的项目。它通过可验证奖励的强化学习（RLVR）技术，显著提升了VLM在视觉计数任务中的泛化能力，尤其是在分布外（OOD）测试中表现出色。该技术的重要性在于，它能够在极低的成本下（仅需2.62美元的训练成本），实现对大规模模型的高效优化，为视觉语言模型的实用化提供了新的思路。项目背景基于对现有VLM训练方法的改进，目标是通过创新的训练策略，提升模型在复杂视觉任务中的表现。R1-V的开源性质也使其成为研究者和开发者探索和应用先进VLM技术的重要资源。
用于评估Windows PC或Apple Mac上AI推理引擎性能的基准测试工具。
Procyon AI Computer Vision Benchmark是由UL Solutions开发的一款专业基准测试工具，旨在帮助用户评估不同AI推理引擎在Windows PC或Apple Mac上的性能表现。该工具通过执行一系列基于常见机器视觉任务的测试，利用多种先进的神经网络模型，为工程团队提供独立、标准化的评估手段，以便他们了解AI推理引擎的实施质量和专用硬件的性能。产品支持多种主流的AI推理引擎，如NVIDIA® TensorRT™、Intel® OpenVINO™等，并可比较浮点和整数优化模型的性能。其主要优点包括易于安装和运行、无需复杂配置、可导出详细结果文件等。产品定位为专业用户，如硬件制造商、软件开发者和科研人员，以助力他们在AI领域的研发和优化工作。
用于衡量设备 AI 加速器推理性能的基准测试工具。
Procyon AI Image Generation Benchmark 是一款由 UL Solutions 开发的基准测试工具，旨在为专业用户提供一个一致、准确且易于理解的工作负载，用以测量设备上 AI 加速器的推理性能。该基准测试与多个关键行业成员合作开发，确保在所有支持的硬件上产生公平且可比较的结果。它包括三个测试，可测量从低功耗 NPU 到高端独立显卡的性能。用户可以通过 Procyon 应用程序或命令行进行配置和运行，支持 NVIDIA® TensorRT™、Intel® OpenVINO™ 和 ONNX with DirectML 等多种推理引擎。产品主要面向工程团队，适用于评估推理引擎实现和专用硬件的通用 AI 性能。价格方面，提供免费试用，正式版为年度场地许可，需付费获取报价。
先进的多模态大型语言模型，具备卓越的多模态推理能力。
InternVL2_5-26B-MPO-AWQ 是由 OpenGVLab 开发的多模态大型语言模型，旨在通过混合偏好优化提升模型的推理能力。该模型在多模态任务中表现出色，能够处理图像和文本之间的复杂关系。它采用了先进的模型架构和优化技术，使其在多模态数据处理方面具有显著优势。该模型适用于需要高效处理和理解多模态数据的场景，如图像描述生成、多模态问答等。其主要优点包括强大的推理能力和高效的模型架构。
基于PRIME方法训练的7B参数语言模型，专为提升推理能力而设计。
PRIME-RL/Eurus-2-7B-PRIME是一个基于PRIME方法训练的7B参数的语言模型，旨在通过在线强化学习提升语言模型的推理能力。该模型从Eurus-2-7B-SFT开始训练，利用Eurus-2-RL-Data数据集进行强化学习。PRIME方法通过隐式奖励机制，使模型在生成过程中更加注重推理过程，而不仅仅是结果。该模型在多项推理基准测试中表现出色，相较于其SFT版本平均提升了16.7%。其主要优点包括高效的推理能力提升、较低的数据和模型资源需求，以及在数学和编程任务中的优异表现。该模型适用于需要复杂推理能力的场景，如编程问题解答和数学问题求解。
专业的高分辨率计算机使用环境下的GUI定位基准测试
ScreenSpot-Pro是一个专门用于评估高分辨率专业计算机使用环境下的GUI定位模型的基准测试。它涵盖了23个应用程序，分布在5个专业领域和3个操作系统中，突出了模型在与复杂软件交互时面临的挑战。现有的模型准确率仅为18.9%，这强调了进一步研究的必要性。该产品旨在推动GUI定位模型的发展，提高专业应用的可用性和性能。
EurusPRM-Stage1是一个基于隐式过程奖励的强化学习模型，用于提升生成模型的推理能力。
EurusPRM-Stage1是PRIME-RL项目的一部分，旨在通过隐式过程奖励来增强生成模型的推理能力。该模型利用隐式过程奖励机制，无需额外标注过程标签，即可在推理过程中获得过程奖励。其主要优点是能够有效地提升生成模型在复杂任务中的表现，同时降低了标注成本。该模型适用于需要复杂推理和生成能力的场景，如数学问题解答、自然语言生成等。
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