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。
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。
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。
AurumTau是一款面向人类和代理人设计的先进AI搜索引擎。
AurumTau是一款基于先进AI技术的智能、上下文感知的搜索引擎，为您提供智能、上下文感知的答案。它的主要优点在于提供准确且快速的答案，帮助用户解决问题。
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。
Qodo Gen 是一款 AI 驱动的 IDE 插件，帮助开发者生成高质量代码和测试用例。
Qodo Gen 是一款专为开发者设计的 AI 编程工具，以插件形式集成到 IDE 中。它通过智能代码生成、自动化测试和代码审查等功能，帮助开发者提高编程效率和代码质量。其基于 Retrieval Augmented Generation (RAG) 技术，能够理解代码上下文并生成符合项目风格的代码和测试用例。Qodo Gen 的主要优点包括高效生成代码和测试用例、智能代码审查以及与现有开发流程的无缝集成。产品面向追求高效开发和高质量代码的开发团队，支持多种编程语言和开发环境，定价策略灵活，适合不同规模的企业使用。
EgoLife是一个长期、多模态、多视角的日常生活AI助手项目，旨在推进长期上下文理解研究。
EgoLife是一个面向长期、多模态、多视角日常生活的AI助手项目。该项目通过记录六名志愿者一周的共享生活体验，生成了约50小时的视频数据，涵盖日常活动、社交互动等场景。其多模态数据（包括视频、视线、IMU数据）和多视角摄像头系统为AI研究提供了丰富的上下文信息。此外，该项目提出了EgoRAG框架，用于解决长期上下文理解任务，推动了AI在复杂环境中的应用能力。
月之暗面推出的最新AI模型，支持自动同步更新和大上下文长度，适用于AI聊天和智能助手构建。
kimi-latest 是月之暗面公司推出的最新 AI 模型，与 Kimi 智能助手同步升级，具备强大的上下文处理能力和自动缓存功能，能够有效降低使用成本。该模型支持图像理解和多种功能，如 ToolCalls 和联网搜索，适用于构建 AI 智能助手或客服系统。其价格为每百万 Tokens 1 元，定位为高效、灵活的 AI 模型解决方案。
Trae 是一款适应性 AI IDE，通过与开发者协作提升工作效率。
Trae 是一款面向开发者的 AI 驱动的集成开发环境（IDE）。它通过智能代码补全、多模态交互以及对整个代码库的上下文分析等功能，帮助开发者更高效地编写代码。Trae 的主要优点在于其强大的 AI 能力，能够理解开发者的需求并提供精准的代码生成和修改建议。该产品目前提供免费版本，旨在帮助开发者减少重复性任务，专注于创造性工作，从而提升编程效率和生产力。
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。
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。
高性能的双向编码器Transformer模型
ModernBERT-large是一个现代化的双向编码器Transformer模型（BERT风格），在2万亿个英文和代码数据上预训练，具有长达8192个token的原生上下文长度。该模型采用了最新的架构改进，如旋转位置嵌入（RoPE）以支持长上下文，局部-全局交替注意力以提高长输入的效率，以及无填充和Flash Attention以提高推理效率。ModernBERT-long适合处理需要处理长文档的任务，如检索、分类和大型语料库中的语义搜索。模型训练数据主要是英文和代码，因此可能在其他语言上的表现会较低。
LG AI Research开发的多语言生成模型
EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ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，参数从2.4B到32B不等。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与最近发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型通过AWQ量化技术，实现了4位组级别的权重量化，优化了模型的部署效率。
视觉定位GUI指令的多模态模型
Aria-UI是一个专为GUI指令视觉定位而设计的大规模多模态模型。它采用纯视觉方法，不依赖辅助输入，能够适应多样化的规划指令，并通过合成多样化、高质量的指令样本来适应不同的任务。Aria-UI在离线和在线代理基准测试中均创下新的最高记录，超越了仅依赖视觉和依赖AXTree的基线。
LG AI Research开发的双语文本生成模型
EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-AWQ是由LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并且在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型在部署到小型或资源受限设备上进行了优化，并且采用了AWQ量化技术，实现了4位群组权重量化（W4A16g128）。
探索AI对话的画布，将每次聊天分支视为可合并、比较和丢弃的实验。
Tangent是一个用于探索AI对话的平台，它允许用户在达到上下文限制后无缝恢复对话，轻松创建对话分支以测试多种方法或想法，并且完全由本地模型支持。它的目标是将与AI助手的交互转变为更视觉化/文本化的探索，而不仅仅是一个聊天界面。这个项目背景是为了让对话能够超越传统的聊天应用限制，成为一个可以自由实验、复活旧线程或深入探讨的话题的工作台。
LG AI Research开发的32B参数双语生成模型
EXAONE-3.5-32B-Instruct是由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，包含从2.4B到32B参数的不同模型。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出了最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比时，在通用领域也保持了竞争力。
LG AI Research开发的多语言生成模型
EXAONE-3.5-7.8B-Instruct是由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，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。
图像序列着色模型，保留细粒度身份信息
ColorFlow是一个为图像序列着色而设计的模型，特别注重在着色过程中保留角色和对象的身份信息。该模型利用上下文信息，能够根据参考图像池为黑白图像序列中的不同元素（如角色的头发和服装）准确生成颜色，并确保与参考图像的颜色一致性。ColorFlow通过三个阶段的扩散模型框架，提出了一种新颖的检索增强着色流程，无需每个身份的微调或显式身份嵌入提取，即可实现具有相关颜色参考的图像着色。ColorFlow的主要优点包括其在保留身份信息的同时，还能提供高质量的着色效果，这对于卡通或漫画系列的着色具有重要的市场价值。
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