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大型语言模型
DeepRAG:腾讯微信AI部等联
DeepRAG 是由中科院、中科大和腾讯微信AI部联合开发的新型检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)框架,旨在提升大型语言模型(LLMs)在推理和检索任务中的性能。
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NoteLLM:小红书推出的一款
NoteLLM是小红书推出的一款针对笔记推荐的多模态大型语言模型框架,旨在通过自然语言处理技术和大语言模型(LLM)的强大语义理解能力,提升笔记推荐的准确性和相关性。
Generative Manim
一个结合了大型语言模型(如GPT-4)和Manim动画引擎的工具,旨在通过简单的文本描述生成复杂的数学和科学动画视频。
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MoBA(Mixture of Block Attention)是由 Moonshot AI 提出的一种新型注意力机制,旨在提高大型语言模型(LLMs)处理长上下文任务的效率。
微软 Copilot
通过强大的AI技术和广泛的集成应用,极大地提升了用户的生产力和工作效率。
VideoReward:一种基于人类偏
VideoReward主要用于视频生成模型的优化,能够显著提升视频生成的质量和用户满意度。它适用于需要高质量视频生成的场景,如内容创作、广告制作、教育视频等。
书生通用大模型体系
该体系包括三大基础模型:书生·多模态、书生·浦语和书生·天际,并且提供首个面向大模型研发与应用的全链条开源体系。
BitsAI-CR:一款由字节跳动
BitsAI-CR旨在通过两阶段处理流程实现高效代码审查,以解决传统代码审查工具在精度和实用性方面的不足。该工具基于字节跳动自研的大型语言模型Doubao-Pro-32K-0828。
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