MCP remote server for AI Engineer World's Fair 2025
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MathModelAgent
<div class="dpu8C _2kCxD"> <p>一款开源MathModelAgent的AI助手，专为数学建模设计的智能工具，能够自动完成从问题分析、模型构建、代码编写到论文撰写的全流程，展现了AI在学术与技术领域的深远潜力。</p> </div> <div class="_3hMwG _2kCxD"> <div class="_1NCGf"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://img.medsci.cn/aisite/tinymce/2025/05/19/1747627885_hMn9vPMlDH.png"></div> </div> <div class="dpu8C _2kCxD"> <p>MathModelAgent:数学建模的革命性助手</p> </div> <div class="dpu8C _2kCxD"> <p>MathModelAgent是一个多智能体协作系统，集成了多个专业模块，包括负责数学建模的“建模手”、代码编写与调试的“代码手”以及论文撰写的“论文手”。据开源社区介绍，该系统通过协同工作，能够高效处理复杂的数学建模任务。无论是解析问题、建立数学模型、生成可执行代码，还是输出格式规范的学术论文，MathModelAgent都能一站式完成，为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。该工具支持多种主流AI模型，并内置本地代码解释器，能够直接运行和调试生成的代码。这一功能显著降低了开发者的工作负担，尤其在需要快速验证模型或代码的场景中表现尤为突出。X平台上的开发者反馈称，MathModelAgent的出现“重新定义了数学建模的效率和可能性”。</p> </div> <div class="dpu8C _2kCxD"> <p>核心特性:智能协作与全流程覆盖</p> </div> <div class="dpu8C _2kCxD"> <p>MathModelAgent的设计理念是将数学建模的复杂流程分解为模块化任务，由多个智能体分工协作完成。其主要特性包括:</p> </div> <div class="dpu8C _2kCxD"> <ul> <li> <p>问题分析与建模:建模手能够快速解析输入的数学问题，生成符合逻辑的数学模型，适用于从高中到大学水平的多种数学任务。</p> </li> <li> <p>代码生成与调试:代码手内置反思模块，可生成高质量代码并通过本地解释器进行实时调试，确保代码的正确性和可执行性。</p> </li> <li> <p>论文自动撰写:论文手根据建模和计算结果，自动生成格式规范的学术论文，涵盖摘要、方法、结果等完整结构，极大减轻了学术写作的压力。</p> </li> <li> <p>开源与灵活性:MathModelAgent已在GitHub上开源，允许开发者根据需求定制模块或集成其他AI模型，进一步扩展其应用场景。</p> </li> </ul> </div> <div class="dpu8C _2kCxD"> <p>这些特性使MathModelAgent成为学术研究、工程应用和教育领域的理想工具，尤其适合需要快速迭代和验证的场景。</p> </div> <div class="dpu8C _2kCxD"> <p>MathModelAgent的开源属性进一步增强了其影响力。通过GitHub平台，全球开发者可以自由访问、修改和优化这一工具，推动了数学建模领域的开源生态发展。AIbase观察到，MathModelAgent的发布正值AI在学术领域的应用热潮，这使其有望成为数学研究和教育中的重要助力。</p> </div> <div class="dpu8C _2kCxD"> <p>技术亮点:效率与精准的完美结合</p> </div> <div class="dpu8C _2kCxD"> <p>MathModelAgent的成功得益于其在效率与精准性上的平衡。系统通过多智能体协作，将传统建模流程中的人工干预降至最低，同时保持高质量输出。其内置的反思模块能够在代码生成后自动检查错误并优化，确保结果的可靠性。此外，MathModelAgent支持多种数学问题类型，从代数、几何到微积分、统计学，覆盖广泛的应用场景。</p> </div> <div class="dpu8C _2kCxD"> <p>与此同时，该工具的本地代码解释器功能使其无需依赖云端服务即可完成复杂计算，特别适合计算资源受限的环境。这一设计不仅提升了效率，还增强了数据隐私保护，受到学术界和工业界的广泛好评。</p> </div>
MSQA
<p>MSQA（Multi-modal Situated Question Answering）是大规模多模态情境推理数据集，提升具身AI代理在3D场景中的理解与推理能力。数据集包含251K个问答对，覆盖9个问题类别，基于3D场景图和视觉-语言模型在真实世界3D场景中收集。MSQA用文本、图像和点云的交错多模态输入，减少单模态输入的歧义。引入MSNN（Multi-modal Next-step Navigation）基准测试，评估模型在情境间导航的能力，有助于开发更强大的情境推理模型，推动3D场景理解技术的发展。</p> <p><img src="https://img.medsci.cn/aisite/img//NppYnDhHg0s1Zy6hxsHksJuUbsRlE8klJ7i5ofTy.png"></p> <h2 style="font-size: 20px;">MSQA的主要功能</h2> <ul> <li>多模态情境推理：MSQA提供包含251K个问答对的数据集，问答对覆盖9个不同的问题类别，涉及3D场景中的复杂情境和对象模态。</li> <li>数据模态的多样性：支持文本、图像和点云等多种数据模态，提供更全面的情境描述，减少单模态输入的局限性和歧义。</li> <li>评估模型性能：设计MSQA和MSNN两个基准测试任务，评估和比较不同模型在3D场景中的情境推理和导航能力。</li> <li>促进AI研究：基于提供大规模的多模态数据集，MSQA推动了具身AI和3D场景理解领域的研究进展。</li> <li>预训练和模型开发：MSQA数据集作为预训练材料，帮助开发和优化更强大的情境推理模型。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">MSQA的技术原理</h2> <ul> <li>数据收集与生成：用3D场景图和视觉-语言模型（VLMs）在真实世界的3D场景中自动且可扩展地收集数据。</li> <li>多模态输入设置：引入交错多模态输入，结合文本、图像和点云数据，提供更准确的情境和问题描述。</li> <li>情境意识建模：整合不同模态的输入数据，提高模型对情境的感知和理解能力。</li> <li>评估基准测试设计：设计MSQA和MSNN两个基准测试，分别针对情境问答和下一步导航任务，全面评估模型的多模态理解和情境推理能力。</li> <li>模型评估与分析：在MSQA和MSNN上进行实验，分析现有模型的局限性，探索处理多模态输入和情境建模的重要性。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">MSQA的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://msr3d.github.io/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">msr3d.github.io</a></li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2409.02389" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2409.02389</a></li> </ul>
Being-M0
<p>Being-M0 基于业界首个百万级动作数据集 MotionLib，用创新的 MotionBook 编码技术，将动作序列转化为二维图像进行高效表示和生成。Being-M0 验证了大数据+大模型在动作生成领域的技术可行性，显著提升动作生成的多样性和语义对齐精度，实现从人体动作到多款人形机器人的高效迁移，为通用动作智能奠定基础。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Being-M0的主要功能</h2> <ul> <li>文本驱动动作生成：根据输入的自然语言描述生成相应的人类动作序列。</li> <li>动作迁移：模型将生成的人类动作迁移到多种人形机器人平台上，如Unitree H1、H1-2、G1等，让机器人执行类似的人类动作。</li> <li>多模态数据支持：Being-M0支持多种模态的数据，包括RGB视频、深度信息等，能处理多人交互场景，为复杂场景下的动作生成提供支持。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Being-M0的技术原理</h2> <ul> <li>大规模数据集 MotionLib：基于业界首个百万级动作生成数据集 MotionLib，数据集包含超过120万条动作序列，是现有最大公开数据集的15倍。数据集基于自动化处理流程从公开数据集和在线平台收集，进行细粒度的标注。</li> <li>MotionBook 编码技术：基于 MotionBook 编码技术，将动作序列建模为单通道二维动作图像，分别在时间轴和关节轴构建独立编码空间，完整保留运动的多维结构特征。基于降维投影消除传统codebook查找环节，让动作词表容量提升两个数量级。</li> <li>优化+学习的两阶段解决方案：在动作迁移方面，用优化、学习的两阶段解决方案。优化阶段基于多目标优化方法生成满足机器人运动学约束的动作序列；学习阶段用轻量级MLP网络学习从人体动作到人形机器人动作的映射关系，实现高效的动作迁移。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Being-M0的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://beingbeyond.github.io/Being-M0/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://beingbeyond.github.io/Being-M0/</a></li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2410.03311" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2410.03311</a></li> </ul>
AlphaEvolve
<p>AlphaEvolve是谷歌DeepMind推出的通用科学Agent，基于结合大型语言模型（LLMs）的创造力和自动评估器来设计和优化高级算法。用Gemini Flash和Gemini Pro两种模型，基于进化框架不断改进最有潜力的算法。AlphaEvolve在数据中心调度、硬件设计、AI训练和复杂数学问题解决等领域取得显著成果，优化矩阵乘法算法，提升数据中心效率，在多个开放数学问题上取得突破。AlphaEvolve展示了从特定领域到广泛现实挑战的算法开发能力。</p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://lh3.googleusercontent.com/0arf1iMoZrNmKp9wHT5nU5Qp1D834jAUD2mlSA2k8dG3lzW81deaxqBXVuYOLlUiu-R1Luz4Kr2j8wosjdRlJeGZK_pRwiedtQR5qtIneDETuljkpMg=w616"></p> <h2 style="font-size: 20px;">AlphaEvolve的主要功能</h2> <ul> <li>发现和优化算法：在数学和计算领域，发现新的算法、优化现有算法。</li> <li>提升计算效率：提高数据中心的调度效率、硬件设计的性能及AI训练的速度。</li> <li>解决复杂数学问题：提出解决复杂数学问题的新方法，例如在矩阵乘法和几何问题上的突破。</li> <li>跨领域应用：支持应用在多个领域，包括材料科学、药物发现和可持续性等。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">AlphaEvolve的技术原理</h2> <ul> <li>进化计算框架：基于进化算法来逐步改进代码。用户定义一个初始程序，包括需要进化的代码块和评估函数。LLM 生成代码的修改（diffs），修改被用在当前程序，生成新的候选程序。每个新生成的程序基于用户提供的评估函数进行评分，评估函数返回一个或多个标量指标。根据评估结果，选择表现较好的程序进入下一代，保留一些多样性探索更广泛的搜索空间。</li> <li>LLM 的角色：LLM 在 AlphaEvolve 中扮演核心角色，负责生成代码的修改和提出新的解决方案。LLM 的能力包括：LLM 根据当前程序和历史信息生成代码的修改建议。修改是小的调整，或是完全重写的代码块。LLM 根据评估结果调整生成策略，在后续迭代中提出更优的解决方案。LLM 处理丰富的上下文信息，包括问题描述、相关文献、代码片段等，有助于生成更符合问题需求的代码。</li> <li>评估机制：AlphaEvolve 的评估机制是自动化的，用户需要提供评估函数，函数对生成的解决方案进行量化评估。评估函数的输出通常是一个或多个标量指标。</li> <li>进化数据库：进化数据库用于在存储和管理进化过程中生成的程序及评估结果。保存所有生成的程序及其评估结果，为后续迭代提供参考。基于算法确保进化过程中保持足够的多样性，避免陷入局部最优解。快速检索和选择表现较好的程序，提高进化效率。</li> <li>分布式计算：多个计算任务并行运行，每个任务在需要时等待其他任务的结果。基于合理分配计算资源，最大化评估的样本数量，提高进化速度。支持在大规模计算集群上运行，适应不同规模的问题。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">AlphaEvolve的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve</a></li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/AlphaEvolve.pdf" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphaevolve</a></li> </ul>
kkFileView
文档在线预览项目解决方案，采用流行的 Spring Boot 框架构建，易于设置和部署。这个多功能开源项目为多种文档格式提供基础支持，包括： 支持Office文档，如doc，，，，，，，，，，，，，，，，，，等。docx,xls,xlsx,xlsm,ppt,pptx,csv,tsv,dotm,xlt,xltm,dotx,lam,dotx,xla,pages 支持wps、、、、等国产WPS Office文档dps。 支持OpenOffice 、LibreOffice等办公文档，包括odt、、、、、、、、和ods。ots,odp,otpsix,ottf,odtf,ods 支持 Visio 流程图文件，如vsd、vsdx。 支持 Windows 系统映像文件，如wmf、emf。 支持 Photoshop 软件模型文件如psd、eps。 支持诸如pdf、、ofd和等文档格式rtf。 支持软件模型文件，如xmind。 支持bpmn工作流文件。 支持eml邮件文件 支持epub书籍文档 支持3D模型文件，如obj、、、、、、、、、、、、、、、、、、、等。3dsstlplygltfglboff3dmfbxdaewrl3mfifcbrepstepigesfcstdbim dwg支持、dxf、dwf iges、 igs、dwt、dng、ifc、、、等CAD 模型文件dwfx。stlcf2plt 支持所有纯文本文件，如txt，xml（渲染），（md渲染），，，，，，，等。javaphppyjscss 支持zip、、、、、等压缩包。rarjartargzip7z jpg支持、jpeg、png、gif、、、等图像预览（翻转、缩放、镜像）bmp。icojfifwebp tif支持和等图像信息模型文件tiff。 支持图像格式文件，如tga。 支持矢量图像格式文件，如svg。 支持mp3，，，。wavmp4flv 支持多种音频和视频格式文件，如avi、、、、和。movwmvmkv3gprm 支持dcm。 支持drawio。 特征 使用流行的框架 spring boot 进行构建 易于构建和部署 基本支持主流办公文档的在线预览，如Doc、docx、Excel、PDF、TXT、zip、rar、图片等 REST API 抽象文件预览界面，以便轻松扩展更多文件扩展名并自行开发此项目 官方网站和文档 网址：https://kkview.cn