关键词 "基准" 的搜索结果， 共 20 条, 只显示前 480 条
1.PRO-LDM 引入了一种模块化潜在扩散模型，用于全长蛋白质序列设计，该模型兼具无条件生成和功能优化，将准确性与计算效率完美结合。 2. 一项重大创新在于在潜在空间中应用扩散，显著降低采样成本，同时保持生成序列的保真度和多样性。 3. PRO-LDM 通过将条件潜在扩散与监督适应度预测相结合，实现了具有目标特性（例如荧光、溶解度、热/化学稳定性）的蛋白质序列的可控设计。 4. 通过无分类
1. PDeepPP 通过将 ESM-2 蛋白质语言模型嵌入与混合 Transformer-CNN 架构融合，引入了统一的肽识别深度学习框架。该设计在各种生物信息学任务中均实现了高精度和可扩展性。 2. PDeepPP 在 33 项基准生物学任务中的表现显著优于先前的方法，包括抗菌、抗癌和糖基化位点识别。在抗菌肽检测中，其准确率达到 97.26%，PR AUC 为 0.9977，在抗疟药检测
WebSailor 是阿里通义实验室开源的网络智能体，专注于复杂信息检索与推理任务。通过创新的数据合成方法（如 SailorFog-QA）和训练技术（如拒绝采样微调和 DUPO 算法），在高难度任务中表现出色，在 BrowseComp 等评测中超越多个知名模型，登顶开源网络智能体榜单。WebSailor 的推理重构技术能高效处理复杂任务，生成简洁且精准的推理链。在复杂场景中表现出色，在简单任务中展
EXAONE 4.0是韩国LG AI Research推出的自研混合推理大模型。模型融合通用自然语言处理和高级推理能力，支持韩语、英语和西班牙语。模型分为32B的专业版和1.2B的端侧版，前者基于多项国家级认证考试，适用高专业领域，后者体积小、性能优，支持本地运行，适合隐私和安全要求高的场景。EXAONE 4.0在国际高难度基准测试中表现优异，如MMLU-Pro 81.8分、AIME 2025 8
Voxtral 是 Mistral AI 推出的先进音频模型，基于卓越的语音转录和深度理解能力，推动语音作为自然的人机交互方式。Voxtral提供 24B 和 3B 两种版本，分别适用生产规模和本地部署。Voxtral 支持多语言、长文本上下文、内置问答和总结功能，能直接触发后端功能调用。Voxtral 性能在多个基准测试中超越现有开源模型和专有 API，同时成本更低，广泛应用在各种场景，助力语音
Mistral AI，最新发布了首个开源语音模型：Voxtral语音理解模型系列！ 该模型包含24B和3B两个参数规模的版本，均基于Apache 2.0许可证开源，同时提供API服务接口。 Voxtral模型支持32k token的上下文窗口，能够处理长达30分钟的音频转录任务或40分钟的语义理解任务，在各项基准测试指标上全面超越目前主流的开源语音转录模型Whisper large-v3。
Seed Diffusion是字节跳动Seed团队推出的实验性扩散语言模型，专注于代码生成任务。模型通过两阶段扩散训练、约束顺序学习和强化高效并行解码等关键技术，实现显著的推理加速。模型的推理速度达到2146 tokens/s，比同等规模的自回归模型快5.4倍，在多个代码基准测试中表现与自回归模型相当，在代码编辑任务上超越自回归模型。Seed Diffusion展示了离散扩散模型作为下一代生成模型
dots.ocr 是小红书 hi lab 开源的多语言文档布局解析模型。模型基于 17 亿参数的视觉语言模型（VLM），能统一进行布局检测和内容识别，保持良好的阅读顺序。模型规模虽小，但性能达到业界领先水平（SOTA），在 OmniDocBench 等基准测试中表现优异，公式识别效果能与Doubao-1.5和 gemini2.5-pro 等更大规模模型相媲美，在小语种解析方面优势显著。dots.o
AI-Researcher 是香港大学数据科学实验室推出的开源自动化科学研究工具，基于大型语言模型（LLM）代理实现从研究想法到论文发表的全流程自动化。AI-Researcher 支持用户在两种模式下操作：一是提供详细的研究想法描述，系统据此生成实现策略；二是提供参考文献，系统自主生成创新想法实施。平台集成文献综述、想法生成、算法设计与验证、结果分析和论文撰写等核心功能，支持多领域研究，基于开源的
AudioGenie是腾讯AI Lab团队推出的多模态音频生成工具，能从视频、文本、图像等多种模态输入生成音效、语音、音乐等多种音频输出。工具采用无训练的多智能体框架，通过生成团队和监督团队的双层架构实现高效协同。生成团队负责将复杂的输入分解为具体的音频子事件，通过自适应混合专家（MoE）协作机制动态选择最适合的模型进行生成。监督团队则负责时空一致性验证，通过反馈循环进行自我纠错，确保生成的音频高
Klear-Reasoner 是快手推出的基于 Qwen3-8B-Base 的推理模型，专注于提升数学和代码推理能力。模型通过长思维链监督微调（long CoT SFT）和强化学习（RL）训练，核心创新是 GPPO算法，通过保留被裁剪的梯度信息，解决传统方法中探索能力受限和负样本收敛慢的问题，在 AIME 和 LiveCodeBench 等基准测试中达到 8B 模型的顶尖水平。Klear-Reas
Youtu-agent 是腾讯优图实验室推出的开源智能体框架，用在构建、运行和评估自主智能体。框架基于开源模型DeepSeek-V3实现领先性能，支持多种模型 API 和工具集成，具备强大的智能体能力，如数据分析、文件处理和深度研究。框架用灵活的架构设计，支持 YAML 配置和自动智能体生成，简化开发流程。Youtu-agent 在 WebWalkerQA 和 GAIA 基准测试中表现出色，适用智
ROMA是一个元代理框架，它使用递归分层结构来解决复杂问题。通过将任务分解为可并行执行的组件，ROMA 使代理能够应对复杂的推理挑战，同时保持透明性，从而简化上下文工程和迭代。该框架提供并行问题解决功能，代理可以同时处理复杂任务的不同部分；其开发过程透明，结构清晰，易于调试；此外，我们搜索代理的强大基准测试结果也证明了其卓越的性能。我们已经展示了该框架的有效性，但这仅仅是个开始。作为一个开源且可扩
MedResearcher-R1是蚂蚁集团开源的一款Agentic AI，旨在解决医疗领域的“稀疏知识”难题。它摒弃“数据投喂”模式，转而主动“设计”高质量训练：• 智能数据：通过KISA框架，从3000万+文献中筛选罕见实体，生成高难度多步推理任务。• 精准学习：配备优先考虑“权威性”的专用工具，并采用“蒙版引导”及复合奖励函数，训练AI掌握可泛化的“思考方法”。• 卓越表现：仅用约2100条“
上海交通大学等开源了一款半结构化表格问答工具：ST-Raptor，无需微调，准确率超GPT-4o 做文档智能、财务审核、报表自动化、医疗质控、法律合规的可以看看 它通过视觉理解、结构化解析以及语言推理，来解决复杂、不规则表格的问答问题 也就是说可以用它对Excel报表、网站上的表格以及Markdown、csv文件进行问答，比如学术表、财务报表 ST-Raptor先用VLM识别表格整体和单元格内容，
腾讯优图实验室进一步开源 Youtu-GraphRAG——这是一款全新的图检索增强生成框架，主打大语言模型+GraphRAG模式，把知识组织成「图谱」，再交给大语言模型去检索和推理，帮助大模型在处理复杂问答类任务时减少「胡言乱语」，回答更精准、更可追溯。它尤其适用于企业知识库问答、科研文档解析、个人知识库、私域知识管理等知识密集型场景。要减少胡编乱造，关键在于更精准的检索与推理。Youtu-Gra
LLaSO：大型语言和语音模型中可重复研究的基础框架完全开放的语料库+基准+参考模型，用于组合语音语言理解。LLaSO-Base 在涵盖语言、语义和副语言类别的 20 项任务中获得LLaSO-Eval 的最佳标准化总体得分。???? LLaSO 是什么？LLaSO 是第一个完全开放的端到端大规模语音语言建模堆栈，在一个框架中统一数据、评估和建模。LLaSO-Align (12.0M)：基于 ASR 的对
SimpleFold 是苹果公司推出的轻量级蛋白质折叠预测 AI 模型。模型基于流匹配（Flow Matching）技术，跳过多序列比对（MSA）等复杂模块，直接从随机噪声生成蛋白质的三维结构，大幅降低计算成本。在 CAMEO22 和 CASP14 等权威基准测试中，SimpleFold 表现出色，无需昂贵的多序列比对和三角注意机制，能达到与顶尖模型（如 AlphaFold2、RoseTTAFol
CWM（Code World Model）是 Meta 开源的一个拥有 320 亿参数的代码语言模型。它率先将“世界模型”的概念引入代码生成领域，让模型能够通过模拟代码执行过程，更深层次地理解和生成代码，而不仅仅是基于模式匹配。CWM 在多项基准测试中表现出色，例如在 Math-500 数据集上取得了 96.6% 的准确率。该模型的权重已公开，旨在推动代码生成和理解领域的研究，并帮助开发者更高效地
MiroMind：由陈天桥先生创立的预测型 AI 平台MiroMind 是由陈天桥推出的一个专注于 AI 领域的平台，致力于开发全球领先的预测型大模型。该平台的核心理念是让 AI “记住过去、洞察未来”，通过其独特的记忆驱动机制，帮助 AI 进行更精准的预测与决策。MiroMind 的主要产品包括：MiroThinker：一个开源的深度研究模型，在 GAIA 等基准测试中表现出色，超越了许多同类开
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