关键词 "推理" 的搜索结果， 共 24 条, 只显示前 480 条
Claude，美国人工智能初创公司Anthropic发布的大型语言模型家族，拥有高级推理、视觉分析、代码生成、多语言处理、多模态等能力，该模型对标ChatGPT、Gemini等产品。 2023年3月15日，Anthropic正式发布Claude的最初版本，并开始不断升级迭代；同年7月，Claude 2正式发布；同年11月，Claude 2.1正式发布；次年3月4日，Claude 3系列正式发布。
一款轻量级终端运行编码智能体 —— Codex CLI，该工具现已在 GitHub 完全开源。是OpenAI开发的。 Codex CLI 可以直接在用户的计算机上工作，旨在最大化 o3 和 o4-mini 等模型的推理能力，并即将支持 GPT-4.1 等额外的 API 模型。 Codex CLI 可以在 macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+、Windows 11
仲景中医大语言模型（CMLM-ZhongJing）由复旦大学和同济大学联合开发，借鉴人类记忆的过程，通过对中医方药数据的深度学习与推理，建立的一个基于大语言模型的中医诊疗辅助系统。
多语言医学语料库 MMedC。该语料库涵盖六种主要语言、约 255 亿标记，并用于通用大语言模型的自回归训练和领域适配。同时，研究者开发了具有推理能力的多语言医学多选问答基准MMedBench，以评估多语言医学模型的性能。在此基础上，通过在 MMedC 上训练多个开源模型，研究者提出了多语言医学大模型MMed-Llama 3。该模型在MMedBench 和英语基准测试中表现出色，在推理能力和问答准
由Deepseek和Gemini结合体，利用Deepseek的推理能力，以及Gemini的生成能力
GraphRAG使用知识图谱，在推理复杂信息时显著提高问答性能。RAG 技术在帮助 LLM 推理私有数据集方面表现出色——这些数据是 LLM 未经训练且从未见过的数据，例如企业的专有研究、商业文档或通信内容。
百川智能核心团队由来自搜狗、百度、华为、微软、字节、腾讯等知名科技公司的AI顶尖人才组成。百川智能成立不到100天，便发布了Baichuan-7B、Baichuan-13B两款开源可免费商用的中文大模型。2025年1月24日，百川智能发布全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview，该模型同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力，现已在百小应中正式上线。
星火大模型是科大讯飞推出的AI大模型，支持对话、写作、编程等功能，还能提供语音交互方式。它具备跨语言、跨领域的知识理解和推理能力。
InternVL Family: A Pioneering Open-Source Alternative to GPT-4o. 接近GPT-4o表现的开源多模态对话模型 InternVL 家族：利用开源套件缩小与商业多模态模型的差距——GPT-4o 的先驱开源替代方案 InternVL3，一个性能强大的开源多模态大模型。其中InternVL3-78B同时在感知能力和推理能力上同时达到了开源第
A TTS model capable of generating ultra-realistic dialogue in one pass.能够一次性生成超逼真对话的 TTS 模型。 Dia可以直接从文字记录生成高度逼真的对话。您可以根据音频调整输出，从而控制情绪和语调。该模型还可以生成非语言交流，例如笑声、咳嗽声、清嗓子等。 为了加速研究，我们提供预训练模型检查点和推理代码的访问权限。模型
MAI-DS-R1 是 DeepSeek-R1 推理模型，经过微软 AI 团队的后期训练，提高了其对受阻主题的响应能力和风险状况，同时保持了其推理能力和竞争性能。基于 DeepSeek-R1，这是一种基于 Transformer 的自回归语言模型，利用多头自注意力和混合专家 (MoE) 进行可扩展和高效的推理。 MAI-DS-R1 是一个 DeepSeek-R1 推理模型，经过微软 AI 团
UI-TARS-1.5 是一款基于强大的视觉语言模型构建的开源多模态代理，能够在虚拟世界中高效地执行各种任务。 UI-TARS-1.5 这是一款基于视觉-语言模型构建的开源多模态智能体，能够在虚拟世界中高效执行各类任务。 UI-TARS-1.5 基于字节此前提出的原生智能体方案 UI-TARS，通过强化学习进一步增强了模型的高阶推理能力，使模型能够在“行动”前先进行“思考”。 该版本
ChatTS专注于对时间序列的理解和推理，类似于视觉/视频/音频 MLLM 的功能。此 repo 提供了以下代码、数据集和模型ChatTS：ChatTS：通过合成数据将时间序列与 LLM 对齐，以增强理解和推理。 ChatTS原生支持任意长度和值范围的多变量时间序列数据。借助ChatTS，您可以轻松理解和推理时间序列中的 形状特征和值ChatTS特征。此外，它还可以集成到现有的 LLM 流程
QwQ 是 Qwen 系列的推理模型。与传统的指令调优模型相比，QwQ 具备思考和推理能力，在下游任务，尤其是难题中能够取得显著的性能提升。QwQ-32B 是中型推理模型，其性能足以匹敌 DeepSeek-R1、o1-mini 等最先进的推理模型。 QwQ基于Qwen2.5开发，其代码已集成到最新的Hugging界面中transformers，建议您使用最新版本的transformers。 Q
提示工程指南 提示词工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（Large Language Model, LLM）用于各场景和研究领域。 掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。 研究人员可利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计、研发
Kimi-Audio，这是一个开源音频基础模型，在音频理解、生成和对话方面表现出色。此存储库包含 Kimi-Audio 的官方实现、模型和评估工具包。 通用功能：处理语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）和端到端语音对话等多种任务。 最先进的性能：在众多音频基准测试中取得 SOTA 结果（参见评估和技术报告）。
FunAudioLLM/CosyVoice（https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice） 项目是一个开源的多语言语音生成模型，它支持推理、训练和部署全流程。 该模型包括 CosyVoice-300M、CosyVoice-300M-SFT 和 CosyVoice-300M-Instruct 三种预训练模型，以及 CosyVoice-ttsfrd 资源。用户
Sema4 AI 致力于实现复杂、高价值的企业自动化任务。其平台支持企业构建和管理 AI智能体。这些代理专为需要推理能力的任务而设计，并能够协同处理复杂问题。Sema4 AI 致力于解决工作流程分散等问题。 它还有助于捕获未记录的公司知识。该平台支持在整个组织内部署大量智能体。它专注于适用于大型企业的安全性。其目标是显著提高效率并节省成本。它改变了复杂工作流程的处理方式。 提供了一个构
在本研究中，我们推出了 MiMo-7B 系列模型，这一系列模型从零开始训练，专为推理任务而生。我们基于 MiMo-7B-Base 进行的强化学习实验表明，我们的模型拥有非凡的推理潜力，甚至超越了规模更大的 32B 模型。此外，我们还对冷启动的 SFT 模型进行了强化学习训练，最终形成了 MiMo-7B-RL，它在数学和代码推理任务上均表现出色，性能堪比 OpenAI o1-mini。 我们开
我们在 Lean 4 中引入了 DeepSeek-Prover-V2，这是一个专为形式化定理证明而设计的开源大型语言模型，其初始化数据通过 DeepSeek-V3 驱动的递归定理证明流程收集。冷启动训练过程首先促使 DeepSeek-V3 将复杂问题分解为一系列子目标。已解决子目标的证明被合成为一个思路链，并结合 DeepSeek-V3 的逐步推理，为强化学习创建初始冷启动。这一过程使我们能够将非
phi-4是一个最先进的开放模型，它基于合成数据集、来自筛选过的公共领域网站的数据以及获取的学术书籍和问答数据集构建而成。该方法的目标是确保小型模型能够使用专注于高质量和高级推理的数据进行训练。该模型 phi-4经过了严格的增强和校准过程，结合了监督微调和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。 14B 参数，密集解码器专用 Transformer 模型 我们的模型旨在加速语
空间语音翻译：利用双耳可听设备进行跨空间翻译 🗣️ 空间语音翻译 CHI 2025 论文“空间语音翻译：利用双耳可听设备进行跨空间翻译”的官方仓库 Youtube 视频演示： 💡 功能 我们首先实现多说话人和干扰条件下的语音翻译。 我们的同步和富有表现力的语音翻译模型可以在 Apple 芯片上实时运行。 首先，语音翻译的双耳渲染可以保留从输入到翻译输出的空间提示。 📑 开源
ACE-Step，这是一个用于音乐生成的全新开源基础模型，它克服了现有方法的关键局限性，并通过整体架构设计实现了最佳性能。当前的方法在生成速度、音乐连贯性和可控性之间面临着固有的权衡。例如，基于 LLM 的模型（例如 Yue、SongGen）在歌词对齐方面表现出色，但推理速度慢且存在结构性伪影。另一方面，扩散模型（例如 DiffRhythm）虽然能够实现更快的合成速度，但通常缺乏长距离的结构连贯性
MCP超级助手 MCP SuperAssistant 扩展是为了弥合 Perplexity、ChatGPT、Grok 等 AI 平台与模型上下文协议 (MCP) 工具之间的差距而创建的。虽然这些 AI 平台在常识和推理方面功能强大，但它们缺乏执行特定工具或直接访问外部系统的能力。此扩展通过提供一种无缝的方式来检测、执行和集成这些平台中的 MCP 工具，从而解决了该问题。 ## 安装说明 h
只显示前20页数据，更多请搜索
Showing 1 to 24 of 67 results
