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Firesearch 是 Mendable AI 团队推出的 AI 驱动的深度研究工具。基于 Firecrawl 多源网络内容提取技术，结合 OpenAI GPT-4o 的搜索规划和内容生成能力，将复杂的查询分解为多个子问题，分别进行搜索和内容提取。Firesearch 支持实时进度更新、答案验证（置信度 0.7 以上）、自动重试、完整引用和上下文记忆等功能，帮助用户高效地获取准确、全面的研究结果
只需提供一个视频 主题 或 关键词 ，就可以全自动生成视频文案、视频素材、视频字幕、视频背景音乐，然后合成一个高清的短视频。 Web界面
普林斯顿与复旦推出HistBench和HistAgent，首个人文AI评测基准 普林斯顿大学AI实验室与复旦大学历史学系联手推出了全球首个聚焦历史研究能力的AI评测基准——HistBench，并同步开发了深度嵌入历史研究场景的AI助手——HistAgent。这一成果不仅填补了人文学科AI测试的空白，更为复杂史料处理与多模态理解建立了系统工具框架。 历史是关于时间中的人的
一款论文转多模态海报工具：Paper2Poster，给它一篇论文，可自动生成一张学术海报，生成质量高制作成本低 生成的海报可读性较好，结构清晰、用词精简，比GPT-4清晰可读，比PPTAgent布局合理 输入论文PDF全自动处理，可以自动提取重点，进行智能排版设计，自动调整布局，维持论文逻辑顺序并控制信息密度
MiniMax-M1是MiniMax团队最新推出的开源推理模型，基于混合专家架构（MoE）与闪电注意力机制（lightning attention）相结合，总参数量达 4560 亿，每个token激活 459 亿参数。模型超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，具有业内最高的性价比。MiniMax-M1原生支持 100 万token的上下文长度，提供40 和80K两种推理预算版本，适合处理长输入
北大团队通过对GPT-4o-Image的深入实验，突破性发现其在视觉特征提取环节中，相较于传统变分自编码器（VAE），更依赖语义编码器进行处理。这一关键洞察为统一模型架构设计开辟了全新路径。 基于上述研究成果，团队推出UniWorld-V1统一生成框架。该框架创新性融合高分辨率对比语义编码器与多模态大模型，仅需2.7M训练样本，即可实现图像理解、生成、编辑、感知等多任务处理。 实验数据显示，在
Lingshu是阿里巴巴达摩院推出的专注于医学领域的多模态大型语言模型。模型支持超过12种医学成像模态，包括X光、CT扫描、MRI等，在多模态问答、文本问答及医学报告生成等任务上展现出卓越的性能。Lingshu基于多阶段训练，逐步嵌入医学专业知识，显著提升在医学领域的推理和问题解决能力。推出7B、32B两个参数版本，其中32B版本在多个医学多模态问答任务中超越GPT-4.1等专有模型。Lingsh
Miniwork是高效的AI工具平台，聚焦提升工作、学习、内容创作、运营营销等多个方向，专为提升工作与学习效率的用户打造。Miniwork涵盖SEO分析及优化、写作辅助、图像生成、PDF处理、营销策划及运营管理等多元化AI工具，通过前沿技术集成包括GPT-4o、Claude 3.7 sonnet、Gemini 1.5 Flash、Llama 3.1、DeepSeek-R1、GLM-4-plus等在
FLUX.1 Kontext 是由 Black Forest Labs 推出的图像生成与编辑模型，支持上下文感知的图像处理。模型基于文本和图像提示进行生成与编辑，支持对象修改、风格转换、背景替换、角色一致性保持和文本编辑等多种任务。FLUX.1 Kontext Pro版本支持快速迭代图像编辑，能在多次编辑中保持图像质量和角色特征稳定。。Kontext Max版本在提示词遵循、排版生成和编辑一致性方
Fireplexity是Firecrawl推出的开源AI问答引擎，基于Next.js构建。Fireplexity支持让开发者快速搭建和托管自己的AI驱动的问答应用。具有快速部署（5分钟内启动）、无供应商锁定（完全开源，可自由定制）、实时智能（基于Firecrawl可靠抓取网页内容，智能筛选并合成带引用的答案）等特点。Fireplexity用GPT-4o-mini生成实时答案，支持替换为任何兼容Op
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。
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