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Aurora是微软研究院推出的13亿参数的大气基础模型，基于从海量大气数据中提取有价值信息，用在预测全球天气模式、空气污染和海洋波浪等大气过程。模型用预训练和微调的架构，处理不同分辨率和压力水平的数据。Aurora在多个预测任务中表现出色，包括高分辨率天气预测、空气污染预测和热带气旋轨迹预测，计算速度比传统数值天气模型快约5000倍。模型提高了预测精度，降低计算成本，为应对气候变化和极端天气事件提
橙篇是由百度推出的一款AI写作工具，基于百度文库的庞大内容库和尖端AI技术，为用户提供了强大的长文件处理和内容创作能力。用户可以利用橙篇AI轻松理解、总结超大量、多格式、长篇幅的文件，并通过即时问答功能获得所需信息。此外，橙篇还支持长文生成、深度编辑和多模态创作，极大地丰富了用户的创作手段。橙篇的研发基于百度文库12亿内容的积累，结合了20万精调数据和1.4亿用户的行为数据，以及百度文库、百度学术
夸克是阿里推出的AI搜索应用，集成了浏览器搜索、网盘、实用工具等功能。夸克支持手机版、Pad版、Windows电脑PC版，资产一键同步。提供6T超大空间、AI总结、AI生成等智能服务。用户可通过手机扫码快速登录，享受无缝的多端协同体验。夸克极速、安全、高效、高颜值，是你的学习、工作、生活的高效拍档。 夸克的功能特色 智能搜索：夸克基于AI智能引擎提供快速、准确的搜索结果，查资料更快，工作，
Qlib 是一个开源的、面向 AI 的量化投资平台，旨在利用 AI 技术挖掘量化投资的潜力，赋能研究，创造价值，涵盖从探索想法到落地生产的全过程。Qlib 支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习。 越来越多不同范式的 SOTA Quant 研究成果/论文正在 Qlib 中发布，以协作解决量化投资领域的关键挑战。例如，1）使用监督学习从丰富且异构的金融数据中挖掘市场复杂的非
LilysAI 是功能强大的 AI 摘要工具，用于快速提取和总结各种格式文件或内容的核心信息。支持多种文件类型，包括视频、音频、PDF、Word 文档、PPT 幻灯片、Excel 电子表格以及网页内容。用户可以通过上传文件或输入链接，让 LilysAI 自动处理并生成简洁明了的摘要。能帮助用户高效整理学习资料、会议记录、研究报告或视频内容，快速提取关键信息，节省时间和精力。 LilysAI的主要
专注于字幕相关功能的视频播放器，例如双字幕、AI 生成字幕、实时翻译、单词查找等！ LLPlayer 具有许多普通视频播放器所不具备的语言学习功能。 双字幕：可同时显示两个字幕。支持文本字幕和位图字幕。 AI 生成的字幕（ASR）：由OpenAI Whisper提供支持，从任何视频和音频实时自动生成字幕。支持whisper.cpp和fastest-whisper两个引擎。 实时翻译：支
Ainee是AI笔记和学习辅助工具，帮助用户高效地捕捉、整理和分享知识。工具支持从多种来源导入学习材料，包括实时音频、文本、视频、PDF等，自动将内容转换为文本形式。Ainee能自动生成结构化的笔记、总结、思维导图、抽认卡和测验，帮助用户更好地理解和记忆信息。Ainee支持用户共享整个知识库，促进知识的流动和团队协作。Ainee注重用户数据安全和隐私保护，是学习和办公的得力助手。 Ainee的主
MAI-DxO（Microsoft AI Diagnostic Orchestrator）是微软推出的先进人工智能系统，能提升医疗诊断的准确性和效率。基于模拟一组具有不同诊断方法的虚拟医生协作解决复杂的医疗案例。MAI-DxO能提出后续问题、订购检查，在获取新信息后更新推理，逐步缩小诊断范围。MAI-DxO能进行成本检查，确保在成本约束内做出诊断。在对《新英格兰医学杂志》发布的复杂病例进行测试时，
SelectYet是实用的AI文献分析工具，基于先进的AI技术和“记忆摘要”技术，为研究人员提供高效便捷的文献处理服务。用户只需输入研究主题、上传PDF文献，设置自定义分析选项，可快速启动分析。工具能对海量文献进行结构化分析，快速提取关键信息，形成文献综述，加速信息筛选和整理的过程。SelectYet接入了deepseek-R1/V3模型，未来将融合更多模型的优势，提升分析的准确性和效率。 Se
ChatExcel作为AI Native团队，由北京大学团队创业成立，是国内领先的生成式AI 表格处理与数据智能体，累计服务用户超千万次。获得央视《赢在AI+》创业大赛智能办公组第一名等多项荣誉，对AI技术保持前沿的探索和商业化落地的落地交付能力。目前已启动PreA轮融资。
微软研究院的一个研究团队探索了使用主动式强化学习（agentic reinforcement learning）来实现这一目标，也就是说，模型会与专用工具环境中的工具进行交互，并根据收到的反馈调整其推理方式。而他们的探索成果便是 rStar2-Agent，这是一种强大的主动式强化学习方法。使用该方法，这个微软团队训练了一个 14B 的推理模型 rStar2-Agent-14B—— 该模型达到前沿级
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