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Co-Sight是中兴通讯开源的超级智能体项目，为协同视觉分析平台及智能自动化底座。采用多智能体架构，构建“数字团队”协同体系，通过DAG任务引擎驱动，实现任务的高效调度与执行。Co-Sight具备自我进化能力，能通过执行记录与模型推理自动生成智能总结报告，形成持续改进闭环。注重安全与可靠性，所有操作在沙箱环境中运行，支持日志追溯、权限管控与合规审计。 Co-Sight的主要功能 智能总结
ViLAMP（VIdeo-LAnguage Model with Mixed Precision）是蚂蚁集团和中国人民大学联合推出的视觉语言模型，专门用在高效处理长视频内容。基于混合精度策略，对视频中的关键帧保持高精度分析，显著降低计算成本提高处理效率。ViLAMP在多个视频理解基准测试中表现出色，在长视频理解任务中，展现出显著优势。ViLAMP能在单张A100 GPU上处理长达1万帧（约3小时）
Seedance 1.0 lite是火山引擎推出的豆包视频生成模型的小参数量版本，支持文生视频和图生视频两种生成方式，支持生成5秒或10秒、480p或720p分辨率的视频。具备影视级视频生成质量，能精细控制人物外貌、衣着、表情动作等细节，支持360度环绕、航拍、变焦等多种运镜技术，生成的视频画质细腻、美感十足。模型广泛用在电商广告、娱乐特效、影视创作、动态壁纸等领域，能有效降低制作成本和周期。
BILIVE 是基于 AI 技术的开源工具，专为 B 站直播录制与处理设计。工具支持自动录制直播、渲染弹幕和字幕，支持语音识别、自动切片精彩片段，生成有趣的标题和风格化的视频封面。BILIVE 能自动将处理后的视频投稿至 B 站，综合多种模态模型，兼容超低配置机器，无需 GPU 即可运行，适合个人用户和小型服务器使用。 1. Introduction Have you notice
WebThinker是中国人民大学、北京智源人工智能研究院和华为泊松实验室等机构提出的深度研究智能体。WebThinker赋能大型推理模型（LRMs）在推理过程中自主进行网络搜索、网页导航和报告撰写。WebThinker基于深度网页探索器和自主思考、搜索、写作策略，让LRMs能动态获取信息，实时生成高质量研究报告。WebThinker基于强化学习的训练策略进一步优化工具使用效率。WebThinke
VisDoc是什么 VisDoc是AI文生图表工具，基于自然语言处理（NLP）技术，快速将文本内容转化为直观的图表，支持生成柱状图、折线图、饼图等多种类型。VisDoc界面简洁，操作简单，适合初学者快速上手。VisDoc智能文本分析功能支持自动识别文本中的关键信息，生成符合用户需求的图表。VisDoc提供丰富的自定义选项和多种输出格式，适用于数据分析、报告撰写、商业演示和教育等多个领域，能有效提
Codex 是一款支持并行处理多个任务的云端编程 Agent，能够提供如编程功能、回答代码库的问题、修复错误等功能。 Codex 基于 codex-1 模型驱动，OpenAI 方面表示这一模型由 o3 模型针对编程进行优化而得来。codex-1 通过强化学习在各种环境中，对现实世界的编码任务进行训练，从而能够生成接近人类风格和 PR 偏好的代码。 在 OpenAI 自己的代码评估和内部
卡内基梅隆大学的研究团队开发出一款名为 LegoGPT 的 AI 模型，能够根据文字指令生成可实际搭建的乐高设计。 比如输入文本「基本款沙发」，一眨眼的功夫，乐高沙发就拼好了。 团队训练了一种自回归大型语言模型，通过预测下一个 token 的方式，判断下一块该放置什么积木。团队还为模型增加了有效性校验和带有物理感知的回滚机制，确保生成的设计不会出现积木重叠或悬空等问题，也就是说最终结果始终可行
BAGEL是字节跳动开源的多模态基础模型，拥有140亿参数，其中70亿为活跃参数。采用混合变换器专家架构（MoT），通过两个独立编码器分别捕捉图像的像素级和语义级特征。BAGEL遵循“下一个标记组预测”范式进行训练，使用海量多模态标记数据进行预训练，包括语言、图像、视频和网络数据。在性能方面，BAGEL在多模态理解基准测试中超越了Qwen2.5-VL和InternVL-2.5等顶级开源视觉语言模型
Aisou.ai 是专注于商业信息的智能搜索问答平台，基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术，结合商业信息数据库，为用户提供精准、实时的商业数据查询与分析服务。通过智能算法和自然语言处理技术，能快速解析用户需求，精准回答涉及商业信息的数据查询，大大节省了企业和个人在信息搜索上的时间和精力。Aisou.ai 支持用户以自然语言形式提出商业相关问题，系统即时生成准确回答，提供深入的商业数
TokenSwift 是北京通用人工智能研究院团队推出的超长文本生成加速框架，能在90分钟内生成10万Token的文本，相比传统自回归模型的近5小时，速度提升了3倍，生成质量无损。TokenSwift 通过多Token生成与Token重用、动态KV缓存更新以及上下文惩罚机制等技术，减少模型加载延迟、优化缓存更新时间并确保生成多样性。支持多种不同规模和架构的模型，如1.5B、7B、8B、14B的MH
VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架，专注于提升视觉语言模型（VLMs）在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。基于定义视觉感知动作空间，让模型能从粗粒度到细粒度逐步获取信息，更有效地激活模型的推理能力。VRAG-RL引入综合奖励机制，结合检索效率和基于模型的结果奖励，优化模型的检索和生成能力。在多个基准测试中，VRAG-RL显著优于现有方法，展现在视
小红书hi lab（Humane Intelligence Lab，人文智能实验室）团队首次开源文本大模型 dots.llm1。 dots.llm1是一个中等规模的Mixture of Experts (MoE)文本大模型，在较小激活量下取得了不错的效果。该模型充分融合了团队在数据处理和模型训练效率方面的技术积累，并借鉴了社区关于 MoE 的最新开源成果。hi lab团队开源了所有模型和必要的训练
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