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LangChain wrapper for seamless integration MCP-servers with different open-source large language models from transformers library.
MCP server providing semantic memory and persistent storage capabilities for Claude using ChromaDB and sentence transformers.
一款开源的实时AI语音聊天助手：RealtimeVoiceChat，语音听起来相对自然，支持打断 双向语音交互，延迟低，可以实时看到语音转录，以及AI的回复内容 用来构建客服、教育或陪伴等等场景的AI语音助手比较实用 为低延迟交互而构建的复杂客户端-服务器系统： 🎙️捕获：您的声音被您的浏览器捕获。 ➡️流：音频块通过 WebSockets 传输到 Python 后端。 ✍️转
RWKV开源发布了 RWKV7-G1 1.5B 推理模型（Reasoning Model）。模型基于 World v3.5 数据集训练，包含更多小说、网页、数学、代码和 reasoning 数据，总数据为 5.16T tokens。其具备其它同尺寸模型不具备的推理能力和任务能力，同时还支持现实世界 100+ 种语言。 在实际测试中，RWKV7-G1 1.5B 模型的推理逻辑性较强，能够完成有难度的
苹果 FastVLM 的模型让你的 iPhone 瞬间拥有了“火眼金睛”，不仅能看懂图片里的各种复杂信息，还能像个段子手一样跟你“贫嘴”!而且最厉害的是，它速度快到飞起，苹果官方宣称，首次给你“贫嘴”的速度比之前的一些模型快了足足85倍!这简直是要逆天啊! 视觉语言模型的 “成长烦恼” 现在的视觉语
昆仑万维正式开源（17B+）Matrix-Game大模型，即Matrix-Zero世界模型中的可交互视频生成大模型。Matrix-Game是Matrix系列在交互式世界生成方向的正式落地，也是工业界首个开源的10B+空间智能大模型，它是一个面向游戏世界建模的交互式世界基础模型，专为开放式环境中的高质量生成与精确控制而设计。 空间智能作为AI时代的重要前沿技术，正在重塑我们与虚拟世界的
VACE（Video Creation and Editing）是阿里巴巴通义实验室推出的一站式视频生成与编辑框架。基于整合多种视频任务（如参考视频生成、视频到视频编辑、遮罩编辑等）到一个统一模型中，实现高效的内容创作和编辑功能。VACE的核心在于Video Condition Unit（VCU），将文本、图像、视频和遮罩等多种模态输入整合为统一的条件单元，支持多种任务的灵活组合。开源的 Wan2
WorldMem 是南洋理工大学、北京大学和上海 AI Lab 推出的创新 AI 世界生成模型。模型基于引入记忆机制，解决传统世界生成模型在长时序下缺乏一致性的关键问题。在WorldMem中，智能体在多样化场景中自由探索，生成的世界在视角和位置变化后能保持几何一致性。WorldMem 支持时间一致性建模，模拟动态变化（如物体对环境的影响）。模型在 Minecraft 数据集上进行大规模训练，在真实
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。
FunGPT 是基于 InternLM2.5 系列大模型开发的开源项目，专为情感调节设计。具备两大核心功能：甜言蜜语模式和犀利怼语模式。甜言蜜语模式能用温暖的话语和独特的夸奖提升用户心情，犀利怼语模式以幽默风趣的方式帮助用户释放压力。FunGPT 采用 1.8B 系列轻量化模型，结合 AWQ 量化技术，既节省 GPU 内存又提升推理速度。 FunGPT的主要功能 甜言蜜语模式：当用户情绪低
角井（北京）生物技术有限公司是一家专注于应用人工智能和组学大数据等创新技术加速新药发现和验证的新兴企业。公司自成立以来，将人工智能算法团队、资深大分子药物研发团队及高通量湿实验平台有机结合在一起，全力打造了AI赋能的新一代大分子药物设计平台，用于开发全新的药物及治疗方案。公司聚焦在前端的药物发现到POC验证区间，和合作伙伴共同变革大分子创新药物研发的既有范式。 角井生物拥有独到的超大数据集驱动的
AutoBE 是 AI 驱动的后端服务器代码生成工具，通过用户描述需求自动生成高质量的后端代码。基于 TypeScript、NestJS、Prisma 和 Postgres 等技术栈构建，强调“氛围编码”（Vibe Coding），通过持续的用户反馈和编译器反馈来迭代优化代码。AutoBE 结合瀑布模型和螺旋模型的优点，确保代码的可靠性和安全性。 AutoBE的主要功能 需求分析（An
DMind是DMind研究机构发布的专为Web3领域优化的大型语言模型。针对区块链、去中心化金融和智能合约等场景深度优化，使用Web3数据微调采用RLHF技术对齐。DMind在Web3专项基准测试中表现优异，性能远超一线通用模型，推理成本仅为主流大模型的十分之一。包含DMind-1和DMind-1-mini两个版本，前者适合复杂指令和多轮对话，后者轻量级，响应快、延迟低，适合代理部署和链上工具。
Dolphin 是字节跳动开源的轻量级、高效的文档解析大模型。基于先解析结构后解析内容的两阶段方法，第一阶段生成文档布局元素序列，第二阶段用元素作为锚点并行解析内容。Dolphin在多种文档解析任务上表现出色，性能超越GPT-4.1、Mistral-OCR等模型。Dolphin 具有322M参数，体积小、速度快，支持多种文档元素解析，包括文本、表格、公式等。Dolphin的代码和预训练模型已公开，
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
Jodi是中国科学院计算技术研究所和中国科学院大学推出的扩散模型框架，基于联合建模图像域和多个标签域，将视觉生成与理解统一起来。Jodi基于线性扩散Transformer和角色切换机制，执行联合生成（同时生成图像和多个标签）、可控生成（基于标签组合生成图像）及图像感知（从图像预测多个标签）三种任务。Jodi用包含20万张高质量图像和7个视觉域标签的Joint-1.6M数据集进行训练。Jodi在生成
SmolVLA 是 Hugging Face 开源的轻量级视觉-语言-行动（VLA）模型，专为经济高效的机器人设计。拥有4.5亿参数，模型小巧，可在CPU上运行，单个消费级GPU即可训练，能在MacBook上部署。SmolVLA 完全基于开源数据集训练，数据集标签为“lerobot”。 SmolVLA的主要功能 多模态输入处理：SmolVLA 能处理多种输入，包括多幅图像、语言指令以及
AlphaGenome是谷歌DeepMind推出的全新AI模型，能更深入地理解基因组。模型能接收长达100万个碱基对的DNA序列输入，预测数千种表征其调控活性的分子特性，评估基因变异的影响。模型基于卷积层、Transformer架构，训练数据来自大型公共数据库。模型具有长序列上下文与高分辨率、全面多模态预测、高效变异评分和新颖剪接点建模等优势，在多项基准测试中表现顶尖，基于API向非商业研究领域开
4D-LRM（Large Space-Time Reconstruction Model）是Adobe研究公司、密歇根大学等机构的研究人员共同推出的新型4D重建模型。模型能基于稀疏的输入视图和任意时间点，快速、高质量地重建出任意新视图和时间组合的动态场景。模型基于Transformer的架构，预测每个像素的4D高斯原语，实现空间和时间的统一表示，具有高效性和强大的泛化能力。4D-LRM在多种相机设
深度生成序列模型的归因分配使得仅使用正数据进行可解释性分析成为可能 １．本文介绍了 GAMA（生成归因度量分析），这是第一个基于积分梯度的归因方法，适用于仅基于正样本数据训练的自回归生成模型。即使没有负样本，GAMA 也能解释此类生成模型所学习的特征。 ２．与大多数为监督学习开发的可解释性工具不同，GAMA 适用于单类生成模型，例如长短期记忆（LSTM），这类模型常用于抗体设计，因为负样本（非
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
DreamVVT 是字节跳动和清华大学（深圳）联合推出的视频虚拟试穿（Video Virtual Try-On, VVT）技术，基于扩散 Transformer（DiTs）框架，通过两阶段方法实现高保真且时间连贯的虚拟试穿效果。第一阶段从输入视频中采样关键帧，结合视觉语言模型（VLM）生成语义一致的试穿图像；第二阶段利用骨骼图和运动信息，结合预训练视频生成模型，确保视频的动态连贯性。DreamVV
Waver 1.0 是字节跳动推出的新一代视频生成模型，基于修正流 Transformer 架构，支持文本到视频（T2V）、图像到视频（I2V）和文本到图像（T2I）生成，可在单一框架内完成，无需切换模型。支持高达 1080p 的分辨率和 2-10 秒的灵活视频长度，擅长捕捉复杂运动，生成的视频在运动幅度和时间一致性上表现出色。在 Waver-Bench 1.0 和 Hermes 运动测试集上，W
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