🏆 基座模型
①项目：Telechat2
★星辰语义大模型TeleChat2是由中国电信人工智能研究院研发训练的大语言模型，该系列模型完全基于国产算力训练。本次开源TeleChat2-115B模型采用10万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练，同步开源对话模型TeleChat2-115B的多格式、多平台权重文件。TeleChat2在训练数据、训练方法等方面进行了改进，在通用问答和知识类、代码类、数学类榜单上相比TeleChat1均有大幅提升。
②项目：CogView3
★CogView3是一种新颖的文本到图像生成系统，采用了中继扩散技术。该系统将高分辨率图像生成过程分解为多个阶段，通过中继超分辨率过程，在低分辨率生成结果中添加高斯噪声，并从这些噪声图像开始扩散过程。通过对扩散模型的渐进蒸馏，CogView3在保持相当输出质量的同时，将推理时间缩短至SDXL的1/10。
🛠️框架平台、必备工具
①项目：ChatMLX
★ChatMLX 是一款现代化的开源高性能聊天应用，基于大型语言模型，依托于强大的MLX和 Apple silicon。它支持多种模型，为用户提供丰富多样的对话选项。该应用在本地运行 LLM，以确保用户隐私和安全。
②项目：Outspeed
★Outspeed 是一个受 PyTorch 启发的 SDK，用于构建基于语音和视频输入的实时 AI 应用。提供低延迟的流式音频和视频处理、对 PyTorch 用户友好的直观 API、自定义 AI 模型的灵活集成、数据预处理和模型部署工具的功能。Outspeed 非常适合开发语音助手、视频分析和其他处理音频视觉数据的实时 AI 应用。
③项目：Llama assistant
★Llama assistant是基于Llama 3.2的AI助手，旨在帮助您处理日常任务。它能够识别您的声音，处理自然语言，并根据您的指令执行各种操作，如文本摘要、句子重述、回答问题、撰写电子邮件等。该助手可以在本地计算机上离线运行，尊重您的隐私，不会将任何数据发送到外部服务器。
④项目：MemoryScope
★MemoryScope可以为LLM聊天机器人提供强大且灵活的长期记忆能力，并提供了构建长期记忆能力的框架。MemoryScope可以用于个人助理、情感陪伴等记忆场景，通过长期记忆能力来不断学习，记得用户的基础信息以及各种习惯和喜好，使得用户在使用LLM时逐渐感受到一种“默契”。
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