🏆 基座模型
①项目：XVERSE-MoE-A36B
★XVERSE-MoE-A36B 是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型，采用混合专家模型（MoE）架构。模型总参数规模为 2554 亿，实际激活的参数量为 360 亿。采用了 4D 拓扑架构，平衡了通信、显存和计算资源的分配。该模型通过海量高质量、多样化的数据进行训练，支持 40 多种语言，特别在中英两种语言上表现优异。
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②项目：OpenAI-o1
★OpenAI的o1系列模型是新一代大型语言模型，经过强化学习训练，旨在执行复杂推理。o1模型在回答之前会进行思考，并能够在回应用户之前生成较长的内部思维链。o1模型在科学推理方面表现出色，在竞争性编程问题（Codeforces）中排名第89百分位，在美国数学奥林匹克（AIME）预选赛中跻身前500名学生之列，并在物理、生物和化学问题的基准测试（GPQA）中超越了人类博士生的准确性。
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🤖 Agent开发
①项目：Agent Workflow Memory
★Agent Workflow Memory (AWM) 提出了一种将工作流引入、整合并利用到代理记忆中的方法。工作流通常是解决任务的常见子程序，具体上下文被抽象出来。AWM 可以在离线和在线两种设置下操作：离线模式下，代理从标注的真实例子中引导工作流；在线模式下，代理从过去的经验中即时引导工作流。
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🛠️框架平台、必备工具
①项目：Ell
★Ell是一个轻量级的函数式prompt工程框架，旨在将prompt视为程序而非字符串。它提供了丰富的工具用于prompt的版本控制、监控和可视化，并支持多模态数据类型（如文本、图像、音频和视频）的处理和生成。
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②项目：DataGemma
★谷歌最新推出的DataGemma 是一系列经过微调的 Gemma 2 模型，旨在帮助大型语言模型（LLMs）访问和整合来自 Data Commons 的可靠公共统计数据。DataGemma RAG 使用检索增强生成技术、DataGemma RIG 采用检索交织生成技术进行训练，训练模型生成自然语言查询，以便 Data Commons 的现有自然语言接口能够理解并回答用户查询。
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③项目：Chronos-Divergence
★Chronos-Divergence-33B 是基于原始 Chronos-33B 的独特模型，专注于角色扮演和故事写作的提示遵循。该模型在 16,834 个 token 上训练，可以在不使用 RoPE 或其他模型扩展技术的情况下，处理大约 12,000 个 token 而不出现退化。其独特之处在于几乎没有“GPT-isms”或重复短语，并避免了“紫色散文”。未来计划实施 GQA（分组查询注意力）以减少内存负担。
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④项目：PresentationGen
★PresentationGen是一个通过大语言模型生成PPT文件的SpringBoot Web应用。用户可以通过该应用快速生成PPT文件，支持自定义模板和内容替换，适用于各种场景的PPT制作需求。
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