LWM

百万级上下文多模态AI模型突破性成果

Large World Model 多模态模型长文本理解视频处理 RingAttention Github 开源项目

Large World Model (LWM)是一种创新的多模态AI模型，具备百万级上下文处理能力。LWM通过分析大规模视频和文本数据，实现了语言、图像和视频的综合理解与生成。该项目开源了多个模型版本，支持处理超长文本和视频，在复杂检索和长视频理解等任务中表现出色，为AI技术发展提供了新的可能性。

Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ - 强大多模态AI实现高分辨率图像和长视频深度理解

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态大语言模型开源项目模型视觉理解视频理解

Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ是一款先进的多模态AI模型，在图像和视频理解方面表现卓越。这个模型能够处理各种分辨率的图像，理解超过20分钟的长视频，并支持多语言文本识别。通过采用动态分辨率和多模态旋转位置编码等创新技术，该模型在视觉理解基准测试中展现了领先优势。Qwen2-VL作为通用视觉语言模型，可广泛应用于复杂推理和内容创作等多个领域。

ABigSurveyOfLLMs - LLM研究综述汇编全面概览前沿进展

Github人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理调查综述

本项目汇集大型语言模型(LLM)领域的研究综述,涵盖通用调查、对齐、提示学习和推理等多个方面。内容全面概览LLM最新进展、挑战和未来方向,同时讨论社会影响和安全性等议题。项目为研究人员和从业者提供深入了解LLM技术的重要参考资源。

LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台

AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具

LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力

GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉

InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型，在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练，提升对多种输入的处理效率，并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择，与商业模型相当。在多项基准测试中，InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。

VideoLLaMA2-7B - 多模态大语言模型在视频时空建模和音频理解上的应用

GithubHuggingfaceVideoLLaMA 2多模态大语言模型开源项目模型模型推理空间-时间建模视频问答

VideoLLaMA2-7B 项目聚焦于视频时空的建模与音频理解，利用先进的视觉和语音编码技术提升视频内容分析能力。项目支持视频聊天和多选视频问答，提供训练与推理代码，适用于多种场景需求，并开放模型权重及技术报告以支持研究与开发。

Video-LLaVA - 视频多模态模型，具备像素级定位能力

GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文

PG-Video-LLaVA通过模块化设计，首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块，能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能，并结合音频上下文完善视频内容理解，提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新

GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉

该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。

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