cobra

高效推理的多模态大语言模型扩展

Cobra 多模态大语言模型 Mamba 高效推理视觉语言模型 Github 开源项目

Cobra项目是一个基于Mamba架构的多模态大语言模型，旨在实现高效推理。该模型支持文本和图像输入，提供预训练权重、训练代码和推理脚本。Cobra在处理视觉语言任务时保持高性能，为研究人员和开发者提供了实用的工具。项目包括模型加载、图像处理和文本生成等功能，便于用户快速上手和应用。

c4ai-command-r-v01 - 多语言生成和推理的高效大型语言模型

C4AI Command-RGithubHuggingface多语言生成工具使用开源项目文档引用模型生成模型

C4AI Command-R是一款35亿参数的生成模型，适用于推理、摘要和问答等多种场景，具备强大的多语言生成能力，支持包括中文在内的10种语言。该模型在Hugging Face等平台提供实验机会，其开放权重设计方便多重用途的使用。采用优化的Transformer架构，并通过有监督微调以符合人类优选方式。通过特定的提示模板，模型能有效执行引用生成，提高回答的准确度和效用。

MiniCPM-V-2 - 多模态语言模型，支持跨平台高效部署

GithubHuggingfaceMiniCPM-V场景文本理解多模态开源项目模型深度学习视觉问答

MiniCPM-V 2.0是一个多模态大模型，以高效端侧部署和可靠性为特色，支持OCRBench和TextVQA等基准测试。该模型结合RLHF多模态技术，减少幻觉生成，并能处理任意宽高比的高分辨率图像。MiniCPM-V 2.0可在多数GPU和PC上高效运行，拥有中英双语支持，并能够在移动设备上执行，提供多种部署选择。

CoCa-pytorch - CoCa模型的PyTorch开源实现

CoCaGithubPytorch实现transformer架构图像文本模型对比学习开源项目

CoCa-pytorch项目提供了CoCa(Contrastive Captioners)模型的PyTorch实现。该项目将对比学习融入传统的编码器/解码器transformer，优化了图像到文本的转换。项目采用PaLM的transformer架构，包含单模态、多模态transformers和交叉注意力模块。这一实现为研究和开发图像-文本基础模型提供了有力工具。

cog - 专门用于将机器学习模型打包进生产级容器的开源工具

CogDockerGithub开源开源项目机器学习部署

Cog是一款开源工具，专门用于将机器学习模型打包进生产级容器。它简化了自定义Docker环境的配置过程，能自动创建符合最佳实践的Docker镜像。Cog支持多版本CUDA，标准化的Python I/O 定义，队列处理和即将推出的云存储功能，使得从开发到部署的全过程更加高效。用户可选在本地或通过Replicate部署模型。

Jamba-v0.1 - 混合SSM-Transformer架构的高性能大语言模型

GithubHuggingfaceJamba人工智能模型开源项目模型深度学习混合SSM-Transformer语言模型

Jamba-v0.1是一款创新的混合SSM-Transformer大语言模型，拥有12B活跃参数和52B总参数。它不仅提供了更高的吞吐量，还在多数常见基准测试中表现优异。该模型支持256K上下文长度，单个80GB GPU可处理多达140K个标记。作为首个生产规模的Mamba实现，Jamba为AI研究和应用开辟了广阔前景。

Mantis - 基于LLaMA-3的先进多图像理解AI模型

GithubLLaMA-3Mantis人工智能多图像指令调优大型多模态模型开源项目

Mantis是基于LLaMA-3的大型多模态模型,专注于多图像视觉语言任务。通过在Mantis-Instruct数据集上进行36小时的指令微调,该模型在5个多图像基准测试中实现了领先性能。Mantis能处理交错的文本和图像输入,有效应对复杂多图像任务,同时保持出色的单图像处理能力。项目开源了代码、模型和演示,为AI研究和开发提供了强大的多图像处理工具。

cognee - 旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果的开源框架

GithubLLMscognee向量检索图数据库开源项目自然语言处理

cognee是一个先进的开源框架，旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果。该工具支持自我改进，兼容多种本地配置和存储方案，从而助力AI项目的高效实施和灵活扩展。

Official_Remote_Sensing_Mamba - 创新的大型遥感图像密集预测模型

GithubRS-Mamba变化检测密集预测开源项目语义分割遥感图像

RS-Mamba是一种专门针对大型遥感图像密集预测任务的创新模型。该模型首次将状态空间模型引入遥感领域,通过循环状态空间模型实现全局有效感受野,同时保持线性复杂度。RS-Mamba采用多方向选择性扫描技术,有效捕捉遥感图像的空间特征分布。在语义分割和变化检测任务中,RS-Mamba展现出卓越性能。项目提供开源代码和训练框架,为遥感图像分析研究提供了新的工具和方法。

Monkey - 利用高分辨率图像和优质文本标签增强多模态模型性能

GithubMonkey图像分辨率多模态模型开源项目文本标签视觉问答

Monkey是一个开源的多模态大模型项目，通过提高图像分辨率和优化文本标签来改善模型性能。该项目在MMBench、CCBench和MME等基准测试中表现优异。Monkey提供完整的模型定义、训练代码和演示系统，支持离线和在线部署。此外，项目还开源了多级描述生成数据集，并提供了针对多个视觉问答数据集的评估工具，方便研究人员进行实验和改进。

MambaVision-B-1K - MambaVision结合Mamba和Transformer的创新视觉骨干网络

GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉

MambaVision-B-1K是一种融合Mamba和Transformer优势的混合视觉骨干网络。通过重新设计Mamba结构和在末层添加自注意力模块，该模型增强了视觉特征建模能力和长程空间依赖捕获。在ImageNet-1K分类任务中，MambaVision-B-1K在Top-1准确率和吞吐量方面实现了新的SOTA Pareto前沿。这一模型适用于图像分类和特征提取，支持多种输入分辨率，为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。

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