Category: AI工具

KaChiKa是什么

KaChiKa是创新的AI日语学习应用，专为希望通过生活场景学习日语的用户设计。基于智能图像分析技术，用户只需拍摄或上传图片，能自动识别图片内容并生成相关的日语单词和句子，同时提供单词发音功能，帮助用户更直观地学习和记忆。所有学习记录会本地保存，方便用户随时复习。KaChiKa还支持将学习卡片分享到社交媒体，方便与他人交流学习心得。

KaChiKa的主要功能

• 智能图像识别与翻译：用户可以拍摄或上传图片，应用会自动识别图片中的物体或场景，生成相关的日语单词和句子。将语言学习与视觉记忆相结合，帮助用户更直观地理解和记忆。
• 发音功能：每个单词或句子都配有标准的日语发音，用户可以通过点击标签进行跟读，提升发音准确性和听力能力。
• 学习卡片创建与保存：用户可以将识别后的图片和翻译内容保存为学习卡片，方便随时复习。卡片会本地存储，保护用户隐私。
• 本地化学习：通过生活中的场景学习日语，帮助用户将语言学习融入日常生活，提升学习效率和实用性。

KaChiKa的官网地址

• 苹果AppStore应用商店：https://apps.apple.com/us/app/kachika

KaChiKa的应用场景

• 日常学习：学生或日语学习者可以在课余时间通过拍摄身边的物品或场景，基于KaChiKa的智能图像分析功能，快速学习相关的日语单词和句子。
• 旅行准备：旅行者可以在出行前使用KaChiKa学习与旅行相关的日语表达，比如交通、餐饮、购物等场景，帮助更好地应对实际交流。
• 复习巩固：KaChiKa支持本地存储用户的学习记录，用户可以随时回顾历史学习内容，进行针对性复习，巩固记忆。
• 语言实践：用户可以通过实际场景中的物品或场景进行学习，将语言学习与生活紧密结合，提升语言的实用性和记忆效果。

EmoLLM是什么

EmoLLM 是专注于心理健康支持的大型语言模型，通过多模态情感理解为用户提供情绪辅导和心理支持。结合了文本、图像、视频等多种数据形式，基于先进的多视角视觉投影技术，从不同角度捕捉情感线索，更全面地理解用户的情绪状态。EmoLLM 基于多种开源大语言模型进行指令微调，支持情绪识别、意图理解、幽默检测和仇恨检测等情感任务。

EmoLLM的主要功能

• 理解用户：通过对话交互，识别用户的情绪状态和心理需求。
• 情感支持：提供情感支持，帮助用户缓解压力和焦虑。
• 心理辅导：结合认知行为疗法等方法，引导用户改善情绪管理和应对策略。
• 角色扮演：根据不同用户的需求，提供多种角色（如心理咨询师、温柔御姐、爹系男友等）的对话体验。
• 个性化辅导：根据用户的反馈和进展，提供定制化的心理辅导方案。
• 心理健康评估：使用科学工具评估用户的心理状态，诊断可能存在的心理问题。
• 教育和预防：提供心理健康知识，帮助用户了解如何预防心理问题。
• 多轮对话支持：通过多轮对话数据集，提供持续的心理辅导和支持。
• 社会支持系统：考虑家庭、工作、社区和文化背景对心理健康的影响，提供社会支持系统的指导。

EmoLLM的技术原理

• 多视角视觉投影（Multi-perspective Visual Projection）：EmoLLM 通过多视角视觉投影技术，从多个角度捕捉视觉数据中的情感线索。分析单个视角下的情感信息，通过构建基于图的表示来捕捉对象特征之间的关系。通过联合挖掘内容信息和关系信息，模型能提取出更适合情感任务的特征。
• 情感引导提示（EmoPrompt）：EmoPrompt 是用于指导多模态大型语言模型（MLLMs）正确推理情感的技术。通过引入特定任务的示例，结合 GPT-4V 的能力生成准确的推理链（Chain-of-Thought, CoT），确保模型在情感理解上的准确性。
• 多模态编码：EmoLLM 集成了多种模态编码器，以处理文本、图像和音频等多种输入。例如，使用 CLIP-VIT-L/14 模型处理视觉信息，WHISPER-BASE 模型处理音频信号，以及基于 LLaMA2-7B 的文本编码器处理文本数据。
• 指令微调：EmoLLM 基于先进的指令微调技术，如 QLORA 和全量微调，对原始语言模型进行精细化调整，能更好地适应心理健康领域的复杂情感语境。

EmoLLM的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/yan9qu/EmoLLM
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2406.16442

EmoLLM的应用场景

• 心理健康辅导：为用户提供情绪支持和建议。
• 情感分析：用于社交媒体情感监测、心理健康监测等。
• 多模态情感任务：如图像和视频中的情感识别。

imgAk是什么

imgAk是一站式的AI图像处理工具，提供多种功能，包括老照片修复、黑白照片上色、模糊照片变清晰、真人照片转Q版卡通图片、一键抠图以及AI照片风格转换等。用户可以将照片转换成3D、卡通、动漫、电影等多种艺术风格。 基于先进的深度学习技术，能快速处理图像，操作简单，适合普通用户和专业人士使用。imgAk还提供图像无损放大、修复折痕划痕和破损、提升图像清晰度等功能。首次注册可免费体验，之后按次数收费。

imgAk的主要功能

• 老照片修复：能修复老照片中的划痕、破损、褪色等问题，恢复照片的清晰度和细节。
• 黑白照片上色：基于AI算法自动识别照片中的物体和场景，并为其添加逼真的色彩。
• 无损放大：支持将照片无损放大至2倍尺寸，同时保持图像清晰度和细节。
• AI照片风格转换：可将照片转换为多种艺术风格，如3D、卡通、动漫、电影等。
• 真人照片转卡通：将真人照片快速转换为卡通风格，支持个性化风格生成。
• 一键抠图与背景替换：提供便捷的抠图功能，支持背景替换。
• 魔法动态照片：将静态照片转换为动态视频，让老照片“动起来”。
• 提升图像质量：增强图像的清晰度、对比度和色彩饱和度。

imgAk的官网地址

• 官网地址：https://www.imgak.com

imgAk的应用场景

• 艺术风格生成：imgAK可以将普通照片转换为具有艺术感的图像，如动漫风格、电影风格等，为创意设计提供灵感。
• 动态照片生成：imgAK支持将静态照片转换为动态视频，让老照片“动起来”，为创意项目增添趣味。
• 广告与营销：在广告制作中，imgAK可以快速生成高质量的图像素材，例如为化妆品广告生成高清海报。电商商家可以用imgAK批量生成商品展示图，提升营销效果。
• 影视制作：imgAK可用于影视前期的概念设计，帮助导演和美术指导可视化剧本中的场景和角色形象。
• 图像增强：imgAK可以提升图像的清晰度、对比度和色彩饱和度，去除噪点，优化照片质量。
• 历史照片修复：imgAK可以用于修复历史照片，帮助保护和传承文化遗产。

VXlive是什么

VXlive是以语音社交为核心的创新应用，主打语音聊天、直播和AI互动功能。用户可以在语音聊天室中自由交流，参与有趣的语音挑战，还能通过AI语音识别获得个性化的互动体验。VXlive还提供1对1视频聊天功能，满足用户私密交流的需求。社区功能支持用户发布动态、互动评论，增强社交黏性。

VXlive的主要功能

• 语音聊天室：用户可以在多人语音聊天室中畅聊，分享生活趣事、讨论热门话题或交流兴趣爱好。适合喜欢群体交流的用户，能快速找到志同道合的朋友。
• 1对1视频聊天：支持私密的1对1视频聊天功能，用户可以与特定好友进行更深入的交流。适合希望与他人建立更亲密关系的用户。
• AI互动功能
  • AI语音识别：用户说话时，AI会给出独特且幽默的点评，帮助用户发现声音的魅力。
  • AI语音日记：用户可以记录自己的想法，AI会分析语音内容并提供温暖的鼓励，成为情感的寄托。
  • 语音挑战：管理员会发布各种有趣的语音挑战，如“一分钟笑话挑战”，用户可以参与并展示自己的才华。
• 社区功能：用户可以在社区中发布动态、分享生活点滴，并与其他用户互动。增强了用户的参与感和社区的活跃度。
• 社交破冰与互动：对于社恐用户或初次尝试语音社交的用户，VXlive的AI功能和语音挑战提供了良好的破冰途径。

VXlive的官网地址

• 苹果AppStore应用商店：https://apps.apple.com/tw/app/vxlive

VXlive的应用场景

• 社交恐惧：对于社交恐惧症患者或不习惯传统社交方式的用户，VXlive的AI语音日记、语音挑战等功能提供了低压力的破冰途径，帮助他们逐渐适应社交环境。
• 社交娱乐：希望通过语音社交拓展社交圈子、寻找新朋友的人。
• 情感陪伴：通过语音社交、AI互动等方式寻找乐趣和情感陪伴。

PaywallBuster是什么

PaywallBuster是免费的在线工具，帮助用户绕过新闻文章和其他付费内容的付费墙，无需订阅即可访问完整内容。通过整合多种第三方绕过工具（如 Archive.is、Google 缓存等），让用户能快速尝试不同的方法来解锁付费内容。使用时，用户只需将目标链接粘贴到 PaywallBuster 的输入框中，选择合适的工具即可。

PaywallBuster的主要功能

• 付费墙移除：通过集成多种第三方绕过工具（如 Archive.is、Google 缓存、12ft.io 等），PaywallBuster 可以帮助用户解锁被付费墙限制的新闻文章、学术资源或其他付费内容。
• 多工具集成：用户可以同时选择多个绕过工具，通过多标签页功能尝试不同的方法，提高绕过付费墙的成功率。
• 简单易用：只需将目标链接粘贴到 PaywallBuster 的输入框中，选择合适的工具后即可尝试访问完整内容，操作非常简便。
• 跨设备支持：工具支持桌面设备、平板电脑和智能手机，用户可以在任何设备上使用，无需安装额外软件。
• 合法合规：PaywallBuster 强调合法使用，通过将用户重定向到第三方网站来实现付费墙的绕过，不直接违反版权法或服务条款。
• 免费使用：PaywallBuster 提供完全免费的服务，用户无需注册或支付任何费用即可使用。
• 隐私保护：PaywallBuster 不存储用户的浏览记录或个人信息，确保用户隐私安全。

PaywallBuster的官网地址

• 官网地址：paywallbuster.com

PaywallBuster的应用场景

• 学生和研究人员：可以免费访问学术资源，减轻经济负担。
• 专业人士：无需订阅多个付费服务即可获取行业资讯。
• 新闻爱好者和终身学习者：能探索各种付费内容，无需支付高额费用。
• 记者和媒体分析师：可以访问多个新闻源，辅助全面报道。

VideoChat-Flash是什么

VideoChat-Flash 是上海人工智能实验室和南京大学等机构联合开发的针对长视频建模的多模态大语言模型（MLLM），模型通过分层压缩技术（HiCo）高效处理长视频，显著减少计算量，同时保留关键信息。采用多阶段从短到长的学习方案，结合真实世界长视频数据集 LongVid，进一步提升对长视频的理解能力。

VideoChat-Flash的主要功能

• 长视频理解能力：VideoChat-Flash 通过分层压缩技术（HiCo）有效处理长视频，能处理长达数小时的视频内容。在“针在干草堆中”（NIAH）任务中，首次在开源模型中实现了 10,000 帧（约 3 小时视频）的 99.1% 准确率。
• 高效模型架构：模型通过将每个视频帧编码为仅 16 个 token，显著降低了计算量，推理速度比前代模型快 5-10 倍。多阶段从短到长的学习方案，结合真实世界的长视频数据集 LongVid，进一步提升了模型的性能。
• 强大的视频理解能力：VideoChat-Flash 在多个长视频和短视频基准测试中均表现出色，超越了其他开源 MLLM 模型，甚至在某些任务中超过了规模更大的模型。
• 多跳上下文理解：VideoChat-Flash 支持多跳 NIAH 任务，能追踪长视频中的多个关联图像序列，进一步提升了对复杂上下文的理解能力。

VideoChat-Flash的技术原理

• 分层压缩技术（HiCo）：HiCo 是 VideoChat-Flash 的核心创新之一，旨在高效处理长视频中的冗余视觉信息。
  • 片段级压缩：将长视频分割为较短的片段，对每个片段进行独立编码。
  • 视频级压缩：在片段编码的基础上，进一步压缩整个视频的上下文信息，减少需要处理的标记数量。
  • 语义关联优化：结合用户查询的语义信息，进一步减少不必要的视频标记，从而降低计算量。
• 多阶段学习方案：VideoChat-Flash 采用从短视频到长视频的多阶段学习方案，逐步提升模型对长上下文的理解能力。
  • 初始阶段：使用短视频及其注释进行监督微调，建立模型的基础理解能力。
  • 扩展阶段：逐步引入长视频数据，训练模型处理更复杂的上下文。
  • 混合语料训练：最终在包含短视频和长视频的混合语料上进行训练，以实现对不同长度视频的全面理解。
• 真实世界长视频数据集 LongVid：为了支持模型训练，研究团队构建了 LongVid 数据集，包含 30 万小时的真实世界长视频和 2 亿字的注释。该数据集为模型提供了丰富的训练素材，使其能够更好地适应长视频理解任务。
• 模型架构：VideoChat-Flash 的架构包括三个主要部分：视觉编码器、视觉-语言连接器和大语言模型（LLM）。通过这种分层架构，模型能高效地将视频内容编码为紧凑的标记序列，通过 LLM 进行长上下文建模。

VideoChat-Flash的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/OpenGVLab/VideoChat-Flash
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.00574

VideoChat-Flash的应用场景

• 视频字幕生成与翻译：模型能生成详细且准确的视频字幕，适用于多语言翻译和无障碍字幕生成，帮助观众更好地理解视频内容。
• 视频问答与交互：VideoChat-Flash 支持基于视频内容的自然语言问答，用户可以通过提问获取视频中的关键信息，例如电影剧情解析、纪录片中的知识点等。
• 具身AI与机器人学习：在具身AI领域，VideoChat-Flash 可以通过长时间的自我视角视频帮助机器人学习复杂的任务，例如制作咖啡等，通过分析视频中的关键事件来指导机器人完成任务。
• 体育视频分析与集锦生成：模型能分析体育比赛视频，提取关键事件并生成集锦，帮助观众快速了解比赛的精彩瞬间。
• 监控视频分析：VideoChat-Flash 可以处理长时间的监控视频，识别和追踪关键事件，提高监控系统的效率和准确性。

WebWalker是什么

WebWalker是阿里巴巴自然语言处理团队开发的用于评估和提升大型语言模型（LLMs）在网页浏览任务中性能的工具。通过模拟网页导航任务，帮助模型更好地处理长上下文信息。WebWalker的核心功能包括多智能体框架，能有效管理内存并支持模型在网页浏览过程中保持记忆；垂直探索策略，深入探索单个页面或相关页面链，获取更深层次的信息；以及WebWalkerQA数据集，包含680个具有挑战性的查询，覆盖多语言和多领域的网页内容，用于测试模型的性能。

WebWalker的主要功能

• 多智能体框架：WebWalker 使用多智能体框架来有效管理内存。框架支持模型在浏览网页时保持对之前交互的记忆，更好地处理需要长上下文信息的任务。
• 垂直探索：WebWalker 强调在页面内的垂直探索，即深入探索单个页面或相关页面链，寻找和回答问题所需的信息。
• WebWalkerQA 数据集：为了测试和评估，WebWalker 提供了名为 WebWalkerQA 的数据集，包含来自四个真实世界场景的 680 个查询，覆盖超过 1373 个网页。测试模型的性能。
• 性能评估：WebWalker 提供了在线演示，支持用户尝试网页浏览，通过 HuggingFace 的 Leaderboard 来提交和比较不同方法的性能。

WebWalker的特点和优势

• 多源信息检索：数据集中的问题需要模型从多个来源检索信息，增加了任务的复杂性。
• 多语言支持：WebWalkerQA 数据集包含中文和英文两种语言，使得模型需要处理多语言网页。
• 多领域覆盖：数据集涵盖会议、组织、教育和游戏等多个领域，测试模型在不同领域的适应性。
• 多难度级别：问题被分为简单、中等和困难三个难度级别，适应不同能力的模型。
• 增强的信息检索能力：WebWalker 的垂直探索方法能够深入网页内容，获取更深层次的信息。
• 有效的内存管理：多智能体框架使模型能有效地管理长上下文信息，提高了处理复杂任务的能力。
• 适应性强：WebWalker 能适应不同的网页结构和内容，使在多种网页浏览任务中都有良好的表现。
• 性能提升：实验结果表明，将 WebWalker 集成到标准的 RAG 系统中可以提升模型在所有难度级别上的性能，尤其是在多源类别中。
• 可扩展性：WebWalker 可以作为一个模块集成到现有的 RAG 系统中，增强其垂直探索能力。

WebWalker的项目地址

• 项目官网：https://alibaba-nlp.github.io/WebWalker
• GitHub仓库：https://github.com/Alibaba-nlp/WebWalker
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.07572

WebWalker的应用场景

• 智能信息检索系统：WebWalker 可以用于构建智能助手或信息检索系统，帮助用户从复杂的网页结构中快速提取所需信息。
• 多源信息整合：WebWalker 的垂直探索策略使其能够从多个网页中整合信息，特别适用于需要多步骤交互和深度探索的场景，如学术研究、市场分析等。
• 数据收集与分析：WebWalker 可用于收集特定网站的数据，如价格、评论等，进行统计分析。
• 内容监控：可以监控网站的更新，及时获取新信息，适用于需要实时监控网页内容变化的场景。

NoteGen是什么

NoteGen是开源的跨平台 AI 笔记应用，专注于高效记录与智能整理。基于 Tauri 和 ChatGPT 开发，支持多种记录方式，包括截图记录、剪贴板监听和文本输入。通过 OCR 和 AI 技术，NoteGen 能将碎片化信息快速整理成结构化笔记，以 Markdown 格式保存。内置 Markdown 编辑器，支持高级写作功能，如大纲生成、公式编辑和流程图绘制，提供 AI 辅助写作、翻译和优化。NoteGen 支持多设备同步，通过 GitHub 私有仓库管理笔记和图床，确保数据安全。

NoteGen的主要功能

• 记录功能
  • 截图记录：支持截图并自动识别图片中的文字（OCR），通过 ChatGPT 提取关键信息并生成简洁笔记。
  • 剪贴板监听：自动监听剪贴板内容，支持文本和图片记录，方便用户快速保存重要信息。
  • 文本记录：支持直接输入文本，记录学习笔记、会议要点或灵感碎片。
• 智能整理
  • AI 整理笔记：将碎片化信息通过 ChatGPT 整理成结构化笔记，支持多语言处理，用户可指定重点、控制长度。
  • 多次整理：用户可以对同一笔记进行多次整理，生成不同版本，满足多样化需求。
  • Markdown 格式保存：整理后的笔记以 Markdown 文件形式存储，方便后续编辑和分享。
• 辅助写作
  • Markdown 编辑器：内置功能强大的 Markdown 编辑器，支持列表大纲、数学公式、图表和流程图绘制。
  • AI 写作助手：提供问答、续写、优化和翻译功能，帮助用户快速生成高质量内容。
  • 写作模板：支持自定义写作模板，方便用户快速开始写作。
• 同步与备份：通过 GitHub 私有仓库实现笔记同步和图床管理，支持多设备使用，支持本地备份功能，确保数据不会丢失。
• 多平台支持：支持 Windows、Mac 和 Linux 平台，未来计划扩展到 iOS 和 Android。
• 个性化设置：支持深色模式、多种主题选择，用户可以根据喜好调整界面。
• 全局搜索：支持全文搜索，方便用户快速查找笔记。
• 语音与语音输入：支持语音输入功能，方便用户在不方便打字时记录内容。通过语音命令创建待办事项或记录重要信息。
• 图床支持：支持将截图或图片上传到图床，方便在笔记中插入图片。

如何使用NoteGen

• 下载安装：可访问NoteGen的官方网站或者 GitHub 项目页面 ，根据你的操作系统（Windows、Mac 或 Linux）下载对应的安装包。
• 配置 ChatGPT API Key：安装后需配置 API Key，使用 AI 功能。
• 同步与图床：如果需要同步功能，配置 GitHub 私有仓库，在 GitHub 上创建一个私有仓库。在 NoteGen 设置中输入 GitHub 仓库的地址和访问令牌（Personal Access Token）。完成配置后，笔记会自动同步到 GitHub 仓库。
• 开始记录：打开 NoteGen 应用，选择记录方式，点击截图按钮，选择区域后，应用会自动识别文字并生成笔记。 复制文本或图片后，应用会自动监听并提示是否记录。 直接在应用中输入文字，记录笔记。

NoteGen的应用场景

• 知识管理与整理：NoteGen 可以帮助用户将零散的知识点记录下来，通过 AI 整理为系统化的笔记，构建个人知识库。
• 学习与研究：在学习过程中，用户可以记录重要内容，NoteGen 会自动生成清晰的笔记。通过 AI 对话功能，可以辅助解答相关问题。
• 写作与创作：NoteGen 适用于创作技术文章、小说或撰写论文等场景。内置的 Markdown 编辑器和 AI 写作助手可以提供高效支持，帮助用户优化文字、续写内容或翻译。
• 团队协作与文档管理：配合 GitHub 同步功能，团队成员可以轻松共享笔记和文档，实现高效协作。
• 会议与通话记录：NoteGen 可以快速捕捉并总结商务会议或通话中的重要要点，帮助用户高效整理会议内容。

OmniManip是什么

OmniManip 是北京大学与智元机器人联合实验室开发的通用机器人操作框架，通过结合视觉语言模型（VLM）的高层次推理能力和精确的三维操作能力，实现机器人在非结构化环境中的通用操作。框架的核心在于以对象为中心的交互基元表示法，通过将任务分解为多个结构化阶段，基于 VLM 提供的常识推理能力，将自然语言指令转化为可执行的三维空间约束。

OmniManip的主要功能

• 零样本泛化能力：OmniManip 能处理多样化的开放词汇指令和物体，无需训练即可在多种机器人操作任务中实现强泛化能力。
• 跨机器人形态能力：OmniManip 是种硬件无关的方法，可以轻松部署在不同类型的机器人平台上，例如双臂人形机器人。
• 大规模仿真数据生成：OmniManip 的设计使其能自动化生成大规模的机器人操作仿真数据，为未来的研究提供了强大的数据支持。

OmniManip的技术原理

• 以对象为中心的交互基元表示法：OmniManip 提出了一种以对象为中心的表示方法，通过对象的功能性空间（canonical space）定义交互基元（如交互点和方向），将 VLM 的输出转化为可执行的三维空间约束。这些交互基元在对象的标准空间中定义，能在不同场景中保持一致，实现更通用和可复用的操作策略。
• 双闭环系统设计：OmniManip 采用双闭环系统，分别用于高级规划和低级执行：
  • 闭环规划：通过交互渲染和交互原语重采样，OmniManip 实现了 VLM 的闭环推理。这一机制可以检测并纠正 VLM 推理中的错误（如幻觉问题），确保规划结果的准确性。
  • 闭环执行：在执行阶段，OmniManip 使用 6D 姿态跟踪器实时更新物体的位姿，并将其转换为机械臂末端执行器的操作轨迹，从而实现鲁棒的实时控制。
• 任务分解与空间约束：OmniManip 将复杂任务分解为多个阶段，每个阶段通过交互基元定义空间约束。例如，在“将茶倒入杯中”的任务中，系统会分解为“抓取茶壶”和“倾倒茶水”两个阶段，并为每个阶段生成相应的交互点和方向。

OmniManip的项目地址

• 项目官网：https://omnimanip.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/pmj110119/OmniManip
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.03841

OmniManip的应用场景

• 日常生活中的物品操作：如倒茶、插花、整理桌面等。
• 工业自动化：通过精确的三维操作能力，实现复杂任务的自动化。
• 服务机器人：在非结构化环境中执行任务，如家庭服务或医疗辅助。

豆包大模型1.5是什么

豆包大模型1.5 是字节跳动推出的最新版本大模型。采用大规模稀疏MoE架构，等效于7倍激活参数的Dense模型性能，综合得分在知识、代码、推理、中文等多个测评基准上优于GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等模型。豆包大模型1.5 还推出了豆包·实时语音模型（Doubao-1.5-realtime-voice-pro）和豆包·视觉理解模型（Doubao-1.5-vision-pro），具备低时延、可打断的语音对话能力以及更强的视觉推理和文档识别能力。模型训练过程中未使用任何其他模型生成的数据。

豆包大模型1.5的主要功能

• 综合能力显著增强：在知识（如MMLU_PRO、GPQA）、代码（如McEval、FullStackBench）、推理（如DROP）、中文（如CMMLU、C-Eval）等多个权威测评基准上表现全球领先，综合得分优于GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等业界一流模型。
• 高效模型结构与低成本：采用大规模稀疏MoE架构，等效于7倍激活参数的Dense模型性能，远超业内常规效率。自研服务器集群方案支持低成本芯片，硬件成本大幅降低。

• 多模态能力全面提升
  • 豆包·视觉理解模型（Doubao-1.5-vision-pro）：在多模态数据合成、动态分辨率、多模态对齐、混合训练上全面升级，视觉推理、文字文档识别、细粒度信息理解能力显著增强。
  • 豆包·实时语音模型（Doubao-1.5-realtime-voice-pro）：采用Speech2Speech端到端框架，支持端到端语音对话，具备低时延、可随时打断等特性，已全量上线豆包App。
• 深度思考能力：基于豆包1.5基座模型，通过RL算法突破和工程优化，研发出深度思考模型Doubao-1.5-Pro-AS1-Preview，在AIME等评测中表现领先。
• 数据独立性：模型训练过程中未使用任何其他模型生成的数据，构建了完全自主的数据生产体系，确保数据来源的独立性和可靠性。

豆包大模型1.5的技术原理

• 大规模稀疏MoE架构：豆包大模型1.5 采用了大规模稀疏MoE（Mixture of Experts）架构，通过较小的激活参数进行预训练，等效于7倍激活参数的Dense模型性能，远超业内常规的3倍杠杆效率。
• 多模态融合技术：模型在多模态能力上进行了显著升级，支持文本、图像、语音等多种模态的输入和输出。
• 高效的数据处理与训练：豆包大模型1.5 在训练过程中未使用任何其他模型生成的数据，是通过自主构建的数据生产体系，结合标注团队和模型self-play技术，确保数据来源的独立性和可靠性。模型通过自研服务器集群方案和优化技术，显著降低了硬件成本。
• 强化学习与优化框架：豆包大模型团队提出了HybridFlow框架，是灵活且高效的强化学习（RL）训练框架，结合了单控制器和多控制器的优势，显著提升了训练吞吐量。
• 模型优化与推理加速：豆包大模型1.5 通过精细量化、PD分离等技术，优化了模型的推理效率。

如何使用豆包大模型1.5

• 豆包APP：豆包大模型1.5已灰度上线，用户可在豆包APP中体验。
• 火山引擎API：开发者可通过火山引擎直接调用API，支持多场景应用。
• 价格优势：保持原有模型价格不变，加量不加价。

豆包大模型1.5的项目地址

• 项目官网：https://team.doubao.com/zh/special/doubao_1_5_pro

豆包大模型1.5的应用场景

• 情感分析与反馈：通过语音和文本的情感分析，更好地理解用户情绪，提供更有针对性的服务。
• 智能作业辅导：帮助学生解答数学、科学等学科问题，提供解题思路和步骤。
• 文本生成：支持长文本生成，适用于新闻报道、文案创作、故事创作等。
• 视频生成：豆包视频生成模型可基于文本或图片生成高质量视频，支持动态海报和短视频创作。
• 视觉理解：豆包视觉理解模型可识别图像中的物体、场景，并进行逻辑推理，适用于教育领域的题目解析、图表分析等。
• 多语言学习：支持多语种语音识别和生成，可用于语言学习和教学。