中国移动推出首款消费级家庭服务型具身智能产品“灵犀”四足机器人，以“拟人化交互”和“场景化服务”为核心，旨在满足儿童陪伴、老人照护和家庭安全等多元化需求。产品深度融合AI大模型技术，具备强大的自然语言理解和持续学习能力，可精准理解用户意图。
Perplexity公司实现1.3秒内完成万亿参数GPU间转移，突破机器学习实时更新瓶颈。该技术能快速同步最新训练数据，显著提升模型准确率与响应速度，为AI领域带来重要进展。
DeepMind推出新型机器人AI模型，具备卓越洗衣物分类能力，显著提升通用机器推理水平，推动机器人日常应用。该模型利用深度学习与视觉识别技术，可高效辨别衣物颜色、材质及款式等特征，旨在解决家庭洗衣分类耗时问题，提升生活便利性。
美国Databricks与OpenAI达成1亿美元长期合作，将OpenAI先进模型原生集成至Databricks数据智能平台。此举预计惠及超2万企业客户，提升数据处理与分析能力，助力企业高效应用AI技术，推动数据分析和机器学习发展。
TensorPool 是一个简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。
一个开源AI模型微调与变现平台，助力AI初创企业、机器学习工程师和研究人员。
在Cloudflare全球网络运行机器学习模型
利用大规模机器学习理解场景并连接全球数百万场景的地理空间模型
Openai
$2.8
Input tokens/M
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1k
Context Length
Google
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Xai
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Anthropic
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Baidu
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Bytedance
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squ11z1
Hypnos i1-8B 是基于 Nous Hermes 3（Llama 3.1 8B）的专业推理模型，专注于复杂逻辑、思维链推理和数学问题求解。该模型在混合量子-经典机器学习领域进行了独特探索，通过引入量子噪声注入提升了模型的创造力和推理能力。
QuantFactory
MachineLearningLM-7B-v1是基于Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct在数百万合成表格机器学习任务上持续预训练的大语言模型，专门针对表格分类任务优化，支持8到1024个示例的少样本上下文学习。
jclinton1
Diffusion Policy 是一个基于扩散模型的策略学习框架，适用于机器人控制任务。
mbreuss
FlowerVLA是一个针对CALVIN ABCD数据集预训练的机器人操作模型，采用创新的视觉-语言-动作流策略，仅包含10亿参数，专为机器人学习设计。
cortexso
Deepscaler是一款基于DeepScaleR-1.5B-Preview开发的高级AI模型，专注于提升机器学习任务的效率与可扩展性。该模型提供高质量的预测分析和数据处理能力，适用于自然语言处理、计算机视觉等复杂场景，在金融、医疗和娱乐等行业有广泛应用。
roychowdhuryresearch
专为神经信号中高频振荡（HFOs）分类设计的机器学习模型，用于癫痫和脑功能研究。
一套专为神经信号中高频振荡（HFOs）分类设计的机器学习模型，用于癫痫和脑功能研究。
google
Derm Foundation是一种机器学习模型，旨在加速皮肤病学应用中皮肤图像分析的AI开发。
CXR基础模型是一种专为胸部X光图像分析优化的机器学习模型，通过预训练生成嵌入向量，加速AI开发。
Path Foundation是一个用于组织病理学应用的机器学习模型，通过自监督学习训练，能够从H&E染色切片中生成384维嵌入向量，用于高效训练分类器模型。
robotics-diffusion-transformer
RDT-170M是一个拥有1.7亿参数的模仿学习扩散Transformer模型，用于机器人视觉-语言-动作任务。
theaiinstitute
忒伊亚是一个面向机器人学习的视觉基础模型，通过蒸馏多个视觉基础模型获得丰富的视觉表征能力
基于100万+多机器人操作数据预训练的10亿参数模仿学习扩散Transformer模型，支持多视角视觉语言动作预测
忒伊亚是面向机器人学习的视觉基础模型，通过蒸馏多个现成的视觉基础模型构建，具有丰富的视觉表征能力。
忒伊亚是面向机器人学习的视觉基础模型，通过蒸馏多个现成的视觉基础模型而成，具有丰富的视觉表征能力。
dylanebert
LGM是一个整合了多视角扩散模型的高分辨率3D内容创建管线，专为3D机器学习课程设计。
ottoykh
专为实时闭路电视道路交通监控设计的机器学习模型，用于道路交通流量估算和指标统计
LLaVA-VL
LLaVA-Plus 是一个可插拔学习技能的大型语言与视觉助手，主要用于多模态模型及聊天机器人的学术研究。
jpxkqx
该项目通过降尺度ERA5全球再分析数据，建立能生成高分辨率区域再分析数据的机器学习模型
该项目通过Model Context Protocol (MCP)为MLflow提供自然语言交互界面，使用户能用英语查询和管理机器学习实验与模型，包含服务端和客户端组件。
线性回归MCP项目展示了使用Claude和模型上下文协议（MCP）的端到端机器学习工作流程，包括数据预处理、模型训练和评估。
该项目展示了使用Claude和模型上下文协议(MCP)进行端到端机器学习工作流的线性回归模型训练。用户只需上传CSV数据集，系统即可自动完成数据预处理、模型训练和评估(RMSE计算)全流程。
该项目通过自然语言接口为MLflow提供模型上下文协议(MCP)服务，简化机器学习实验和模型的管理与查询。
Cloudera ML模型控制协议(MCP)是一个Python工具包，提供与Cloudera机器学习平台集成的功能，包括文件管理、作业调度、模型管理和实验跟踪等服务。
Statsource MCP Server是一个提供统计分析和机器学习预测功能的模型上下文协议服务器，支持多种数据源接入和多样化统计计算。
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