MIT科学家通过15年研究,首次绘制出人脑语言网络的毫米级概率图。该网络体积小但功能强大,专门负责词语意义映射和句子拼装,与思考、情绪模块完全分离。通过1400次fMRI扫描,研究确认了“语言芯片”的存在。
飞猫凭借20多年通信技术积累,推出AI WiFi同声传译设备,有效解决跨国科技合作中的网络不稳定和语言障碍问题。该设备能实时翻译外籍专家发言,改善因信号卡顿和翻译延迟导致的沟通效率低下,为全球化研发协作提供技术支持。
新研究警告:大语言模型持续接触无意义网络内容可能导致性能显著下降,推理能力和自信心受损。多所美国大学团队提出“LLM脑衰退假说”,类比人类过度接触无脑内容造成的认知损害。
Anthropic公司展示其大型语言模型在网络安全领域的突破,最新Claude Sonnet4.5发现软件漏洞概率达5%,较前代Sonnet4的2%显著提升。通过CyberGym测试证明AI能高效增强网络防御,凸显技术进步潜力。
Pinch 是一款支持 30 多种语言的实时 AI 语音翻译工具,专为视频通话和网络研讨会设计。
一个支持DeepSeek R1的AI驱动研究助手,结合搜索引擎、网络爬虫和大型语言模型进行深度研究。
一个用于LLM预训练的高效网络爬虫工具,专注于高效爬取高质量网页数据。
集成长语言模型与Meshtastic通信网络的平台
Openai
$2.8
Input tokens/M
$11.2
Output tokens/M
1k
Context Length
Google
$0.49
$2.1
Xai
$1.4
$3.5
2k
Anthropic
$105
$525
200
$0.7
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$35
$17.5
$21
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
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Baidu
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128
$2
$20
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$240
52
Bytedance
$1.2
$3.6
4
mradermacher
这是一个专注于网络安全领域的20B参数开源大语言模型,基于GPT-OSS架构,并融合了多个网络安全指令数据集进行微调。模型提供了多种量化版本,便于在资源受限的环境中部署,可用于生成网络安全相关的文本、代码和分析报告。
ErenAta00
赛博智脑是一个专门针对夺旗赛(CTF)挑战和网络安全任务进行微调的大语言模型。它基于Llama-3.1-8B-Instruct架构,能够协助解决CTF问题、分析安全漏洞、进行逆向工程和密码学挑战,并在遵循道德准则的前提下提供漏洞利用推理。
Pacific-Prime
INL架构是一种基于积分神经元动力学的生产级神经架构,用迭代动力学取代传统前馈网络层,适用于大语言模型、视觉变换器、多模态模型等多种类型。
neuphonic
NeuTTS Air是世界上首个具备即时语音克隆功能的超逼真、设备端文本转语音(TTS)语言模型。基于0.5B大语言模型骨干网络构建,能为本地设备带来自然的语音、实时性能、内置安全功能和说话人克隆能力。
allenai
MolmoAct是由艾伦人工智能研究所开发的开源动作推理模型,专门用于机器人操作任务。该模型基于Qwen2.5-7B和SigLip2视觉骨干网络,在家庭和桌面环境中的93种独特操作任务上训练,具有领先的视觉-语言-动作推理性能。
gabriellarson
Foundation-Sec-8B-Instruct是一款专为网络安全应用设计的80亿参数指令调优语言模型。基于Llama-3.1-8B架构,具备出色的指令跟随能力和网络安全专业知识,支持本地部署,可帮助组织构建AI安全工具,减少对云服务的依赖。
fdtn-ai
Foundation-Sec-8B-Q8_0-GGUF是一个经过8位量化的网络安全专业大语言模型,基于LLaMA 3.1架构,专注于网络安全文本处理任务。
HagalazAI
专为网络安全任务定制的量化语言模型,支持红队和蓝队操作
Hcompany
Holo1-3B是由HCompany开发的动作视觉语言模型(VLM),专为Surfer-H网络代理系统设计,能够像人类用户一样与网页界面进行交互。
2p8xx
Foundation-Sec-8B是一个开源的80亿参数基础语言模型,专为网络安全应用设计,扩展了Llama-3.1-8B模型。
Mungert
Foundation-Sec-8B是一款专为网络安全应用设计的语言模型,基于Llama-3.1架构,经过大量网络安全相关文本数据的预训练,能够理解和处理多种网络安全领域的概念、术语和实践。
sds-ai
基于Mergekit融合的8B网络安全大语言模型,融合了安全专业知识与多语言能力
Foundation-Sec-8B是一个专为网络安全设计的80亿参数基础语言模型,基于Llama-3.1-8B扩展,适用于威胁检测、漏洞评估等安全场景。
facebook
50亿参数的视觉Transformer模型,通过20亿网络图像的自监督学习训练而成,无需语言监督即可在各种视觉任务中表现优异。
这是一个通过DINOv2自监督学习在20亿网络图像上训练的10亿参数视觉Transformer模型,无需语言监督即可学习视觉表示。
基于DINOv2自监督学习框架训练的20亿参数视觉Transformer模型,使用轻过滤的网络规模图像数据(无需语言监督)。
基于80亿无语言标注网络图像训练的70亿参数视觉Transformer模型,通过自监督学习实现卓越的视觉表征能力
这是一个通过DINOv2自监督学习在20亿网络图像上训练的30亿参数视觉Transformer模型,无需语言监督即可学习强大的视觉表征。
70亿参数的视觉Transformer模型,通过自监督学习在80亿网络图像上训练而成,无需语言监督
这是一个7亿参数的视觉Transformer模型,采用掩码自编码器自监督学习方法在20亿网络图像上训练,无需语言监督。
WireMCP是一个为大型语言模型(LLM)提供实时网络流量分析能力的MCP服务器,通过集成Wireshark工具实现数据捕获、威胁检测和网络诊断。
WireMCP是一个为大型语言模型(LLM)提供实时网络流量分析能力的MCP服务器,通过Wireshark工具捕获和处理网络数据,支持威胁检测、网络诊断和异常分析。
AgentRPC是一个通用的RPC层,用于跨网络和语言边界连接AI代理的函数调用。
HAL是一个为大型语言模型提供HTTP API能力的MCP服务器,支持通过安全接口进行网络请求和OpenAPI规范自动生成工具。
SuzieQ MCP服务器为语言模型提供网络状态查询工具,通过REST API与SuzieQ网络观测实例交互。
Ollama Chat with MCP是一个展示如何通过模型上下文协议(MCP)将本地语言模型与实时网络搜索功能集成的项目。它包含MCP网络搜索服务器、终端客户端和基于Gradio的网页前端,使本地运行的LLM能够访问外部工具和数据源。
该项目集成Graphistry的GPU加速图可视化平台与模型控制协议(MCP),为AI助手和大型语言模型提供先进的图分析能力,支持多种数据格式和网络分析功能。
为SuzieQ网络观测平台提供MCP服务器,支持语言模型通过REST API查询网络状态和统计数据。
Netskope NPA MCP Server是一个通过大型语言模型管理Netskope网络私有访问基础设施的协议服务器,提供50多种工具进行配置管理。
NetBrain MCP是一个开源网络运维平台,通过Model Context Protocol连接大型语言模型与网络设备,实现AI驱动的网络配置、诊断和管理,并提供专业的Web终端界面和网络拓扑可视化功能。
该项目提供快速构建和部署自定义远程MCP服务器的模板,支持多种编程语言,利用Azure Functions实现云端部署,并包含安全认证和网络隔离功能。
ZBD MCP Server是一个已弃用的比特币支付服务,用于为LLM(大型语言模型)添加比特币支付功能。项目基于TypeScript SDK开发,支持通过ZBD API处理比特币闪电网络支付,提供多种支付工具和功能。用户需迁移至新的MCP Server实现。
Deep Research MCP 是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器项目,旨在通过Tavily的搜索和爬取API进行全面的网络研究,并将数据整合为结构化的Markdown文档,以支持大型语言模型(LLM)的高质量内容生成。
Container-MCP是一个基于容器的安全工具执行平台,为大型语言模型提供隔离环境运行代码、命令和网络操作,实现MCP协议的安全实现。
Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议,提供了一系列参考实现和社区开发的服务器,旨在为大型语言模型(LLM)提供安全、可控的工具和数据源访问。这些服务器展示了MCP的多样性和可扩展性,涵盖了从文件系统操作到数据库集成、从网络搜索到AI图像生成等多种功能。
一个基于Google自定义搜索API的MCP服务器,为语言模型提供标准化网络搜索接口
一个基于Google自定义搜索API的MCP协议服务器,为语言模型提供标准化网络搜索接口,支持环境变量配置和类型安全实现。
闪电网络MCP服务器是一个允许大型语言模型代理通过自然语言查询闪电网络节点数据的服务,支持gRPC和LNC连接,提供可读摘要和结构化JSON输出。
一个基于Google自定义搜索API的MCP协议服务器,为语言模型提供标准化网络搜索能力。