第32届全国大豆科研生产研讨会上，王晓波团队发布大豆垂直大模型“丰菽”2.0。该版本实现多模态数据深度融合，系统整合大豆专业资料，构建更完善的结构化数据体系，为大豆产业数字化转型按下“加速键”。
德国税务审计网络HSP GRUPPE正通过ChatGPT Enterprise重塑专业服务。该组织集合多家独立事务所，二十余年深耕流程数字化与标准化，早于AI时代即建立起完善质量体系和改进文化。管理层不满足于效率提升，而是借此提出更根本的行业变革命题。
云知声基于U2基座升级推出行业首个“U2-Med三医大模型”，专注医疗、医保、医药领域。该模型用于深度融入医保商保协作等核心业务，旨在提升三医数字化水平，标志其智慧医疗布局进一步深化。
巨量引擎发布自研广告治理大模型Mamoda 2.5，实现内容安全风控技术升级。该模型从1.0仅能识别基础违规文本起步，经持续迭代，能力边界不断扩展，为数字化广告生态的违规内容高效精准识别与治理提供更强支撑。
一款快速、真实的 AI 时尚设计生成器，支持服装设计与虚拟试穿。
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supOS是一体化工业物联网平台，支持多源工业数据集成，实现数字化转型。
NextGenAI 是 OpenAI 发起的联盟，旨在通过 AI 加速研究突破和变革教育。
impresso-project
Impresso NER模型是一个专门用于历史文档处理的多语言命名实体识别模型。基于堆叠式Transformer架构，能够识别数字化历史文本中的细粒度和粗粒度实体类型，包括人名、头衔、地点等。该模型针对历史文档中的OCR噪声、拼写变化和非标准语言用法进行了优化。
Impresso NER模型是一个用于历史文档处理的多语言命名实体识别模型，基于堆叠式Transformer架构，能够识别数字化历史文本中的细粒度和粗粒度实体类型。
Kansallisarkisto
基于Transformer的手写文本识别模型，专为瑞典语和芬兰语设计，适用于历史文档数字化。
pstroe
该模型是基于TrOCR架构的手写文本识别模型，专门针对16世纪布林格书信集进行微调训练，适用于历史手写文档的数字化处理。
Azu
该模型能够将手写数学表达式的图像转换为对应的LaTeX序列，适用于数学公式识别和数字化处理。
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