百度文心AI发布2025年度提示词“工作”，去年关键词为“答案”。过去一年，用户通过AI寻求生活、梦想等答案，推动AI理解人类情感与思维。2025年，人们转向向AI倾诉工作中的期待与困惑。
谷歌向开发者开放新版深度研究代理，可嵌入应用。该代理采用迭代研究方法，能自主搜索、分析并持续优化答案，性能优于前代模型。
OpenAI推出“忏悔”训练框架，旨在提升AI模型的诚实度。该机制要求模型在给出主要答案后，主动承认自身错误或不当行为，以纠正传统训练中可能导致的掩盖真相或提供不准确回答的问题。
OpenAI推出“忏悔”框架，训练AI模型主动承认不当行为或问题决策，旨在解决大语言模型因追求“符合预期”而可能产生虚假陈述的问题。该框架引导模型在给出主要答案后进行二次回应，详细说明其推理过程。
将产品和开发文档转化为可信、带引用的答案，助力客户自助服务。
实时AI面试助手和编码面试副驾，可通过多种方式获题并获答案，有10次免费使用机会。
专为律师打造的AI，将法律库转化为可靠答案，提升工作效率。
集成主流AI模型，自动选优，多模型联用，获精准答案
Clemylia
Tesity-T5是由Clemylia开发的编码器-解码器类型语言模型，专注于带上下文的问答任务。该模型能够根据提供的文本上下文，精准提炼并合成答案，具有事实性和综合性的回答能力。
cpatonn
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2是由NVIDIA从头训练的大型语言模型，专为推理和非推理任务设计。采用混合Mamba2-Transformer架构，支持多语言，具备可控推理能力，可根据用户需求生成推理过程或直接给出答案。
Ayush472
基于T5-base微调的技术多项选择题生成模型，专门用于根据技术上下文和正确答案生成相关的问题，适用于教育内容和评估的创建。
iCIIT
TripleBits-Sinhala-Gemma-2B-QnA是基于Google Gemma 2B架构的僧伽罗语问答模型，通过PEFT技术进行微调。该模型在多样化的僧伽罗语语料库上进行了持续预训练，并专门针对僧伽罗语问答任务进行了优化，能够为僧伽罗语的问答场景提供准确的答案。
gaotang
RM-R1 是一个用于推理奖励模型（ReasRM）的训练框架，通过生成评分标准或推理轨迹来评估候选答案，提供可解释的评价。
RM-R1是一个用于推理奖励模型(ReasRM)的训练框架，通过生成评分标准或推理轨迹来评判候选答案，提供可解释的评判。
RM-R1 是一个用于推理奖励模型的训练框架，通过生成结构化的评分标准或推理轨迹来评判两个候选答案，提供可解释的理由。
RM-R1是一个用于推理奖励模型（ReasRM）的训练框架，通过生成评分标准或推理轨迹来评估候选答案，相比传统奖励模型在准确率和可解释性上有显著提升。
RM-R1是一个用于推理奖励模型（ReasRM）的训练框架，通过生成评分标准或推理轨迹来判断候选答案，提供可解释的评价。
elyza
ELYZA-Shortcut-1.0-Qwen-32B是基于Qwen2.5-32B-Instruct开发的非推理模型，能够绕过推理步骤直接生成最终答案。
Dans-DiscountModels
这是一个基于ModernBERT-large架构的文本分类器，专门用于在创意写作和角色扮演领域识别和过滤拒绝表述及其他非答案内容，为相关创作和互动提供精准的文本筛选功能。
ytu-ce-cosmos
专为土耳其语逆向生成任务微调的GPT-2模型，能够根据答案生成对应的问题
yeliudev
VideoMind是一个多模态智能体框架，通过模拟人类思维的处理流程（如任务拆解、时刻定位与验证和答案合成）来增强视频推理能力。
LaciaStudio
基于sberbank-ai/ruBert-large微调的文档问答模型，擅长从文档中提取答案，支持俄语和英语。
2KKLabs
基于sberbank-ai/ruBert-base微调的文档问答模型，擅长从文档上下文中提取答案，支持俄语和英语。
基于ruBert-base微调的文档问答专用模型，针对从给定文档上下文中提取答案的任务进行了优化。
fares7elsadek
基于T5-base微调的问答对生成模型，支持在答案部分缺失时仍能生成连贯问题
yeniguno
基于mBART-large-50微调的土耳其语抽象问答模型，专为法律文本设计，能够生成自然流畅的释义答案而非简单片段抽取。
KRLabsOrg
LettuceDetect 是一个基于 ModernBERT 的幻觉检测模型，专为 RAG 应用设计，能够识别答案中未被上下文支持的词元。
kaixkhazaki
基于BERT架构微调的土耳其语医疗领域问答模型，专门用于从医疗文本中提取答案
一个连接Wolfram Alpha API的MCP服务器，提供类似DuckDuckGo中!wa命令的功能，通过API查询Wolfram Alpha获取答案。
一个为FIRST机器人竞赛队伍设计的工具，可同时搜索WPILib、REV、CTRE等多个官方文档库，通过自然语言提问快速获取编程和硬件配置答案，支持VS Code集成和AI助手优化。
Tavily MCP服务器是一个基于Tavily搜索API的AI网络搜索服务，提供网页搜索、答案生成和新闻搜索功能，支持多种安装和配置方式。
Gemini DeepSearch MCP是一个自动化研究代理，利用Google Gemini模型和Google搜索进行深度多步骤网络研究，生成高质量、带引用的答案。
一个用Go语言实现的MCP服务器，用于通过Wordle API获取Wordle每日谜题的答案。支持Docker快速部署和本地运行两种方式。
Apple RAG MCP是一个为AI代理提供苹果开发专业知识的检索增强生成系统，集成了官方Swift文档、设计指南和Apple Developer YouTube内容，通过AI驱动的混合搜索技术提供准确的技术答案。
一个基于Cloudflare Workers的AI驱动研究协调服务，通过智能分析查询、并行调用多种专业工具并整合结果，为用户提供全面、结构化的研究答案。
一个基于Gemini API的MCP服务器，提供AI驱动的网页搜索和摘要服务，能够合成信息并返回带引用的综合答案。
这是一个针对石油天然气行业的MCP+RAG概念验证项目，通过智能路由将用户查询自动分发到正确的领域服务（如钻井、生产、采购等），并结合混合检索技术从文档中获取精准信息，提供带引用的答案，实现跨域数据的快速统一访问。
NotebookLM MCP服务器的安全强化版本，提供零幻觉答案、Gemini深度研究、文档API和程序化笔记本创建功能，具备14层企业级安全防护，包括后量子加密、证书固定和合规支持。
一个将Perplexity AI API集成到Claude桌面的工具，支持联网搜索并提供带引用的答案
该项目实现了一个MCP协议服务器，提供基于OpenRouter的网页搜索工具，能够生成简洁、实时的答案。
一个结合LangChain、MCP协议、RAG技术和Ollama的智能搜索引擎，支持网页搜索、信息检索和答案生成，具备本地和云端LLM调用能力。
提供纽约时报Connections游戏答案查询的API服务
Peft%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
