Mozilla任命新CEO並推出“AI-first”戰略，計劃將AI模型嵌入Firefox核心功能，以應對市場份額跌破3%的挑戰。新功能包括分頁旁添加摘要、改寫及搜索助手，並提供“全局關閉”按鈕。此舉引發開源社區對隱私和瀏覽器核心使命的擔憂。
12月6日至7日，第十屆語言服務高級論壇在廣州大學舉行。會上，粵語語料庫建設與大模型評測實驗室發佈了AI-DimSum多模態粵語語料庫平臺，旨在突破粵語作爲“低資源語言”的數字化困境。該平臺圍繞“數字中文建設”和“大灣區文化數字化”需求，構建了多模態語料庫，推動粵語在人工智能時代的保護與發展。
廣州大學舉辦第十屆語言服務高級論壇，發佈AI-DimSum粵語語料庫平臺，推動粵語數字化發展。粵語作爲全球使用人數過億的漢語方言，在互聯網領域長期被視爲低資源語言，該平臺有望改善這一現狀。
8月26日首屆“AI國際人才峯會”上，PPIO聯合創始人姚欣分享AI時代創業者必備特質。峯會由香港投資管理公司與北京智源人工智能研究院主辦，匯聚全球AI專家與青年學者，探討AI前沿發展與產業實踐。姚欣提出創業者需具備“PDA”思維：Problem-Native（問題原生）、Data-Driven（數據驅動）、AI-Augmented（AI增強）。
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這是對ai-sage的GigaChat3-10B-A1.8B模型進行的量化處理版本，採用llama.cpp的imatrix量化技術，可在不同硬件條件下更高效地運行。模型支持俄語和英語，主要用於文本生成任務。
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這是ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16模型的GGUF量化版本，提供了多種量化選項，從高精度的Q8_0到極度壓縮的smol-IQ1_KT，滿足不同硬件條件下的部署需求。該模型支持32K上下文長度，採用MLA架構，專為對話場景優化。
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這是 ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview-bf16 模型的量化版本，旨在為大眾提供免費的知識獲取途徑。該模型是一個大型語言模型，專注於文本生成任務。
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這是ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B模型的量化版本，採用GGUF格式，需要特定的llama.cpp分支支持。模型採用混合專家架構，總參數量約118億，其中激活參數量約18億。
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GigaChat3-10B-A1.8B是GigaChat系列的對話模型，基於混合專家（MoE）架構，共有100億參數，其中18億為活躍參數。該模型採用多頭潛在注意力和多令牌預測技術，支持25.6萬令牌的長上下文，在多語言對話和推理任務中表現出色。
GigaAM-v3是基於Conformer架構的俄語自動語音識別基礎模型，擁有2.2-2.4億參數。它是GigaAM系列的第三代模型，在70萬小時俄語語音數據上使用HuBERT-CTC目標進行預訓練，在廣泛的俄語ASR領域提供最先進的性能。
GigaChat3-10B-A1.8B-base是GigaChat系列的基礎預訓練模型，採用混合專家（MoE）架構，總參數100億，活躍參數18億。模型集成了多頭潛在注意力（MLA）和多令牌預測（MTP）技術，在推理時具備高吞吐量優勢。
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基於DeBERTa-v3-large微調的AI文本檢測模型，能夠準確識別文本是由人類撰寫還是AI生成，在自定義數據集上訓練達到約97%的準確率。
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Kimina-Prover-Distill-0.6B是由Project Numina和Kimi團隊開發的定理證明模型，專注於Lean 4中的競賽風格問題解決能力。它是Kimina-Prover-72B模型的蒸餾版本，在MiniF2F-test上達到了68.85%的準確率。
由 Numina 項目和 Kimi 團隊開發的定理證明模型，專注於提升在 Lean 4 中的競賽式問題解決能力。
Kimina-Prover-Distill-8B 是由 Project Numina 和 Kimi 團隊開發的定理證明模型，專注於 Lean 4 中的競賽風格問題解決能力。
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基於DeBERTa微調的命名實體識別模型，專門用於檢測文本中的個人身份信息(PII)，如姓名、社保號碼、電話號碼等敏感信息。
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DeBERTa-v3-small是微軟發佈的輕量級DeBERTa模型變體，適用於文本分類任務。
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該模型基於12萬張圖像（6萬張AI生成圖像和6萬張人類圖像）進行微調訓練，專門用於檢測AI生成的高質量圖像。
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該模型用於計算俄語和英語句子的嵌入向量，通過蒸餾ai-forever/FRIDA的嵌入向量獲得。模型屬於uncased類型，不區分文本中的大小寫字母。
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基於DeBERTa-v3-large微調的AI生成文本檢測模型，專為學術場景優化
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基於nvidia/mit-b0微調的圖像分割模型，在評估集上表現出色，平均交併比達0.9210，平均準確率0.9571。
由Desklib開發的AI生成文本檢測模型，用於區分人類撰寫和AI生成的英文文本，在RAID基準測試中表現領先。
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這是一個基於自動訓練的圖像分類模型，能夠識別多種常見物體類別
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FRIDA 是一個多任務評估模型，支持多種自然語言處理任務，包括分類、聚類和重新排序等。
解決Pylance未解析導入警告的文檔
AI基礎設施代理是一個智能系統，允許用戶通過自然語言命令管理AWS雲資源。它利用AI模型將用戶需求轉化為可執行的AWS操作，並提供Web儀表板、狀態管理和安全防護功能。
一個基於Gradio的AI助手聊天項目，集成OpenAI API和Nmap工具，提供文件系統訪問和網絡掃描功能。
一個VS Code擴展原型，通過HTTP暴露MCP服務器，使AI助手能夠執行IDE驅動的代碼重構操作。
Symfony AI Mate組件是一個開發工具，為AI助手提供與PHP應用（包括Symfony框架）交互的MCP服務器，僅用於開發環境。
MCP-AWS是一個基於AI的應用程序，通過OpenAI代理和MCP服務器管理AWS EC2實例，支持自然語言命令創建和終止實例。
PostgreSQL MCP服務器是一個模型上下文協議服務，允許LLM與PostgreSQL數據庫交互，提供表創建、數據增刪改查、模式檢查等功能，支持通過Claude桌面應用進行操作。
一個MCP服務器，允許AI助手訪問和搜索本地多個AI編碼助手的歷史會話記錄，便於回顧、學習和繼續之前的工作。
AI代理市場索引搜索MCP服務器，提供按關鍵詞或類別搜索AI代理的功能，支持監控代理性能指標並提供API接入服務。
WP-CLI AI命令插件，通過Model Context Protocol（MCP）實現WordPress開發中的AI交互，支持連接本地或遠程MCP服務器。
一個基於Google Gemini和Vertex AI的AI視覺分析MCP服務器，支持圖像和視頻的多模態分析，提供對象檢測、圖像比較等功能，可集成到多種MCP客戶端中。
一個支持AI動態創建和執行自定義工具的元函數架構服務器
一個基於Ruby的AI結對編程MCP服務器，通過OpenRouter提供代碼審查、頭腦風暴、性能分析和安全檢查等AI輔助編程功能。
Higress AI-Search MCP服務器為AI模型提供即時搜索引擎結果增強
一個基於MCP協議的AI代理項目，提供用戶管理和消息資源訪問功能，支持通過REST API或MCP客戶端進行交互。
AI認知中樞是一個專業的AI團隊協作與編排系統，支持動態創建和管理多智能體團隊，通過層級化協作解決複雜任務。
Agent MCP是一個專注於AI代理和MCP編排的開源項目目錄，提供瀏覽、搜索AI代理倉庫功能，支持用戶認證和搜索歷史保存。
AI-Cursor-Scraping-Assistant是一個基於Cursor AI和MCP協議的網絡爬蟲生成工具，能夠快速分析網站結構並自動生成Scrapy或Camoufox爬蟲代碼。項目包含Cursor規則集和MCP工具集兩大組件，支持電商PLP/PDP頁面抓取，具備反爬檢測和繞過能力。
該項目通過MCP協議實現Spark代碼的AI智能優化，提供代碼優化建議和性能分析服務。
ai-create-mcp是一個基於Go的工具，用於將OpenAPI規範文件轉換為模型上下文協議(MCP)程序，支持自定義項目設置和集成選項。
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