马斯克在播客中预测，由于地球电力增长停滞，未来三年内太空将成为部署AI成本最低、效率最高的地方。他指出全球面临电力瓶颈，芯片产出指数增长而电力增长几乎持平，预言到2026年底人类可能面临电力短缺，推动“太空GPU”成为资本市场关注焦点。
苹果与特拉维夫大学合作推出“原则性粗粒度”技术，通过改变AI语音合成中的验证方式，在保持音质无损的同时，将生成速度提升约40%，突破了传统自回归模型逐个预测声音片段的效率瓶颈。
马斯克预测xAI将在年底前推出AI生成游戏，并计划明年大规模发布可实时生成、高画质且高度可定制的影视和游戏内容。
百度智能云在内部战略会上宣布，将2026年AI相关收入增速目标从100%大幅上调至200%，展现出全力争夺AI云市场领先地位的进攻性姿态。其底气源于对市场潜力的乐观预判，IDC预测全球AI云市场规模有望在2030年突破4000亿美元。
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GigaChat3-10B-A1.8B 是 GigaChat 系列的高效对话模型，基于混合专家（MoE）架构，拥有 100 亿总参数和 18 亿活跃参数。它采用了创新的多头潜在注意力（MLA）和多令牌预测（MTP）技术，旨在优化推理吞吐量和生成速度。模型在 20T 令牌的多样化数据上训练，支持包括中文在内的 10 种语言，适用于需要快速响应的对话场景。
GigaChat3-10B-A1.8B是GigaChat系列的对话模型，基于混合专家（MoE）架构，共有100亿参数，其中18亿为活跃参数。该模型采用多头潜在注意力和多令牌预测技术，支持25.6万令牌的长上下文，在多语言对话和推理任务中表现出色。
GigaChat3-10B-A1.8B-base是GigaChat系列的基础预训练模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数100亿，活跃参数18亿。模型集成了多头潜在注意力（MLA）和多令牌预测（MTP）技术，在推理时具备高吞吐量优势。
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BT4模型是LeelaChessZero引擎背后的神经网络模型，专门用于国际象棋对弈。该模型基于Transformer架构设计，能够根据历史走法预测最佳下一步走法、评估棋局形势并生成走法概率。
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WavJEPA是基于波形的联合嵌入预测架构的音频基础模型，利用高级语义表示学习解决语音单元或标记级表示学习的不足。在众多下游基准任务中显著优于最先进的时域音频基础模型，同时所需计算资源大幅减少。
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TabPFN-2.5是基于Transformer架构的表格基础模型，利用上下文学习技术，能够在一次前向传播中解决表格预测问题，为结构化表格数据提供高效的回归和分类解决方案。
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Emu3.5是北京智源人工智能研究院开发的原生多模态模型，能够跨视觉和语言联合预测下一状态，实现连贯的世界建模和生成。通过端到端预训练和大规模强化学习后训练，在多模态任务中展现出卓越性能。
Emu3.5是由北京智源人工智能研究院（BAAI）开发的原生多模态模型，能够跨视觉和语言联合预测下一状态，实现连贯的世界建模与生成，在多模态任务中表现卓越。
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Chronos-2是一个拥有1.2亿参数的时间序列基础模型，支持零样本预测。它在单一架构内支持单变量、多变量和协变量感知任务，在多个基准测试中实现了零样本预测的最先进精度，且推理效率极高。
MERaLiON
MERaLiON-SER-v1 是一个参数高效的多语言语音情感识别模型，能够同时预测7种离散情感类别和连续的情感维度值。该模型基于Whisper-Medium编码器构建，采用LoRA自适应技术，在多语言语音情感识别任务中表现出色。
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这是Tacoin基于NVIDIA GR00T模型在LIBERO libero long基准测试上进行微调的机器人操作模型。该模型采用双RGB流和8自由度状态输入，能够预测16步关节空间动作，专门用于长视野机器人操作任务。
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FIBO是首个专为长结构化描述训练的开源文本到图像模型，为可控性、可预测性和特征解耦设定了新标准。该模型拥有80亿参数，仅使用有许可的数据进行训练，支持专业工作流程需求。
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AHN是一种用于高效长上下文建模的创新神经网络架构，通过将无损内存转换为固定大小的压缩表示，结合了Transformer和RNN的优势，在长序列处理中实现高效计算和准确预测。
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Ming-UniVision是一个多模态大语言模型，首次将连续视觉表征集成到下一令牌预测框架中，在单一自回归范式下统一了视觉和语言，无需离散量化或特定模态的头部。该模型支持联合图像理解与生成，在视觉语言训练中收敛速度更快，还支持多轮上下文视觉任务。
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Kairos-10M是一款专为跨领域零样本预测设计的时间序列基础模型，拥有约1000万参数。它能处理不同信息密度的异构时间序列数据，无需微调即可在不同领域实现强大的泛化能力。
Kairos-50M是一个拥有5000万参数的时间序列基础模型，专门用于跨不同领域的零样本预测。它采用自适应分词和位置编码技术，能够处理具有不同信息密度的异构时间序列数据，无需微调即可在不同领域实现强大的泛化能力。
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PatchFM是一个基于Transformer架构的单变量时间序列预测基础模型，采用逐块预测方法，借鉴大语言模型的训练思想，将时间序列分割为块进行下一块预测，支持多分位数输出和不确定性估计。
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AcTora是一款先进的语言模型和Python库，专为预测社交媒体上的用户互动而设计。该项目由AmrTweg在RdivxeAI和MechaML的支持下开发，旨在将语言模型应用于营销研究。
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Wan-Fun是一款强大的文图生视频工具，支持多分辨率视频预测和多语言，能满足多样化的视频生成需求。该模型基于Wan2.2架构，具备14B参数规模，专门用于文本到视频和图像到视频的生成任务。
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Instinct是基于Qwen2.5-Coder-7B的代码编辑模型，经过真实世界代码编辑数据集微调，能够智能预测开发者的下一步操作，保持流畅编程状态。该GGUF量化版本由QuantFactory创建，提供高效的本地推理能力。
英雄联盟模拟对战预测器，提供基于历史数据的召唤师分析和AI驱动的10阶段对战模拟，支持多语言和性能比较。
Titan Memory MCP Server是一个为LLM设计的神经记忆系统，支持跨交互记忆保持和序列预测，集成于Cursor等工具中实现自动化记忆管理。
PolyMarket预测市场数据服务
工业物联网与边缘计算的MCP服务器，通过HTTP端点提供11种工具，实现AI驱动的工业自动化、预测性维护和智能工厂操作，支持MQTT、Modbus等多种协议。
SolanaViz MCP是一个模型上下文协议服务器，通过自然语言交互实现Solana区块链数据的访问、分析和可视化功能，包括价格预测、安全评估和多钱包分析。
Titan Memory Server是一个基于Google研究的神经记忆系统，提供序列学习和预测功能，支持内存状态管理和模型持久化。
AlphaFold MCP服务器是一个提供蛋白质结构预测分析工具的综合平台，支持结构检索、质量评估、批量处理和可视化集成等功能。
一个提供多平台预测市场实时数据的MCP服务器，支持Polymarket、PredictIt和Kalshi等平台，通过统一接口查询赔率、价格和市场信息
这是一个基于Model Context Protocol的Label Studio集成服务器，通过label-studio-sdk实现与Label Studio实例的程序化交互，支持项目管理、任务管理和预测集成等功能。
Chronulus AI预测代理与Claude集成的MCP服务器
一个将PyTorch Lightning框架通过结构化API暴露给工具、代理和编排系统的MCP服务器，支持训练、检查、验证、测试、预测和模型检查点管理等功能。
FortunaMCP是一个基于硬件熵的高性能随机数生成服务器，通过多种统计分布模型为AI应用提供真实不可预测的随机值，适用于模拟仿真和游戏场景。
Chronulus MCP服务是一个为Claude AI设计的预测代理服务器，支持通过多种方式安装配置，包括pip、docker和uvx，并可与文件系统、网络请求等服务集成。
Agentipy MCP Server是一个为Claude桌面版设计的模型上下文协议服务器，通过标准化接口让AI代理能够与Solana区块链交互，提供包括查询余额、执行交易、价格预测、跨链桥接等丰富的区块链工具功能。
HubSpot MCP服务器是一个开源项目，提供与HubSpot CRM API交互的功能，支持联系人、交易和公司的管理，以及销售分析和预测。
Allora MCP服务器是一个基于Model Context Protocol（MCP）的实现，提供从Allora网络获取机器学习推理数据的功能，使AI系统能够无缝访问Allora预测市场数据。
一个提供十二星座每日运势预测的MCP服务器
CryptoWeather AI比特币信号是一个通过模型上下文协议(MCP)提供实时比特币价格预测的AI服务，包含交易建议、性能指标和信号分析功能，每小时更新一次数据。
Omen是一款AI代码分析CLI工具，通过复杂度分析、技术债务检测、依赖图、热点分析等多项指标，为AI助手提供代码库上下文，帮助预测缺陷和识别风险。
Manifold Markets的MCP服务器，提供全面的预测市场交互功能，包括市场创建、交易操作、流动性管理及社交功能。
Gguf支持多种语言%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)
