亚马逊为Ring门铃和摄像头推出“Familiar Faces”人脸识别功能。用户可在App中建立最多50人的熟人面孔库，之后门铃将推送个性化通知，如“妈妈在前门”，而非普通提醒。该功能默认关闭，需手动开启，目前覆盖美国18岁以上用户。使用方法：上传照片、命名、完成注册，之后系统自动识别匹配。
蚂蚁集团开源百灵大模型Ring-flash-linear-2.0-128K，专攻超长文本编程。采用混合线性注意力与稀疏MoE架构，仅激活6.1B参数即可媲美40B密集模型，在代码生成和智能代理领域达到最优表现，高效解决长上下文处理痛点。
蚂蚁百灵开源高效推理模型Ring-mini-sparse-2.0-exp，基于Ling2.0架构优化长序列解码。创新结合高稀疏比MoE结构与稀疏注意力机制，显著提升复杂长序列推理性能。通过架构与推理框架深度协同优化，有效应对长序列处理挑战。
蚂蚁集团10月14日开源万亿参数模型Ring-1T，包含权重与训练方法。该模型基于预览版升级，通过强化学习优化推理能力，并完善通用性能，在多项任务中表现均衡。团队正挑战更高难度以提升数学等复杂推理能力。
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RinggAI
这是一个专为通话记录分析打造的混合语言AI模型，能够处理印地语、英语和混合印地英语的通话转录内容。模型基于Qwen2.5-1.5B-Instruct进行微调，具备强大的多语言理解和信息提取能力。
bartowski
这是inclusionAI的Ring-mini-2.0模型的量化版本，通过llama.cpp进行imatrix量化处理，能在不同硬件条件下更高效地运行，满足多样化的使用需求。
inclusionAI
Ring-mini-2.0是基于Ling 2.0架构深度优化的高性能推理型MoE模型，仅有160亿总参数和14亿激活参数，却实现了与100亿规模以下密集模型相当的综合推理能力。在逻辑推理、代码生成和数学任务方面表现出色，支持12.8万长上下文处理和每秒300+令牌的高速生成。
玲珑线性预览版是由InclusionAI开源发布的混合线性稀疏大语言模型，总参数量17.1B，激活参数量3.0B。该模型基于混合线性注意力机制实现长文本推理，在推理过程中具备近线性计算复杂度与近恒定空间复杂度。
ringhyacinth
这是一个基于美甲套装图片微调的Stable Diffusion模型，可用于生成各种风格的美甲设计。
Oura MCP服务器是一个用于访问Oura Ring数据的模型上下文协议服务，支持通过个人访问令牌或OAuth2凭证获取用户健康数据，包括睡眠、活动、压力等多项指标。
Oura Ring健康数据MCP服务器，通过Oura API v2提供睡眠、活动、心率等健康数据的访问接口，支持个人配置和实时Webhook功能。
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