大模型记忆管理和优化框架是当前各大厂商争相优化的热点方向，MemOS 相比现有 OpenAI 的全局记忆在大模型记忆评测集上呈现出显著的提升，平均准确性提升超过 38.97%，Tokens 的开销进一步降低 60.95%，一举登顶记忆管理的 SOTA 框架，特别是在考验框架时序建模与检索能力的时序推理任务上，提升比例更是达到了 159%，相当震撼！
Skywork-Reward-V2全新发布！巧妙构建超高质量的千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA表现。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。
大语言模型（LLM）以生成能力强而著称，但如何能让它「听话」，是一门很深的学问。 基于人类反馈的强化学习（RLHF）就是用来解决这个问题的，其中的奖励模型 （Reward Model, RM）扮演着重要的裁判作用，它专门负责给 LLM 生成的内容打分，告诉模型什么是好，什么是不好，可以保证大模型的「三观」正确。
如果一个视觉语言模型（VLM）只会“看”，那真的是已经不够看的了。
清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化（DDO）。
时序数据分析在工业监控、医疗诊断等领域至关重要。比如航空发动机监控这个复杂工业场景中，工程师需分析海量多通道传感器数据，以判断设备状态并制定维护决策。
Agentless+开源模型，也能高质量完成仓库级代码修复任务，效果媲美业界 SOTA 。
这款 Agent 擅长多轮搜索和推理，平均每项任务执行 23 个推理步骤，访问超过 200 个网址。它是基于 Kimi k 系列模型的内部版本构建，并完全通过端到端智能体强化学习进行训练，也是国内少有的基于自研模型打造的 Agent。
“边看边画，边画边想”，让大模型掌握空间思考能力，结果直接实现空间推理任务新SOTA。
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