概率性世界模型

本文提出了一种将自然语言转换为计算机能够理解的形式的框架，该框架将自然语言的任务、实体和关系翻译成概率性世界模型，并使用概率性程序来表示和推理这个世界模型。

一个用于语言信息思维的计算框架，通过概率程序与自然语言相结合，破解世界模型。

StableLM是Stability AI最新开源的大语言模型，目前开放的是3B和7B的版本，后续会开放更大规模的模型，适合商用。

智析是浙江大学基于Llama架构开发的13B参数规模的大型模型，专注于知识抽取，具备高效的自然语言处理能力，能够处理复杂的信息提取任务。

Nanbeige-16B（南北阁-16B）是南北阁大模型实验室研发的160亿参数规模的大语言模型，采用了2.5T Tokens进行预训练，数据包含大量互联网高质量语料、各类书籍、代码等领域脱敏文本，在各个权威测评数据集上都取得了不错的效果。本次发布包含有 Base、Chat 以及扩展上下文长度的 Base-32k、Chat-32k 版本。

LangChain是一个用于构建基于大型语言模型（LLM）应用的框架，它简化了复杂任务的实现，并支持多种集成和扩展。

Llama 3 是一个开放获取的语言模型，专注于语言细微差别、上下文理解及复杂任务，如翻译和对话生成。该模型在多种语言处理任务中表现出色，能够处理复杂的语言环境，适用于多种应用场景。

LAVIS是一个一站式的语言-视觉智能库，支持多种语言-视觉任务，集成多种预训练模型，提供简单易用的API，以及自定义模型的训练和评估，具备高效的推理速度和性能。

Tree of Thoughts (ToT) 是一个强大而灵活的算法，能将模型推理能力提升多达70%。该插件式版本允许用户连接自己的模型，体验超智能的推理能力。

Navan.ai是一个无代码平台，允许开发者和企业在几分钟内构建和部署计算机视觉AI模型，节省高达85%的开发时间和成本。用户可以通过nStudio快速构建模型，通过nCloud将模型部署到云端，并获得推理API。此外，用户还可以选择使用预训练的视觉AI模型，如人脸检测等。

OpenThought ARC-AGI-2是一个开源项目，旨在构建认知核心，以解决人工智能领域中的各种挑战。该项目专注于开发能够自我改进和进行推理的智能系统，为推动人工智能的进步提供基础。