WebGUM 是一个新的解决方案，设计了适用于离线微调的更有效的奖励模型，能够以多模式方式获得对网页的深刻理解，并推理出下一步行动的准确度大大提升。
Qwen2-VL是由Qwen团队和阿里云开发的多模态大语言模型系列，能够处理时长超过20分钟的视频，同时在文档理解方面表现出显著优势。该模型支持多模态输入，能够处理视频和文本数据，适用于多种应用场景。
Fast Stable Diffusion CPU是一款专为CPU优化的快速稳定扩散模型，在Core i7-12700上生成一张512x512的图片仅需21秒，具有优越的性能和广泛的兼容性，适合各种计算环境。
利用大型语言模型(LLM)驱动的NPC(非玩家角色)项目，旨在为游戏开发提供高性能的交互式角色，支持多种游戏场景，能够在本地硬件上运行，为开发者提供灵活的API接口，增强游戏的互动体验。
iTextMaster是一款基于ChatGPT的PDF工具，旨在快速阅读和与PDF进行智能对话。同时，它还支持在线网页摘要和聊天功能。
QA-CLIP是一个支持中文文本和图像的多模态理解的模型，具有最先进的性能和准确性，能够用于多种下游任务，如图像分类、文本生成等，且易于集成和使用。
GraphLLM是一个基于图的框架，旨在通过大型语言模型（LLM）高效处理数据。它支持网页搜索和运行Python代码，提供强大的工具集以抓取网页并重新格式化数据，使其更适合LLM的处理需求。
