Audio-Reasoner:首个能深度思考的大型音频语言模型,用大规模音频推理数据训练而成。
实现音频领域的深度推理和结构化思维;构建了120万推理丰富的高质量数据集CoTA;在MMAU-mini和AIR-Bench-Chat基准测试中性能大幅提升
实现音频领域的深度推理和结构化思维;构建了120万推理丰富的高质量数据集CoTA;在MMAU-mini和AIR-Bench-Chat基准测试中性能大幅提升
仅用6小时训练时间,成本约1000美元;在AIME24等数学竞赛中超越DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B;提供完整的训练数据和代码,助力低成本复现
支持多种编程语言,包括Python、Java、JavaScript等;使用Docker容器实现代码隔离,确保主机系统安全;支持Kubernetes和远程Docker主机,具备强大的可扩展性
支持数百甚至数千个工具的扩展性; 通过LangGraph持久化层存储工具元数据;提供自定义工具检索功能
一个为开发者打造的生产级Next.js+Stripe+Supabase全栈模板。它能帮助你快速搭建具备支付功能的全栈应用,核心价值在于整合了现代开发所需的关键技术栈,让你专注于业务逻辑。
集成Stripe支付,轻松实现订阅和支付管理;使用Supabase实现快速认证和数据库管理;支持暗黑模式和响应式设计,适配多种设备。
yt-stripe-nextjs-supabase | #模板
集成Stripe支付,轻松实现订阅和支付管理;使用Supabase实现快速认证和数据库管理;支持暗黑模式和响应式设计,适配多种设备。
yt-stripe-nextjs-supabase | #模板
提出Chameleon数据集,模拟真实场景,挑战人类感知;评估9种现成检测器,发现多数模型失效;提出AIDE模型,融合多专家特征,大幅提升检测精度
支持多种认证方式,包括密码、OAuth和Passkey;提供SQLite和PostgreSQL存储支持;项目处于早期开发阶段,API灵活且可扩展性强