# 跨領域泛化

基於QwenCoder微調的SQL生成模型，支持多種方言，性能優異

AIMv2 是通過多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多項多模態理解基準測試中表現優異。

AIMv2是基於多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多項視覺任務中表現優異。

AIMv2是通過多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多項基準測試中表現優異

基於GLiNER的微調版本，專為新聞實體抽取優化，在18個基準測試中零樣本準確率最高提升7.5%

Depth Anything 是一個強大的深度估計模型，利用大規模無標籤數據釋放深度估計的潛力。

Depth Anything是一種深度估計模型，利用大規模無標記數據提升性能，適用於單目深度估計任務。

基於多尺度正無標記方法訓練的中文AI生成文本檢測器

基於GPL-3.0許可證的開源模型，具體功能和用途需參考模型文檔

Whisper Tiny是OpenAI開發的自動語音識別(ASR)模型，屬於Whisper系列中最小的版本，參數規模為39M。

Whisper是一個預訓練的自動語音識別(ASR)和語音翻譯模型，經過68萬小時標註數據訓練，具有強大的跨領域泛化能力。

該模型是Facebook Wav2Vec2的微調版本，專注於語音識別任務，在多種語音數據上預訓練並在Librispeech上微調，具有魯棒性強的特點。

基於MS MARCO段落數據集微調10,000步的T5-large重排序器，在非MS MARCO數據集上表現優異

CLIP是由OpenAI開發的多模態模型，通過對比學習將圖像和文本映射到共享的嵌入空間，實現零樣本圖像分類能力。