TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15536 · Mar 3

#python#agent#chatbot#large_language_models#llm#llm_agent#mcp#multi_agent#multi_modal#react_agent AgentScope is a simple, production-ready framework to build AI agents fast. Install with `pip install agentscope` (Python 3.10+), then create ReAct agents with tools, memory, voice, human steering, multi-agent workflows, and finetuning in 5 minutes. It supports realtime voice, A2A protocols, RL training, and easy deployment locally, in cloud, or Kubernetes. You benefit by quickly making robust, scalable agents for tasks like games, research, or chats without complex coding, saving time and enabling real-world apps. https://github.com/agentscope-ai/agentscope

Results

1 similar post found

Search: #openbmb

当前筛选 #openbmb清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8373 · 08/27/2025, 12:03 PM

🌟MiniCPM-V 4.5: компактная модель, которая бьет гигантов в мультимодальном ИИ. Проект OpenBMB выпустил MiniCPM-V 4.5, мультимодальную модель на основе Qwen3-8B и SigLIP2-400M для распознавания изображений, серий изображений и видео, которая может работать на мобильных устройствах на более чем 30 языках. OpenBMB - некоммерческое подразделение китайской технологической компании ModelBest, под патронажем Университета Цинхуа. Среди инвесторов материнской ModelBest - Habo (Huawei), Primavera Capital Group и государственный Shenzhen Guozhong Venture Capital Management. 🟡Киллер-фича модели - эффективная работа с видео. Благодаря унифицированному 3D-Resampler модель сжимает видео в 96 раз: шесть кадров разрешением 448x448 преобразуются всего в 64 токена, тогда как большинству MLLM для этого потребовалось бы 1536 токенов. Это позволяет обрабатывать видео с частотой кадров до 10 FPS и длинные ролики без роста вычислительных затрат, что подтверждается топовыми результатами на наборах Video-MME, LVBench и MLVU. Архитектура LLaVA-UHD позволяет модели работать с изображениями до 1,8 мегапикселей и любым соотношением сторон, используя в 4 раза меньше визуальных токенов. Модель предлагает гибкий режим работы: быстрый ризонинг для повседневных задач и глубокий для сложных сценариев, переключаемый по требованию. При общем объеме в 8 млрд. параметров, MiniCPM-V 4.5 набирает 77.0 баллов по комплексному бенчу OpenCompass. Этот результат не просто улучшает предыдущие версии, модель превосходит GPT-4o-latest и Gemini-2.0 Pro, обходит открытую Qwen2.5-VL с 72 миллиардами параметров и устанавливает новый стандарт для общего MLLM на OmniDocBench. 🟡С инференсом тоже нет проблем. Доступны варианты для CPU через llama.cpp и ollama, есть квантованные версии в форматах int4, GGUF и AWQ, поддержка бэкендов SGLang и vLLM, возможность дообучения через Transformers и LLaMA-Factory, а также WebUI и оптимизированное iOS-приложение. ▶️ Чтобы было проще разобраться во всех вариантах запуска, разработчики заботливо подготовили подробный cookbook. 📌Лицензирование: MiniCPM Model License. 🟡Модель 🟡Demo 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#MMLM#MiniCPM#OpenBMB