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AI 研究技能与智能体

围绕一个问题读遍资料,再告诉你每份资料怎么说的提示词和智能体。

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OpenEuroLLM Prelude-base 9B

openeurollm · 工具包

一个实验性 9B 基础语言模型的中间训练检查点,用 10T 词元训练,以英文为主并含一部分多语言内容。适合关注欧洲开源模型训练的研究者。

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ConeML 1.2B Experimental

ConeML · 工具包

从你提供的事实里找出最高、最老或第一个对象,是一个小型英文研究模型,提供 FP32 Safetensors 和 Q8_0 GGUF 文件。适合研究者,仅限非商业使用。

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nightmedia 制作的实验性 9.4B 图文模型,由三个 9B 模型合并而成,面向推理和理科问题。适合喜欢尝试小型开放合并模型的爱好者和研究者。

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Qwen3.5-4B-Qwenputer

divagr1925 · 工具包

一个实验性的 Qwen3.5-4B,把 32 位 RISC-V CPU 编译进了权重里,所以能在模型内部做精确算术,适合想探索语言模型内部计算的研究人员和好奇的开发者。

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Diffusion-Qwen3.8-27B

summerAIO · 工具包

把 Qwen3.8-27B 转成掩码扩散语言模型,用并行解掩码的方式生成文字。这是一个实验性的研究检查点,适合有大显卡的研究人员和机器学习工程师。

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一个由 LLM 在不训练的情况下编辑了两个权重矩阵的 Qwen3.5-0.8B,用来消除它的思考死循环并提升数学能力。这是面向研究人员和小模型用户的实验性模型。

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pjit-21k

Linum-AI · 工具包

Linum 的实验性 2B 文生图模型,训练算力约 2.1 万美元,最适合用 50 到 80 个词的详细提示词,不能在图里写字。适合研究人员和好奇的创作者。

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qwen-concept-27b

ConceptCountry · 工具包

对 Qwen3.8-27B 的九个权重矩阵做了权重空间编程式的编辑,无需训练,所以它用更少的 token 思考。这是面向研究人员和本地模型用户的实验性版本。

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