AI 模型库：大模型、Agent 与开发工具
收录并解读主流 AI 模型、Agent 与开发工具的能力、场景与选型对比。
标签：AI科学
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LLM Council – Karpathy 开源的多模型协作框架
LLM Council是由前OpenAI、Tesla AI负责人Andrej Karpathy开源的多模型协作推理框架。它颠覆了传统单一模型“一言堂”的问答模式，通过引入类似“专家评审团”的机制，将用户问题同时分发给多个不同的大语言模型（如Claude、GPT、Gemini等）独立作答，并让模型之间进行匿名交叉评审与打分，最终由指定的“主席模型”（Chairman LLM）综合所有观点，输出一个经...
autoresearch – Karpathy 开源的 AI 自主科研实验框架
autoresearch 是由 OpenAI 前研究科学家、特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy 开源的 AI 自主科研实验框架，旨在将深度学习模型训练中的“调参-跑实验-看日志-再调参”这一人工循环完全自动化。该框架允许 AI Agent 在单张 GPU 上自动运行 nanochat 训练实验，自主修改代码、调整超参数、执行训练、分析验证指标，并决策下一步优化方向，从而让 AI ...
Chronicles-OCR – 腾讯联合高校等推出的视觉感知评测基准
Chronicles-OCR 是腾讯混元联合中国科学院信息工程研究所、安阳师范学院、南开大学及故宫博物院共同推出的业界首个覆盖中国汉字“七体之变”完整演化轨迹的跨时间视觉感知评测基准。该基准包含 2,800 张高质量图像，系统涵盖甲骨文、金文、篆书、隶书、楷书、行书、草书七大字体，通过阶段自适应标注范式与四大评测任务，系统评估视觉大语言模型在面对数千年汉字形态持续演变时的感知鲁棒性与泛化能力。
ELF – 何恺明团队推出的首个扩散语言模型
ELF（Embedded Language Flows）是由计算机视觉领域权威学者何恺明团队推出的首个基于连续扩散范式的语言模型，彻底颠覆了传统自回归语言模型的生成逻辑。该模型全程在连续 embedding 空间中进行去噪生成，仅在最后一步将连续表示离散化为 token，从而在极低的计算资源消耗下实现高质量的文本生成。ELF 仅用 105M 参数和 45B 训练 token，在 OpenWebTe...