YesChat AI 是一个集成了多种先进 AI 技术的综合平台，提供一站式访问高级 AI 功能，包括文本生成、图像生成和智能对话等。它结合了 GPT-4o、DALL·E 3、Claude 2 等多种强大模型，旨在通过智能化工具提升用户的效率和创造力。
Indic Parler是由Hugging Face和AI4Bharat团队开发的多语言文本转语音（TTS）模型，支持21种语言，包括20种印度本土语言和英语。它提供69种独特语音，支持情感渲染（如愤怒、快乐、悲伤）和多种口音（如英国英语、美国英语）。
Auto-Deep-Research，由港大团队开发的开源AI助手，性能超越OpenAI Deep Research，却无需高额费用！它支持多模态LLM，可自动完成复杂研究任务，如文件解析、数据分析和报告生成。
阿里国际开源Ovis2系列多模态大语言模型，涵盖1B到34B六个版本，性能卓越！34B版本在多模态通用能力榜单中超越众多70B旗舰模型，数学推理和视频理解能力领先。开源代码已上线GitHub，Hugging Face和Modelscope可直接下载，快来体验！
SignLLM是全球首个通过文字描述生成手语视频的多语言手语模型，该模型支持8种手语类型，包括美国手语等。它基于首个公开的多语言手语数据集 Prompt2Sign 开发，能够将输入的文本或语音指令转换为手语手势视频。
一种创新的3D动画生成系统，旨在通过剧本自动生成符合逻辑的3D角色动画。该系统由剑桥大学的研究团队开发，并在2024年被ICRA会议接收，展示了其在多角色互动运动生成中的潜力。
近期，DeepSeek在其官网X账号上宣布，将在下周陆续开源五个代码库，以推动人工智能行业的发展。这些经过严格测试的在线服务模块已准备好投入生产环境。
谷歌的Veo 2是一款具有革命性意义的AI视频生成模型，其在分辨率、时长、逼真度、物理建模和镜头控制等方面均超越了OpenAI的Sora模型。这一技术不仅为内容创作者提供了强大的工具，也为AI视频生成领域树立了新的标准。
阿里通义万相视频生成模型WanX 2.1凭借其强大的技术实力和广泛的应用场景，已成为视频生成领域的领先工具，为用户提供了前所未有的创作体验。
Evo2是一款由美国弧形研究所（Arc Institute）、英伟达（NVIDIA）、斯坦福大学等机构联合开发生物学AI模型，该模型基于超过 12.8 万个基因组 的 9.3 万亿个核苷酸 数据进行训练，能够“读、写、思考”核苷酸语言，标志着生成生物学领域的一个重要时刻。
HealthGPT一款由浙江大学、电子科技大学、阿里巴巴等多家机构联合开发的先进医学视觉语言模型（Med-LVLM），它能够处理多种医学图像（如X光、CT、MRI等），并提供诊断建议、视觉问答和医学文本生成等功能。
Bito是一款提供代码审查、聊天与自动补全的全能的AI编程工具，它支持代码生成、自动补全、代码审查、聊天交互等多种功能。
UI2Code是一款可以快速生成 Flutter、Swift 或 Kotlin 等语言的AI编程工具，它支持多种前端框架和编程语言，满足不同项目需求。
OSUM支持8种语音任务，包括语音识别（ASR）、带时间戳的语音识别（SRWT）、语音事件检测（VED）、语音情感识别（SER）、说话风格识别（SSR）、说话人性别分类（SGC）、说话人年龄预测（SAP）以及语音转文本聊天（STTC）。
将DeepSeek大模型接入自身AI的软件有很多，它们分别是DeepSider、WordPress ai助手、深度求索（快捷指令）、DeepChat、快对AI、欧路翻译、ChatGPT Box、沉浸式导读等等。
Le Chat 是一款功能强大且灵活的 AI 对话助手，适用于个人和企业用户，提供了多种语言支持、多种模型选择以及用户友好的交互体验。
超图软件（SuperMap Software）近日宣布已完成对 DeepSeek-V3 和 R1 系列大模型的对接与适配，并正式上线了 SuperMap Copilot Beta 版。新产品SuperMap Copilot Beta 版已正式上线，具备“多、快、好、省”的显著优势。
KnowS 通过其强大的 AI 技术和医学知识图谱，为医学领域提供了高效、精准的知识支持，是医学工作者和研究人员的得力助手。
AI社区笔记（AI Community Notes）是一个结合了人工智能和社区参与的系统，旨在提升社交媒体平台上信息验证的速度和准确性。该系统允许社区成员为内容添加背景笔记，同时利用 AI 技术扩展和改进笔记撰写过程，增强用户在网络上寻求真相的能力。
TongGeometry是北京通用人工智能研究院开发的一款AI几何模型，旨在解决复杂的几何问题。该模型在国际数学奥林匹克（IMO）AG-30题和AG-50题上的表现尤为突出，解决了所有30题中的所有题目，并在AG-50上解决了42题，超过了人类金牌选手的平均水平（25.9和40.9分）。
