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YOLOv13引入超图理论，其中YOLOv13-N相比YOLO11-N提升了3.0%的mAP，相比YOLOv12-N提升了1.5%的mAP。

百度最新开源大模型

多语言E5模型基于多语言MiniLM和XLM-RoBERTa，通过对比预训练和监督微调构建，支持小、基础、大型和指令调整变体，适用于多语言信息检索和语义相似性任务。

MiniMax M1拥有超长的上下文能力，100万token输入，8万token输出，足以媲美Gemini 2.5 Pro的开源模型。

Wav2vec2-large-xlsr-53 是一款用于自动语音识别（ASR）的模型，该模型在53种语言上进行预训练，可适用于低资源语音理解场景

CRNN 基于卷积神经网络和循环神经网络的结合，适用于文本识别任务。

轻量级重排序模型，易于部署，推理速度快。

F5-TTS能根据文本内容自动生成带有情感的语音，无论是愤怒、喜悦还是悲伤，都能精准把握情感变化，难辨真伪。

迄今为止最强大的开源实体化大脑模型。

iTransformer能高效利用长程时序特征，能同时预测多个指标。

同时具备Distil+SFT+RL的方法开源，人工智能大厂所用的主流后训练方法所有人都可以轻松拥有。