计算机视觉
鹰眼
我们的这款先进的模型是专门用于识别和分类PDF文件中的各种部分的。凭借其出色的准确性，它能够检测出大部分关键元素，如标题、作者、摘要、标题、文本、行间数学公式、行内数学公式、图片、表格、说明文字、参考文献和页脚。此外，这个强大的工具还能在每个识别到的元素周围绘制精确的边界。
鹰眼模型经过对著名的MS COCO（Microsoft Common Objects in Context）数据集的精心训练，确保了一流的性能和准确性。拥有惊人的参数数量，达到了1.52亿，使得该模型成为巅峰之作。您可以在下面找到展示其卓越能力的关键指标。
- 准确度： 鹰眼以其出色的性能和准确性树立了新的标杆。在目标检测任务中，其令人印象深刻的93.7％左右的准确率表现，始终优于以往的模型。
- 速度： 鹰眼旨在进行快速推断，适用于实时应用。其架构优先考虑速度，同时不牺牲准确性，使其能够快速处理图像或逐帧视频。
体验前所未有的高效率和准确性，借助我们的PDF元素识别模型，彻底改变您在PDF文档中提取信息的方式。
自然语言处理
誓约
介绍我们多才多艺、功能强大的模型——誓约，它在各种任务上表现出色。无论您需要在AI论文问答、AI论文浓缩、理解复杂术语、翻译，或者询问研究过程中的问题，这个模型都能为您提供高质量的结果。不仅如此，它还是我们高效个人助理燕麦的大脑。凭借其出色的能力和专业知识，该模型准备为您提供全面支持，满足您多样化的需求。
誓约是由对各种不同来源进行训练的结果，总共拥有超过 700 亿个参数。作为一款多功能且强大的模型，它在各个领域都表现出色，持续地提供高质量的输出。其广泛适用性使其适合各种应用，在许多领域中都有用武之地。
- 输出质量： 誓约是为了在各种任务和领域中生成高质量输出而设计的。其庞大的参数数量，结合对多样化数据的广泛训练，使其能够生成连贯、情境适宜且富有语境的文本输出。
- 偏见、风险和局限性： 与任何大型语言模型一样，对于誓约来说，伦理上的正确性是至关重要的。我们努力确保负责任的训练并使用实践，解决偏见、公平性和隐私等问题，并促进该模型在各种应用中符合伦理规范来部署。
誓约是一款领先的、基础性的语言模型，具有庞大的的参数数量。它经过不断地深度学习，拥有先进的架构和多功能性，使其成为自然语言处理任务中不可或缺的工具，拓宽自然语言理解和生成的边界。
光学符号识别
高斯
这个模型是专门设计用来将鹰眼检测到的行内数学公式和行间数学公式转换成LaTex格式的。转换过程非常复杂，但是我们勤奋的大模型“高斯”正在快速学习的过程中取得显著进展。
高斯经过大量来自可靠平台（如维基百科和arXiv）的LaTeX代码的严格训练，已经获得了1.1亿个参数。然而，为了发挥高斯的全部潜力并激发他的能力达到新的高度，还需要进行额外的训练。
- 准确度： 当前版本的模型经过实测的BLEU分数为0.91，这表明它在生成准确的转换方面表现出色。然而，他仍有很大的改进空间，特别是在将部分被裁剪的数学符号转换为正确的LaTex方面还需要加强。
- 速度： 在图片到LaTeX的转换领域，高斯在将各种类型的图片以高准确度转换为LaTeX格式方面表现出色，为用户省下了很多手动转换的时间。尽管高斯一直保持高水平的发挥，但它会有间歇性的“拖延症”。
总体而言，高斯提供了一个有价值的解决方案，可以将图片中的数学公式/符号转换为 LaTeX 格式，为从事学术、科学或技术写作的用户提供了不小的便利。