Valley-Eagle-7B

InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型（MLLM），通过引入混合偏好优化（MPO）过程，增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线，并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面，InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化，并使用MMPR数据集进行微调，展现出更强的多模态推理能力，且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率，超越InternVL2-8B 8.7个点，且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。

SmolVLM-256M 是由 Hugging Face 开发的多模态模型，基于 Idefics3 架构，专为高效处理图像和文本输入而设计。它能够回答关于图像的问题、描述视觉内容或转录文本，且仅需不到 1GB 的 GPU 内存即可运行推理。该模型在多模态任务上表现出色，同时保持轻量化架构，适合在设备端应用。其训练数据来自 The Cauldron 和 Docmatix 数据集，涵盖文档理解、图像描述等多领域内容，使其具备广泛的应用潜力。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供，旨在为开发者和研究人员提供强大的多模态处理能力。

Cellm 是一款创新的 Excel 扩展工具，它将大型语言模型（LLMs）的强大功能引入 Excel，使用户能够在单元格公式中直接调用 AI 模型来处理数据。这种技术的出现极大地提升了 Excel 在处理复杂文本数据时的效率和灵活性，尤其适用于需要对大量文本进行分类、提取、总结等操作的场景。Cellm 的主要优点是能够将 AI 技术与传统的电子表格工具无缝结合，无需用户具备编程技能即可使用。它支持多种主流的 LLM 模型，包括 Anthropic、Mistral、OpenAI 和 Google 的模型，以及本地运行的模型。Cellm 的目标是帮助用户自动化重复性任务，节省时间并提高工作效率。目前该工具免费提供给用户使用，主要面向需要高效处理文本数据的办公人员、研究人员和分析师。