RWKV-7是RWKV系列的最新大模型架构版本，超越了传统的attention和linear attention范式，具有更灵活的状态演化能力，能在相同算力消耗下解决attention无法解决的问题。RWKV-7的研究始于2024年9月，预览版RWKV-7 "Goose" x070.rc2-2409-2r7a-b0b4a的训练代码首次提交于RWKV-LM仓库的commit中。其核心优势在于强大的ICL（In-context Learning）能力，以及训练过程中的稳定性和效率。RWKV-7架构已确认使用”rc4a”版本作为最终代码，已经发布了0.1B和0.4B两种参数的模型。RWKV-7的研究和开发是一个活跃的领域，不断有新的进展和模型发布。
SlideChat是上海AI实验室、厦门大学、华东师范大学等机构推出的，首个能理解千兆像素级别全切片图像的视觉语言助手。SlideChat能生成详尽的全切片图像描述，并针对多样化的病理场景提供具有上下文关联的复杂指令响应。基...
SleepFM 是斯坦福大学开源的多模态睡眠分析模型，基于超过14,000名参与者的100,000小时睡眠数据，通过融合大脑活动、心电图和呼吸信号，提供全面的睡眠健康评估。旨在提高睡眠分析的效率和准确性。...
Skywork-VL Reward是Skywork AI开源的多模态奖励模型，能为多模态理解和推理任务提供可靠的奖励信号。模型基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct架构，基于添加奖励头结构，用成对偏好数据进行训练，...
Skywork-SWE-32B是昆仑万维开源的32B规模的软件工程（SWE）自主代码智能体基座模型。模型专注于软件工程任务，特别是仓库级代码修复能力，能在多轮交互和长文本处理的复杂场景中表现出色。...
Skywork-Reward-V2是昆仑万维开源的第二代奖励模型系列，包含基于不同基座模型和大小的8个模型，参数规模从6亿到80亿不等。Skywork-Reward-V2系列模型在七大主流奖励模型评测榜单中全面夺魁，展现出色...
Skywork-Reward 是昆仑万维推出的一系列高性能奖励模型，包括 Skywork-Reward-Gemma-2-27B 和 Skywork-Reward-Llama-3.1-8B。主要用于指导和优化大语言模型的训练。...
Skywork-R1V 3.0 是昆仑万维开源的多模态推理模型，具备强大的跨模态推理能力和跨学科泛化能力。模型在高考数学中取得142分的高分，在多学科推理评测 MMMU 中达到76分，超越众多闭源模型，逼近人类初级专家水平。...
Skywork-R1V 2.0 是昆仑万维最新开源的多模态推理模型，专为复杂推理任务设计，具备强大的视觉与文本推理能力。模型基于混合强化学习和多模态奖励模型（Skywork-VL Reward）实现推理能力与泛化能力的平衡，...
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