作者：bingai

Baichuan-M1-preview是什么

Baichuan-M1-preview 是百川智能推出的国内首个全场景深度思考模型。模型具备语言、视觉和搜索三大领域的推理能力，在数学、代码等多个权威评测中表现优异，超越了o1-preview等模型。核心亮点是解锁了“医疗循证模式”，通过自建的亿级条目循证医学知识库，能快速、精准地回答医疗临床和科研问题。

Baichuan-M1-preview的主要功能

多领域推理能力：Baichuan-M1-preview 同时具备语言、视觉和搜索三大领域的推理能力。语言推理：在AIME、Math等数学基准测试以及LiveCodeBench代码任务上的成绩超越了o1-preview。视觉推理：在MMMU-val、MathVista等权威评测中，表现优于GPT-4o、Claude3.5 Sonnet、QVQ-72B-Preview等国内外头部模型。搜索推理：具备强大的信息检索和整合能力。医疗循证模式：模型解锁了“医疗循证模式”，通过自建的亿级条目循证医学知识库，能快速、精准地回答医疗临床和科研问题。实现了从证据检索到深度推理的完整端到端服务，帮助用户在面对复杂医学问题时做出最佳决策。深度思考模式：在深度思考模式下，Baichuan-M1-preview 能准确解答数学、代码、逻辑推理等问题，像资深医疗专家一样，通过深度思考构建严谨的医学推理过程，为用户提供全面的疾病分析和个性化健康管理建议。

Baichuan-M1-preview的技术原理

数据与训练方法：为了提升模型的医疗推理能力，百川智能收集了万亿级 token 的严肃医疗数据，生成了超千亿 token 的多样化数据，涵盖医疗复杂决策推理链条、决策依据等。在训练阶段，模型采用多阶段领域提升方案，引入 ELO 强化学习法优化思维链路径，提升生成质量和逻辑推理能力。开源版本支持：Baichuan-M1-preview 的小尺寸版本 Baichuan-M1-14B 作为行业首个开源的医疗增强大模型，医疗能力超越了更大参数量的 Qwen2.5-72B，与 o1-mini 相当。

如何使用Baichuan-M1-preview

访问平台：正式上线百小应，可登录访问百小应的官方网站进行体验。选择深度思考：打开深度思考模式，可进行数学、代码、逻辑推理等问题解答。

Baichuan-M1-preview的应用场景

医疗领域：Baichuan-M1-preview 解锁了“医疗循证模式”，通过自建的亿级条目循证医学知识库，能快速、精准地回答医疗临床和科研问题。像资深医疗专家一样，通过深度思考构建严谨的医学推理过程，为用户提供全面的疾病分析和个性化健康管理建议。教育领域：模型在数学和代码评测中表现出色，能为学生提供学习辅助，帮助他们更好地理解和掌握复杂概念。科研与数据分析：Baichuan-M1-preview 的多领域推理能力使其能够处理复杂的科研问题，在医学科研中，能大幅缩短科研探索时间。内容创作与客服：模型能生成高质量的文本内容，支持内容创作、文案撰写等工作。语言推理能力使其在客服领域具有应用潜力，能快速准确地回答用户问题。创意产业：Baichuan-M1-preview 的多领域推理能力使其能够同时处理文本和视觉信息，为创意工作提供新的思路和工具，例如生成创意文案、解析图像内容等。

MLC Chat官网

iPad和iPhone上的开源语言模型聊天应用

MLC Chat简介

需求人群：

“MLC Chat适用于需要在本地设备上运行开源语言模型进行聊天的用户，适用于非商业目的。”

使用场景示例：

用户可以在iPad上下载MLC Chat，然后本地运行开源语言模型进行聊天。

一名用户在iPhone上使用MLC Chat，与本地部署的语言模型进行交互。

一位研究人员在没有互联网连接的情况下，使用MLC Chat在iPad上进行语言模型聊天。

产品特色：

在iPad和iPhone上本地运行开源语言模型

与语言模型进行聊天

无需互联网连接

MLC Chat官网入口网址

https://apps.apple.com/gb/app/mlc-chat/id6448482937

小编发现MLC Chat网站非常受用户欢迎，请访问MLC Chat网址入口试用。

TokenVerse是什么

TokenVerse 是基于预训练文本到图像扩散模型的多概念个性化图像生成方法。能从单张图像中解耦复杂的视觉元素和属性，从多张图像中提取概念进行无缝组合生成。支持多种概念，包括物体、配饰、材质、姿势和光照等，突破了现有技术在概念类型或广度上的限制。 TokenVerse 基于 DiT 模型的调制空间，通过优化框架为每个词汇找到独特的调制空间方向，实现对复杂概念的局部控制。在个性化图像生成领域具有显著优势，能满足设计师、艺术家和内容创作者在不同场景下的多样化需求。

TokenVerse的主要功能

多概念提取与组合：TokenVerse 能从单张图像中解耦复杂的视觉元素和属性，从多张图像中提取概念，实现无缝组合生成。支持多种概念类型，如物体、配饰、材质、姿势和光照。局部控制与优化：通过基于 DiT 模型的调制空间，TokenVerse 为每个词汇找到独特的调制方向，实现对复杂概念的局部控制。使生成的图像能更精准地符合用户的描述和需求。个性化图像生成：适用于需要高度个性化图像生成的场景，如生成具有特定姿势、配饰和光照条件的人物图像，或者将不同图像中的概念组合成新的创意图像。

TokenVerse的技术原理

调制空间的语义化：TokenVerse 基于 Diffusion Transformer（DiT）模型，通过注意力机制和调制（shift and scale）来处理输入文本。局部控制与个性化：okenVerse 通过优化每个文本标记（token）的调制向量，实现对复杂概念的局部控制。具体来说，通过为每个文本标记找到独特的调制方向，模型可以将这些方向用于生成新图像，将提取的概念以期望的配置组合起来。多概念解耦与组合：TokenVerse 能从单张图像中解耦复杂的视觉元素和属性，从多张图像中提取概念，实现无缝组合生成。支持多种概念类型，包括物体、配饰、材质、姿势和光照。优化框架：TokenVerse 的优化框架以图像和文本描述为输入，为每个单词找到调制空间中的独特方向。无需微调模型权重：TokenVerse 的优势在于无需调整预训练模型的权重，即可实现复杂概念的个性化生成。保留了模型的先验知识，支持对重叠物体和非物体概念（如姿势、光照）的个性化。

TokenVerse的项目地址

项目官网：https://token-verse.github.io/arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.12224

TokenVerse的应用场景

创意设计与艺术创作：TokenVerse 能从单张图像中解耦复杂的视觉元素，支持多种概念的组合生成，如物体、配饰、材质、姿势和光照等。设计师和艺术家可以快速实现独特的视觉效果，内容创作与个性化图像生成：对于内容创作者，TokenVerse 提供了一种无需微调模型权重即可生成个性化图像的方法。用户可以通过输入图像和文本描述，生成符合特定需求的图像。人工智能研究与开发：TokenVerse 为人工智能研究者提供了一种新的技术思路，可用于探索更先进的图像生成模型和方法。多概念组合与创意探索：TokenVerse 支持从多张图像中提取概念并进行无缝组合，生成新的创意图像。