Nous Research专注于开发以人为中心的语言模型和模拟器，致力于将AI系统与现实世界用户体验对齐。我们的主要研究领域包括模型架构、数据合成、微调和推理。我们优先开发开源、人类兼容的模型，挑战传统的封闭模型方法。

DocLayout-YOLO是一个用于文档布局分析的深度学习模型，它通过多样化的合成数据和全局到局部自适应感知来增强文档布局分析的准确性和处理速度。该模型通过Mesh-candidate BestFit算法生成大规模多样化的DocSynth-300K数据集，显著提升了不同文档类型在微调性能上的表现。此外，它还提出了一个全局到局部可控的感受野模块，更好地处理文档元素的多尺度变化。DocLayout-YOLO在各种文档类型上的下游数据集上表现出色，无论是在速度还是准确性上都有显著优势。

LLaVA-Video是一个专注于视频指令调优的大型多模态模型（LMMs），通过创建高质量的合成数据集LLaVA-Video-178K来解决从网络获取大量高质量原始数据的难题。该数据集包括详细的视频描述、开放式问答和多项选择问答等任务，旨在提高视频语言模型的理解和推理能力。LLaVA-Video模型在多个视频基准测试中表现出色，证明了其数据集的有效性。

Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。

Semiring是一个端到端的平台,能够通过少量样本数据生成高质量合成数据集,从而使开发者可以轻松创建高性能的机器学习模型。它提供了完整的ML模型构建流程,包括数据合成、模型训练、评估和部署。关键功能及优势包括:基于先进自然语言模型的高效数据合成;支持自定义域特定数据;无缝自动标注;多样化的预训练模型库;自动模型调优;一体化的云端训练服务;简易的API集成和高速推理等。相比于直接提示大型语言模型和自建方案,Semiring以其卓越的速度、成本效益和质量优势脱颖而出。

Entry Point AI是一款训练大型语言模型的平台，可以快速高效地进行训练、管理和评估自定义模型，无需编写代码。它提供了跨平台的训练工具，可以比较模型性能、标注数据集、生成合成数据，并以速度和质量优于基于对话的模型。