1. 网页内容摘要

Hugging Face是一个人工智能社区协作平台，致力于构建AI的未来。该平台允许机器学习社区在模型、数据集和应用程序上进行协作。网站主要分为Models、Datasets和Spaces三大核心板块，并提供完善的文档支持。平台支持用户免费托管和协作无限量的公共模型、数据集和应用程序，同时也提供付费的计算资源和企业级解决方案。

Hugging Face的技术栈涵盖多种模态，包括文本、图像、视频、音频甚至3D内容处理。平台提供多个开源工具库，如Transformers（146,028星标）、Diffusers（29,472星标）、TRL（14,326星标）等，这些工具支持PyTorch、TensorFlow、JAX等主流框架。平台鼓励用户通过分享工作来建立个人的机器学习档案，并强调其企业级服务提供高级安全性、访问控制和专属支持。整体而言，Hugging Face定位为机器学习领域的协作基础设施提供者。

2. 与问题相关的信息提取

平台定位：
Hugging Face定位为AI社区协作平台，是"机器学习社区在模型、数据集和应用程序上进行协作的平台"。它自称为"我们正在与社区一起构建ML工具的基础"，表明其作为机器学习基础设施提供者的角色。平台强调协作性，允许用户托管和协作开发无限量的公共AI资源。

主要功能：

1. 模型托管与共享：用户可以上传、发现和协作开发AI模型
2. 数据集管理：提供数据集的托管、访问和共享功能
3. Spaces应用部署：允许用户创建和部署AI应用
4. 开源工具库：提供多个高星标的开源库，包括：
   • Transformers (146,028星)：用于PyTorch、TensorFlow、JAX的最先进ML库
   • Diffusers (29,472星)：PyTorch中的扩散模型
   • smolagents (20,529星)：用于构建AI代理的库
   • Datasets (20,300星)：用于访问和共享各类ML任务的数据集
   • PEFT (18,846星)：大型语言模型的参数高效微调
   • 其他工具如Tokenizers、TRL、Transformers.js等
5. 计算资源：提供付费的计算资源服务
6. 企业级解决方案：为团队提供高级安全性、访问控制和专属支持

目标用户群体：

1. 机器学习研究人员：需要协作开发和共享模型的研究团队
2. AI开发者：使用开源工具构建AI应用的开发者
3. 数据科学家：需要处理和共享数据集的专业人员
4. 企业用户：需要企业级安全性和支持的商业团队
5. 学习者和爱好者：构建个人ML作品集的用户("分享您的工作并建立您的ML档案")

平台支持多种模态的AI开发，包括文本、图像、视频、音频和3D，显示其服务范围广泛，能满足不同领域AI从业者的需求。

3. 相关网页链接

1. Models - 访问Hugging Face托管的AI模型
2. Datasets - 访问平台上的数据集资源
3. Spaces - 查看和部署AI应用
4. Docs - 平台和工具的技术文档
5. Enterprise - 企业级解决方案介绍
6. Pricing - 平台收费服务价格
7. Transformers - "State-of-the-art ML for PyTorch, TensorFlow, JAX"
8. Diffusers - "State-of-the-art Diffusion models in PyTorch"
9. Datasets - "Access & share datasets for any ML tasks"
10. Text Generation Inference - "Serve language models with TGI optimized toolkit"

4. 相关图片提取

1. Title: Hugging Face Logo
   Content: Hugging Face公司标志
   Source: Hugging Face
   Link: https://huggingface.co/front/assets/huggingface_logo-noborder.svg

2. Title: Hugging Face models
   Content: 展示Hugging Face模型界面的图示
   Source: Hugging Face
   Link: https://huggingface.co/front/assets/homepage/models.svg

3. Title: Hub activity feed
   Content: 展示平台协作功能和活动流的界面
   Source: Hugging Face
   Link: https://huggingface.co/front/assets/homepage/activity.svg

4. Title: Code snippets from HF libraries
   Content: 展示Hugging Face开源库代码片段的示例
   Source: Hugging Face
   Link: https://huggingface.co/front/assets/homepage/snippets.svg

5. Title: Hugging face tasks
   Content: 展示平台支持的多种模态(文本、图像、视频、音频、3D)
   Source: Hugging Face
   Link: https://huggingface.co/front/assets/homepage/modalities.svg

6. Title: Younes Belkada Hugging Face profile
   Content: 展示用户个人资料页面的示例
   Source: Hugging Face
   Link: https://huggingface.co/front/assets/homepage/younes.svg

7. Title: Hugging face compute offering
   Content: 展示平台计算资源服务的界面
   Source: Hugging Face
   Link: https://huggingface.co/front/assets/homepage/compute.svg

摘要

ModelScope（魔搭社区）是一个开源AI社区平台，致力于加速AI开发。平台以"模型即服务"(Model-as-a-Service)为核心理念，提供丰富的AI模型、数据集和应用。平台包含多个核心组件：ModelScope Library（提供模型推理、微调和评估的Python库）、ModelHub（开源AI模型和数据集托管中心）以及Studio（免费灵活的AI应用展示空间）。平台涵盖视觉、语音、文本和多模态等多个领域的AI能力，包括文本生成、图像识别、语音合成等数十种任务类型。ModelScope还提供了多个开源框架，包括主框架ModelScope、评估框架Eval-Scope、大模型训练推理工具Swift和代理框架ModelScope-Agent。平台支持众多知名模型，如MiniMax-M1-80k、Kimi-Dev-72B、MiniCPM4-8B等，并与多家模型和框架合作伙伴建立了合作关系，形成了一个完整的AI开发生态系统。

与问题相关的信息提取

平台定位

ModelScope（魔搭社区）定位为一个开源AI社区平台，其核心理念是"模型即服务"(Model-as-a-Service)。平台旨在通过开源社区加速AI开发（"Fast-forwarding AI development with open-source community"），为用户提供探索行业最新最优秀的模型、数据集和AI应用的机会。ModelScope是一个综合性的AI开发生态系统，不仅提供模型访问，还提供计算基础设施支持模型服务，并允许用户在开源社区中构建自己的模型和应用。

主要功能

1. 模型探索与使用：提供大量AI模型，涵盖视觉、语音、文本和多模态等领域。
2. ModelScope Library：Python库，提供高效的模型推理、微调和评估功能，是释放各种AI模型潜力的统一入口。
3. ModelHub：开源AI模型、数据集等资源的托管中心。
4. Studio：免费灵活的AI应用展示空间，用户可以基于平台提供的原子能力自行构建和展示不同的AI应用。
5. 开源框架生态：
   • ModelScope：核心框架，实现"模型即服务"理念
   • Eval-Scope：用于简化大模型评估和性能基准测试的框架
   • Swift：大模型训练推理工具箱，支持LLaMA、千问、ChatGLM、BaiChuan等多种模型及LoRA等多种训练方式
   • ModelScope-Agent：连接ModelScope模型能力与外部世界的代理框架

目标用户群体

从平台功能和内容来看，ModelScope的目标用户群体主要包括：

1. AI研究人员：需要访问最新模型、进行评估和基准测试的研究人员
2. AI开发者：利用平台提供的模型和工具开发AI应用的开发者
3. 企业用户：寻求AI解决方案和服务的企业
4. 开源社区贡献者：参与模型开发、改进和共享的开源社区成员
5. AI应用构建者：使用Studio功能展示和构建AI应用的创作者

平台支持多种AI任务类型，包括视觉检测与跟踪、光学字符识别、人脸与人体分析、视觉分类/编辑/分割、文本分类/生成/分词/命名实体识别/翻译/摘要、语音识别/合成/降噪、多模态表示等，这表明平台面向广泛的AI应用场景和多样化的用户需求。

相关网页链接

1. Repo → (ModelScope) - 上下文：ModelScope让"模型即服务"的理念生动实现！ Bring the notion of Model-as-a-Service to life.

2. Repo → (Eval-Scope) - 上下文：一个用于简化大模型评估和性能基准测试的高效、可定制框架。 A streamlined and customizable framework for efficient large model evaluation and performance benchmarking.

3. Repo → (Swift) - 上下文：魔搭大模型训练推理工具箱，支持LLaMA、千问、ChatGLM、BaiChuan等多种模型及LoRA等多种训练方式。 The LLM training/inference framework of ModelScope community, Support various models like LLaMA, Qwen, ChatGLM, Baichuan and others, and training methods like LoRA, ResTuning, NEFTune, etc.

4. Repo → (ModelScope-Agent) - 上下文：连接 ModelScope 模型能力与万物的桥梁。 An agent framework connecting models in ModelScope with the world.

相关图片

1. ModelScope Logo
   • Title: ModelScope 魔搭社区标志
   • Content: ModelScope的品牌标志，显示了平台名称和标识
   • Source: ModelScope
   • Link: https://g.alicdn.com/sail-web/maas/2.9.3/static/logowithtextEn.005eb420.png

1. 网页内容摘要

该网页是OpenCompass平台的数据集展示页面，主要展示了多种用于评估大型语言模型和多模态模型能力的基准测试数据集。页面以卡片形式展示了10个标记为"New"的数据集，包括MMSI-Bench、OmniDocBench、MMBench、MaritimeBench、MM-AlignBench、MVBench、VBench、LiveMathBench、MathVision和MathVerse。这些数据集涵盖了多种评估维度，如多图像空间智能、文档解析、多模态理解、海事知识、人类偏好对齐、视频理解与生成、数学推理等。每个数据集卡片包含简短描述，介绍其评估目标、数据规模和特点。页面顶部还有一个分类导航栏，包含多种模型能力分类如推理、多模态、知识、代码、数学等，方便用户按需筛选数据集。

2. 与探究问题相关的信息提取

从网页内容可以分析出OpenCompass平台的相关信息：

平台定位：
OpenCompass是一个专注于大型语言模型(LLM)和多模态大型语言模型(MLLM)评估的平台。平台提供了丰富的基准测试数据集，用于全面评估模型在不同任务和能力维度上的表现。从网页展示的数据集可以看出，该平台致力于构建全面、科学、公平的模型评估体系。

主要功能：

1. 提供多样化的评估基准数据集：平台收集并整合了多种专业领域的评估数据集
2. 支持多维度能力评估：从页面顶部的分类可见，平台支持对模型的推理能力、多模态理解、知识掌握、代码能力、数学能力等多方面进行评估
3. 数据集展示与检索：平台以卡片形式展示数据集，并提供分类筛选功能
4. 数据集详情查看：每个数据集卡片都可点击进入详情页面(通过链接"https://hub.opencompass.org.cn/dataset-detail/[数据集名]")

目标用户群体：

1. AI研究人员：需要评估和比较不同模型性能的研究团队
2. 模型开发者：需要全面了解自己开发的模型在各方面能力的开发团队
3. 行业应用专家：如海事领域(MaritimeBench)等特定领域的专业人士
4. 教育和学术机构：关注模型在数学等学科能力评估的教育工作者

平台特别关注多模态模型评估，从展示的数据集看，有多个针对图像-文本理解、视频理解、文档解析等多模态任务的评估基准。

3. 相关性最高的前10条网页链接

1. MMSI-Bench - 上下文：MMSI-Bench is a novel Visual Question Answering (VQA) benchmark specifically designed to evaluate Multi-image Spatial Intelligence in multimodal large language models (MLLMs).

2. OmniDocBench - 上下文：OmniDocBench is a comprehensive benchmark for evaluating document parsing in real-world scenarios.

3. MMBench - 上下文：MMBench is a collection of benchmarks to evaluate the multi-modal understanding capability of large vision language models (LVLMs).

4. MaritimeBench - 上下文：MaritimeBench builds a scientific, fair maritime knowledge assessment system.

5. MM-AlignBench - 上下文：A benchmark for evaluating MLLMs' alignment with human preferences.

6. MVBench - 上下文：MVBench can test MLLMs' temporal understanding in the dynamic video tasks.

7. VBench - 上下文：VBench is a comprehensive benchmark evaluates video generation quality.

8. LiveMathBench - 上下文：LiveMathBench can capture LLM capabilities in complex reasoning tasks.

9. MathVision - 上下文：MathVision measures multimodal mathematical reasoning capabilities.

10. MathVerse - 上下文：MathVerse is intended for evaluating MLLMs' visual math problem-solving.

4. 相关图片提取

无法从提供的网页内容中识别出具体的图片信息。网页内容中虽然可能包含数据集卡片的展示图片，但没有提供图片的具体链接、标题或内容描述。

1. 网页内容摘要

FlagEval（天秤）是一个大模型评测体系及开放平台，由智源研究院开发，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法和工具集。该平台主要用于全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时通过引入AI辅助主观评测，提升评测效率和客观性。目前，FlagEval已推出语言大模型评测、多语言文图大模型评测及文图生成评测等工具，并对广泛的语言基础模型、跨模态基础模型实现了评测。

平台评测领域涵盖四大方向：大语言模型(LLM)、多模态大模型(VLM)、计算机视觉(CV)和语音语言大模型(Audio)。在大语言模型评测中，包含简单理解、数学能力、代码能力、知识运用、推理能力、任务解决、指令遵循、安全与价值观等维度。评测流程包括数据集准备、模型训练/微调、推理服务、自动评测、人工评测、校验和排行榜发布等环节。该平台与北京大学、北京师范大学、北京邮电大学、北京航空航天大学、南开大学、中国传媒大学等多家高校建立了合作关系。

2. 与问题相关的信息提取

平台定位

FlagEval（天秤）是一个大模型评测体系及开放平台，其核心定位是建立科学、公正、开放的评测基准、方法和工具集。平台名称"天秤"暗示其公正评测的特性。该平台由智源研究院开发，旨在协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能。平台强调四大核心价值：科学、公正、权威和开放，这些价值观贯穿于整个评测体系的设计中。

主要功能

1. 多维度模型评测：平台已推出语言大模型评测、多语言文图大模型评测及文图生成评测等工具，并计划全面覆盖基础模型、预训练算法、微调/压缩算法等三大评测对象。

2. 四大评测领域：

   • 大语言模型(LLM)：评测包括简单理解、数学能力、代码能力、知识运用、推理能力、任务解决、指令遵循、安全与价值观等多个维度
   • 多模态大模型(VLM)：考察模型在处理图文分类、图文匹配、图文生成等任务的性能
   • 计算机视觉(CV)：支持Backbone基础模型的适配评测，包括深度估计、图像分类、图像检索等任务
   • 语音语言大模型(Audio)：评估语音基础模型能力，覆盖10类任务，17个数据集

3. AI辅助主观评测：引入AI辅助技术提升评测效率和客观性

4. 排行榜与角斗场：提供模型性能排行榜和大模型角斗场，便于直观比较不同模型的性能

5. 评测流程支持：提供完整的评测流程支持，包括数据集准备、模型训练/微调、推理服务、自动评测、人工评测、校验和排行榜发布等环节

目标用户群体

1. AI研究人员：平台主要面向研究人员，帮助他们全方位评估基础模型及训练算法的性能

2. 模型开发团队：为开发大语言模型、多模态模型、计算机视觉模型和语音模型的团队提供标准化评测工具

3. 学术机构：与多家高校（北京大学、北京师范大学、北京邮电大学、北京航空航天大学、南开大学、中国传媒大学等）建立合作关系，表明平台面向学术研究群体

4. AI产业从业者：通过提供模型排行榜和角斗场功能，帮助产业从业者了解不同模型的性能差异，为技术选型提供参考

3. 相关网页链接

1. 智源评估技术报告第二期 《AI大模型能力全景扫描》 欢迎下载查阅 - 上下文：平台首页顶部推荐的技术报告，可能包含平台评测方法和结果的详细说明

2. 查看排行榜 - 上下文：平台主要功能之一，展示各模型评测结果的排名

3. 大模型角斗场 - 上下文：平台特色功能，可能提供模型对比或竞争的互动环境

4. FlagEval平台首页 - 上下文：平台logo链接，指向平台主页

4. 相关图片提取

1. 图片标题: Feature 1 - 科学
   内容: 代表FlagEval平台的科学性特点的图标
   来源: 智源研究院
   链接: https://flageval.baai.ac.cn/assets/se-icon-B4ReH344.webp

2. 图片标题: Feature 2 - 公正
   内容: 代表FlagEval平台的公正性特点的图标
   来源: 智源研究院
   链接: https://flageval.baai.ac.cn/assets/inj-icon-B-9C1pya.webp

3. 图片标题: Feature 4 - 开放
   内容: 代表FlagEval平台的开放性特点的图标
   来源: 智源研究院
   链接: https://flageval.baai.ac.cn/assets/op-icon-RnwE8NER.webp

4. 图片标题: 评测流程图
   内容: 展示FlagEval平台评测流程的示意图，包含数据集准备、模型训练/微调、推理服务等环节
   来源: 智源研究院
   链接: https://flageval.baai.ac.cn/assets/Group-17-BDCOpW1Q.svg

5. 图片标题: 北京大学logo
   内容: 合作机构北京大学的标志
   来源: 北京大学
   链接: https://flageval.baai.ac.cn/assets/logo%E5%90%88%E9%9B%86_%E5%8C%97%E4%BA%AC%E5%A4%A7%E5%AD%A6-NB-GcZ0G.svg

6. 图片标题: 北京师范大学logo
   内容: 合作机构北京师范大学的标志
   来源: 北京师范大学
   链接: https://flageval.baai.ac.cn/assets/logo%E5%90%88%E9%9B%86_%E5%8C%97%E4%BA%AC%E5%B8%88%E8%8C%83%E5%A4%A7%E5%AD%A6-BPyDuHZd.svg

7. 图片标题: 北京邮电大学logo
   内容: 合作机构北京邮电大学的标志
   来源: 北京邮电大学
   链接: https://flageval.baai.ac.cn/assets/logo%E5%90%88%E9%9B%86_%E5%8C%97%E4%BA%AC%E9%82%AE%E7%94%B5%E5%A4%A7%E5%AD%A6-Crb4rvR-.svg

8. 图片标题: 北京航空航天大学logo
   内容: 合作机构北京航空航天大学的标志
   来源: 北京航空航天大学
   链接: https://flageval.baai.ac.cn/assets/logo%E5%90%88%E9%9B%86_%E5%8C%97%E4%BA%AC%E8%88%AA%E7%A9%BA%E8%88%AA%E5%A4%A9%E5%A4%A7%E5%AD%A6-Cac2ow4_.svg

9. 图片标题: 南开大学logo
   内容: 合作机构南开大学的标志
   来源: 南开大学
   链接: https://flageval.baai.ac.cn/assets/logo%E5%90%88%E9%9B%86_%E5%8D%97%E5%BC%80%E5%A4%A7%E5%AD%A6-qXaSAMPD.svg

10. 图片标题: 中国传媒大学logo
    内容: 合作机构中国传媒大学的标志
    来源: 中国传媒大学
    链接: https://flageval.baai.ac.cn/assets/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%BC%A0%E5%AA%92%E5%A4%A7%E5%AD%A6-DgxvYhSc.png