H2O.ai 近日宣布推出其新多智能体平台 h2oGPTe，该平台结合了生成式和预测性人工智能模型，旨在为企业提供更一致的响应。H2O.ai 的创始人兼首席执行官 Sri Ambati 表示，企业对 AI 智能体的一大需求就是保持响应的一致性。h2oGPTe 平台利用 H2O.ai 的自有模型 Mississippi 和 Danube，同时也可以访问其他大大小小的语言模型。该平台支持在不同环境中运行，包括空气隔离、内部部署和云系统。Ambati 强调，结合生成性与预测性人工智能，企业能够更有信心地使用这些智能体，而不会妥协安全性。h2oGPTe

近日，H2O.ai 宣布推出两款新型视觉语言模型，旨在提升文档分析和光学字符识别（OCR）任务的效率。这两款模型分别是 H2OVL Mississippi-2B 和 H2OVL-Mississippi-0.8B，它们在性能上与大型科技公司的模型相比，展现出令人瞩目的竞争力，可能为处理文档繁重工作流的企业提供更为高效的解决方案。H2OVL Mississippi-0.8B 模型虽然只有8亿参数，却在 OCRBench 文本识别任务中超越了所有其他模型，包括那些拥有数十亿参数的竞争对手。而20亿个参数的 H2OVL Mississippi-2B 模型则在多项视觉语言基准测试中表现不