一、项目概述
NEXA AI，由两位斯坦福校友创办，提出了一种新方法，通过functional token整合多个开源模型，每个模型针对特定任务优化。他们开发了Octopus v4模型，智能地将用户查询引导至最合适的垂直模型，并重新格式化查询以实现最佳性能。

二、主要功能
智能引导：Octopus v4利用functional token智能地将用户查询引导至最合适的垂直模型。
查询重格式化：帮助将自然人类语言转换为更专业的格式，改善查询描述，获得更准确的响应。
高效运行：Octopus v4-3B体积紧凑，能在智能设备上高效、迅速地运行。

三、使用方法
集成模型：将Octopus v4作为主节点，集成多个专门化模型作为工作节点。
查询处理：用户输入查询，Octopus v4处理并引导至相应的专业模型。
系统架构：采用无服务器架构，使用Kubernetes进行自动缩放，利用Redis进行数据缓存。

四、适用场景
多任务处理：需要同时处理多种类型任务的场景。
智能设备应用：需要在智能设备上运行AI模型的场景。
专业领域应用：需要专业领域知识处理特定任务的场景。

五、适用人群
AI开发者：需要调用和集成多个AI模型的开发者。
企业决策者：寻求提高业务流程智能化的企业决策者。
研究人员：对AI模型优化和多模态数据处理感兴趣的研究人员。

六、优缺点介绍
优点：
开源：模型开源，易于集成和定制。
高效性：紧凑的模型尺寸，适合在多种设备上运行。
准确性：通过functional token设计，提高了查询映射的精度。
缺点：
技术门槛：需要一定的技术知识来集成和运行模型。
特定领域：目前主要针对语言模型，可能不适用于所有类型的AI任务。

七、分类标签推荐
人工智能、大模型、开源框架、智能设备、多模态处理

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.19296

GitHub： https://github.com/NexaAI/octopus-v4

试用Octopus v4：https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopus-v4