ICONN 1：开源人工智能的新时代

GPU 资源不足？
使用少于 3 块 A100？没问题。试试我们的精简版：ICONN 0.5 Mini（80 亿参数）。

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🧠 情感语境感知

ICONN 1 能够解释情感语调，并调整其词汇、风格和表达方式，从而创建出情感响应式、类人化的对话。

⚙️ ICONN 情感核心 (IEC)

注意：Hugging Face 上不可用

IEC 凭借数百万个微代理为 ICONN 的情商提供支持，模拟数十亿种情感状态和情境感知反应。

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🧩 推理 + 关联

ICONN 不仅仅是逻辑。其关系架构支持讲故事、辅导、协作和创意对话。它与您“共同思考”，而不仅仅是为您思考。

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🧠 ICONN MoE 中有什么？

ICONN 是一种专家混合 (MoE) 模型。每个用户消息都会根据关键词和语义意图路由到最相关的专家。

专家描述

• ICONN-1：基础对话模型。
• ICONN-e1-Science：用于科学推理任务的专家，经过学术数据微调。
• ICONN-e1：通用推理模型。
• ICONN-Writer：创意写作专家，针对叙事流畅性进行了微调。

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🚀 用法

⚠️ 最低要求

• 4 块 Nvidia A100 或 1 块 Nvidia B100
• 120GB 内存
• 120–192GB 显存

如果您的系统不符合此要求，您可以：

• 使用 ICONN 0.5 Mini (8B)
• 尝试我们的量化模型
• 直接在 Hugging Face Space 上聊天

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🧪 代码示例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
import torch

def run_iconn_chatbot(model_name="Enderchef/ICONN-1"):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
    
    device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
    
    chat_pipeline = pipeline(
        "text-generation",
        model=model,
        tokenizer=tokenizer,
        device=device,
        max_length=1624,
        do_sample=True,
        top_p=0.9,
        temperature=0.4,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )
    
    print(f"ICONN chatbot running with model: {model_name}. Type 'exit' to quit.")
    conversation_history = ""
    
    while True:
        user_input = input("You: ")
        if user_input.lower() == "exit":
            print("Goodbye!")
            break
        
        conversation_history += f"User: {user_input}\nBot:"
        response = chat_pipeline(conversation_history, max_length=len(tokenizer.encode(conversation_history)) + 100)[0]['generated_text']
        bot_reply = response[len(conversation_history):].strip().split("\n")[0]
        
        print(f"Bot: {bot_reply}")
        conversation_history += f" {bot_reply}\n"

if __name__ == "__main__":
    run_iconn_chatbot()

##📦 Model Info

Parameters: 84B

Precision: BF16

Format: Safetensors

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