OLMo 2 32B
OLMo 2 32B 是由 Allen Institute for AI 推出的开源语言模型,拥有 320 亿参数,性能接近更大规模模型。它采用三阶段训练策略,结合预训练、中期训练和后训练,提升模型稳定性与任务适应性。模型支持多任务处理,涵盖自然语言处理、数学推理、编程辅助和内容创作等领域,并具备高效训练能力与低能耗优势。所有数据、代码和权重均开源,便于研究与开发。
WonderPlay
WonderPlay 是斯坦福大学与犹他大学联合开发的新型框架,能够从单张图片和用户定义的动作生成动态3D场景。它结合物理模拟与视频生成技术,支持多种物理材质和动作类型,实现逼真的动态效果。用户可通过简单操作与场景互动,生成丰富的物理响应。该工具具备交互式查看器,适用于AR/VR、影视特效、教育、游戏开发等多个领域。
Browser Use
Browser Use是一款基于大语言模型的智能浏览器工具,支持多标签页管理和视觉识别,可提取网页内容并记录操作步骤。它允许开发者自定义动作,如保存文件或推送至数据库,并兼容多种主流LLM模型,具备并行运行和自我修正能力,旨在提升任务执行效率与准确性。
EfficientTAM
EfficientTAM是一款由Meta AI研发的轻量级视频对象分割与跟踪模型,基于非层次化Vision Transformer(ViT)构建,通过引入高效记忆模块显著降低了计算复杂度。它能够实现高质量的视频对象分割与多目标跟踪,同时保持较低的延迟和较小的模型尺寸,特别适用于移动设备上的实时视频处理。该模型已在多个视频分割基准测试中表现出色,并支持多种应用场景,包括移动视频编辑、视频监控、增强现
