数据增强

Hunyuan

Hunyuan-Large是一款由腾讯开发的大规模混合专家(MoE)模型,以其庞大的参数量成为当前参数规模最大的开源MoE模型之一。该模型基于Transformer架构,擅长处理长文本任务,同时在多语言自然语言处理、代码生成以及数学运算等领域展现出色性能。通过合成数据增强训练与创新的注意力机制,Hunyuan-Large实现了高效的推理吞吐量,并广泛应用于内容创作、教育辅助、知识问答及数据分析等多

Infinity

Infinity-MM是智源研究院发布的千万级多模态指令数据集,包含4300万条样本,涵盖视觉问答、文字识别、文档分析及数学推理等多领域任务。它通过严格的筛选和去重保证数据质量,并采用合成数据生成技术扩展数据集规模。基于此数据集,智源研究院训练出了20亿参数的Aquila-VL-2B模型,在多项基准测试中表现出色,推动了多模态AI领域的研究与发展。

EyeDiff

EyeDiff是一款基于扩散模型的文本到图像生成工具,专为多模态眼科图像生成设计。通过自然语言提示,EyeDiff能够捕捉常见及罕见眼病的关键特征,显著提升诊断准确性。该工具采用CLIP文本编码器与交叉注意力机制,结合潜在扩散模型(LDM),生成高质量、与文本高度一致的图像,适用于数据增强、疾病筛查、数据共享及医学教育等场景。

SAM 2.1

SAM 2.1是一款由Meta开发的先进视觉分割模型,支持图像和视频的实时分割处理。其核心功能包括用户交互式分割、多对象跟踪、数据增强以及遮挡处理等。通过引入Transformer架构和流式记忆机制,SAM 2.1显著提升了对复杂场景的理解能力。该工具具有广泛的应用场景,涵盖内容创作、医疗影像分析、自动驾驶等多个领域。

clay

Clay是一款以AI为核心驱动的营销平台,通过整合海量数据提供商和自动化研究功能,帮助企业优化市场研究、潜在客户开发、个性化营销及销售外联等流程。其核心功能包括数据丰富化、AI辅助研究、个性化外联内容生成以及与CRM和邮件工具的深度集成。Clay显著提高了客户触达的效果,响应率可提升至原来的2-3倍。

TITAN

TITAN是一款由哈佛医学院研究团队开发的多模态全切片病理基础模型,通过视觉自监督学习和视觉-语言对齐预训练,能够在无需微调或临床标签的情况下提取通用切片表示并生成病理报告。它在多种临床任务中表现出色,包括线性探测、少样本和零样本分类、罕见癌症检索、跨模态检索和病理报告生成,尤其适用于资源有限的临床场景。

LLM2LLM

LLM2LLM是一种基于教师-学生架构的迭代数据增强方法,通过生成针对性的合成数据提升语言模型在低数据量场景下的性能。该技术通过识别并强化模型预测错误的数据点,实现精准优化,同时控制数据质量和规模。适用于医学、法律、教育等数据稀缺领域,具有良好的可扩展性和实用性。

xAR

xAR是由字节跳动与约翰·霍普金斯大学联合研发的自回归视觉生成框架,采用“下一个X预测”和“噪声上下文学习”技术,提升视觉生成的准确性和效率。其支持多种预测单元,具备高性能生成能力,在ImageNet数据集上表现优异,适用于艺术创作、虚拟场景生成、老照片修复、视频内容生成及数据增强等多种应用场景。

AgiBot Digital World

AgiBot Digital World 是一款基于 NVIDIA Isaac-Sim 的高保真机器人仿真框架,支持多模态大模型驱动的任务与场景自动生成,具备真实感强的视觉与物理模拟能力。其提供多样化专家轨迹生成、域随机化与数据增强功能,助力机器人技能训练与算法优化,并开源了包含多种场景和技能的数据集,适用于工业自动化、服务机器人开发及人工智能研究等领域。