模型
Verifier Engineering
Verifier Engineering是一种创新的后训练方法,通过搜索、验证和反馈三个阶段优化基础模型性能。它采用目标条件马尔可夫决策过程(GC-MDP),结合线性与树搜索算法,对模型输出进行动态调整。其验证器分类涵盖多种形式和粒度,并支持基于训练和推理的反馈方式。这项技术已在自然语言处理、代码生成、教育和内容安全等领域展现广泛潜力,成为提升模型鲁棒性和智能化水平的重要工具。
Open Materials 2024
Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集,包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论(DFT)计算数据,并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现,为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域(如能源、环境、催化等)的实际应用潜力。
Hunyuan3D 2.0
Hunyuan3D 2.0是腾讯推出的3D资产生成系统,支持从文本和图像生成高分辨率3D模型。系统采用两阶段生成流程,包含几何生成与纹理合成两个核心模块,具备高精度、高质量输出能力。支持多平台使用,涵盖游戏开发、UGC创作、电商、工业设计等多个应用场景,并提供多个开源模型供研究与开发使用。
