泛化能力
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LOKI

LOKI

LOKI是一个由中山大学与上海AI实验室联合推出的合成数据检测基准，用于评估大型多模态模型在识别视频、图像、3D模型、文本及音频等多模态合成数据方面的性能。它包含超过18,000个问题，涵盖26个子类别，支持多层次标注和细粒度异常注释，并通过自然语言解释增强模型的可解释性。LOKI还通过对比多种开源和闭源模型的表现，揭示了这些模型在合成数据检测任务中的优势与不足。
AI项目与工具 2025年06月12日
RDT

RDT

RDT是清华大学AI研究院推出的一款双臂机器人操作任务扩散基础模型，拥有十亿参数量，可自主完成复杂任务，如调酒和遛狗。该模型基于模仿学习，具备强大的泛化能力和操作精度，支持多种模态输入和少样本学习。RDT已在餐饮、家庭、医疗、工业及救援等领域展现广泛应用前景，推动机器人技术发展。
AI项目与工具 2025年06月12日
Large Motion Model

Large Motion Model

Large Motion Model（LMM）是一款由新加坡南洋理工大学S-Lab和商汤科技合作研发的多模态运动生成框架。它支持从文本、音乐等多种模态生成逼真运动序列，具备高度精准的身体部位控制能力和强大的泛化能力。通过整合多样化的MotionVerse数据集以及创新性的ArtAttention机制和预训练策略，LMM在多个领域展现出高效的应用潜力，包括动画、虚拟现实、影视特效及运动分析等。
AI项目与工具 2025年06月12日