监督学习

LHM

LHM是由阿里巴巴通义实验室推出的3D人体模型重建系统,能从单张图像快速生成高质量、可动画化的3D人体模型。基于多模态Transformer架构,融合3D几何与2D图像信息,保留服装与面部细节,并采用3D高斯点云表示方式,支持实时渲染和姿态控制。适用于AR/VR、游戏开发、影视制作及教育等多个领域,具备高保真、强泛化和低延迟等优势。

丰语大模型

丰语大模型是由顺丰科技研发的一款针对物流行业的专用大型语言模型。其主要功能包括提高客服对话摘要的准确率、优化客户服务流程、为快递员提供实时问答支持、辅助国际物流清关流程、以及在退货和风控中自动识别和处理订单。丰语大模型基于自然语言处理、深度学习、迁移学习和监督学习技术,广泛应用于市场营销、客户服务、快递收派和国际物流等领域,显著提升了物流服务的整体效率和质量。

CogAgent

CogAgent是一款由清华大学与智谱AI联合开发的多模态视觉大模型,专注于图形用户界面(GUI)的理解与导航。它具备视觉问答、视觉定位、GUI Agent、高分辨率图像处理及多模态能力,可应用于自动化测试、智能交互、多模态人工智能应用开发、企业级AI Agent平台等多个领域。CogAgent在多个基准测试中表现出色,尤其在GUI操作数据集上显著超越现有模型。

StochSync

StochSync是一种基于扩散同步(DS)和分数蒸馏采样(SDS)的图像生成技术,适用于360°全景图和3D纹理生成。它通过引入最大随机性与多步去噪方法,兼顾图像细节与连贯性,无需额外训练即可生成高质量图像。支持高分辨率输出,适用于复杂几何纹理化任务。

文鳐MaaS

文鳐MaaS是一个综合性的AI模型训练平台,它通过提供易操作的界面和强大的自监督学习能力,使用户能够根据自己的特定需求快速定制和部署AI模型。

VideoWorld

VideoWorld是由北京交通大学、中国科学技术大学与字节跳动合作开发的深度生成模型,能够通过未标注视频数据学习复杂知识,包括规则、推理和规划能力。其核心技术包括自回归视频生成、潜在动态模型(LDM)和逆动态模型(IDM),支持长期推理和跨环境泛化。该模型在围棋和机器人控制任务中表现优异,且具备向自动驾驶、智能监控等场景扩展的潜力。

H

H-Optimus-0是由法国公司Bioptimus推出的全球最大的开源病理学AI基础模型,拥有11亿参数,基于超过50万张组织病理学切片训练,涵盖多种人体组织。该模型在癌症识别、基因异常检测、组织分类及生存分析等方面表现优异,具备强大的特征提取能力。作为开源工具,H-Optimus-0可促进病理研究与临床应用的协同创新。

PartEdit

PartEdit是一种基于预训练扩散模型的细粒度图像编辑工具,通过优化部分标记实现对图像对象各部分的精准定位与编辑。其采用非二进制掩码和自适应阈值策略,确保编辑内容自然融合,保留原始细节。支持真实图像和多部分同时编辑,无需重新训练模型,适用于艺术设计、影视制作、广告等多个领域。

DoraCycle

DoraCycle是由新加坡国立大学Show Lab开发的一种多模态生成模型,通过文本与图像间的双向循环一致性学习,实现跨模态信息转换与对齐。其核心优势在于无需大量标注数据即可完成领域适应,支持风格化设计、虚拟角色生成等多样化任务。模型采用自监督学习和梯度裁剪等技术提升训练稳定性,适用于广告、教育等多个应用场景。

SleepFM

SleepFM是一款由斯坦福大学开发的开源多模态睡眠分析模型,利用脑电图(EEG)、心电图(ECG)和呼吸信号等数据,实现睡眠阶段分类、睡眠呼吸障碍检测及人口统计属性预测等功能。它通过对比学习技术和自监督预训练方法提升分析精度,并支持临床诊断、药物开发、健康管理等多个应用场景,为睡眠医学研究提供重要工具。