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LIMO

LIMO是由上海交通大学研发的一种高效推理方法,通过少量高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。其核心假设是“少即是多推理假设”,即在预训练阶段已具备丰富知识的模型中,复杂推理能力可通过精心设计的样本被有效激发。LIMO在多个数学推理基准测试中表现优异,且数据使用效率极高,仅需1%的数据即可达到显著效果。适用于教育、科研、工业和医疗等多个领域。

ASAP

ASAP是一种由卡内基梅隆大学与英伟达联合开发的两阶段框架,用于解决仿人机器人在模拟与现实之间动力学不匹配的问题。它通过预训练阶段在模拟环境中学习运动策略,并在后训练阶段利用真实数据训练Delta动作模型,补偿动力学差异。该框架提高了机器人在复杂任务中的敏捷性、协调性和运动精度,支持多种应用场景,如体育、救援、工业、家庭服务及虚拟现实等,为仿人机器人的实际应用提供了高效的技术方案。

MAETok

MAETok是一种基于掩码建模的图像标记化方法,通过自编码器结构学习更具语义丰富性的潜在空间,提升图像生成质量与训练效率。它支持高分辨率图像生成,具备多特征预测能力和灵活的潜在空间设计,适用于娱乐、数字营销、计算机视觉等多个领域。实验表明其在ImageNet数据集上表现优异。

BEN2

BEN2是一款由Prama LLC开发的深度学习图像和视频处理工具,专注于高效、精准的背景移除与前景分割。采用置信度引导抠图技术,可处理复杂细节,如头发和边缘,确保高精度分割。支持4K图像处理,具备GPU加速功能,适用于图像编辑、视频剪辑及批量处理等多种应用场景。

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。

Agentic Object Detection

Agentic Object Detection是由吴恩达团队研发的新型目标检测技术,通过智能代理系统实现无需标注数据的目标识别。用户输入文字提示后,AI可精准定位图像中的目标及其属性,支持内在属性、上下文关系及动态状态的识别。该技术无需复杂训练流程,适用于装配验证、作物检测、医疗影像分析、危险物品识别和商品管理等多种场景,显著提升了检测效率和准确性。

Ola

Ola是一款由多机构联合开发的全模态语言模型,支持文本、图像、视频和音频等多种输入形式。通过渐进式模态对齐策略,逐步扩展模型的多模态理解能力,同时采用流式解码技术提升交互体验。其架构融合多种编码器与解码器,结合局部-全局注意力机制,实现高效多模态处理,在多项任务中表现优异。

EliGen

EliGen是由浙江大学与阿里巴巴集团联合开发的实体级可控图像生成框架,采用区域注意力机制实现对图像中实体的精确控制,支持多实体修复、风格化生成及交互式编辑。基于50万高质量注释样本训练,具备强大泛化能力,适用于虚拟场景、角色设计、数据合成及产品展示等场景。

HMA

HMA(Heterogeneous Masked Autoregression)是一种基于异构预训练和掩码自回归技术的机器人动作视频建模方法,支持离散与连续生成模式,可处理不同动作空间的异构性。该工具具备高效实时交互能力,广泛应用于视频模拟、策略评估、合成数据生成及模仿学习等领域,适用于机器人学习与控制任务,提升策略泛化与执行效率。

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。