学习

TripoSR

TripoSR是一款由Stability AI与VAST联合开发的开源3D生成模型,能够在不到0.5秒内从单张2D图像生成高质量的3D模型。基于Transformer架构和大型重建模型(LRM)设计,采用先进的图像编码、三平面NeRF表示及优化训练策略,支持无GPU设备运行。适用于游戏开发、影视制作、建筑设计、产品设计等多个领域,具有高效、高精度和广泛适用性的特点。

Learn Prompting

Learn Prompting 是一个开源平台,致力于教授 AI 提示工程相关知识,涵盖从基础到高级的内容。其主要功能包括智能推荐、深度解析、模拟对话、学习进度跟踪等,同时提供体系化课程及实际应用场景案例。该工具适用于教育、语言学习、内容创作、数据分析等多个领域,助力用户提升 AI 技术的应用能力。

Kimina

Kimina-Prover是由月之暗面与Numina团队联合开发的大型数学定理证明模型,采用强化学习技术,在Lean 4语言中实现类人逻辑推理与严谨证明。其“形式化推理模式”结合非形式化推理与代码片段,提升解题效率。在miniF2F基准测试中达到80.7%准确率,显著优于现有模型。具备高样本效率与良好可扩展性,适用于科研、软件测试、算法验证等多个领域。1.5B和7B参数版本已开源。

COVE

COVE是一款以AI驱动的协作工具,提供共享工作空间和实时编辑功能,支持用户与AI共同思考和工作。它能从用户的文本、表格、图像等内容中学习,提供个性化建议和多样化思路,同时无缝集成于常用工具,适用于项目管理、研究分析、内容创作、教育学习及会议记录等多个场景。

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。

VRAG

VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架,旨在提升视觉语言模型在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。通过定义视觉感知动作空间,实现从粗粒度到细粒度的信息获取,并结合强化学习和综合奖励机制优化模型性能。该框架支持多轮交互推理,具备良好的可扩展性,适用于智能文档问答、视觉信息检索、多模态内容生成等多种场景。

微点

Abit是一款基于生成式大语言模型的智能考试系统,可将文本内容转化为多样化考题,支持多种题型生成、即时评分、考试报告分析及个性化学习建议等功能,广泛应用于企业培训、知识考核等领域,助力提升学习效率与培训效果。

《Manus没有秘密》70页PPT解读AI Agent(PDF文件)

本文详细解读了AI Agent技术从L1到L3的发展历程,涵盖了定义、实现原理、用户体验及未来趋势。文章以Manus为例,探讨了Agent技术的通用性、技术实现路径及用户感知变化,强调了提升通用性、性能和用户体验的重要性。同时,文章提出了对未来发展的期望和建议。

LetMeEnglish

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