学习

LayerSkip

LayerSkip 是一种针对大型语言模型推理优化的技术,通过层 dropout 和早期退出损失机制,实现从早期层的精准退出,降低计算成本并提高解码效率。该方法结合自我推测解码技术,支持模型在早期层生成预测并通过后续层验证修正,广泛适用于文档摘要、编程任务、语义解析等自然语言处理任务,同时确保高精度与低延迟。

Wan2.1

Wan2.1是阿里云推出的开源AI视频生成模型,支持文生视频与图生视频,具备复杂运动生成和物理模拟能力。采用因果3D VAE与视频Diffusion Transformer架构,性能卓越,尤其在Vbench评测中表现领先。提供专业版与极速版,适应不同场景需求,已开源并支持多种框架,便于开发与研究。

Torch

Torch-MLU 是一个开源的 PyTorch 扩展插件,支持开发者将寒武纪 MLU 系列智能加速卡作为 PyTorch 的加速后端。它实现了对 PyTorch 的原生支持,使开发者能够无缝地将基于 GPU 的深度学习模型迁移到 MLU 硬件上,显著提高模型的训练和推理效率。此外,Torch-MLU 还支持自动混合精度训练,通过优化计算图等技术,进一步提升了模型的执行效率。

HART

HART是一种由麻省理工学院研究团队开发的自回归视觉生成模型,能够生成1024×1024像素的高分辨率图像,质量媲美扩散模型。通过混合Tokenizer技术和轻量级残差扩散模块,HART实现了高效的图像生成,并在多个指标上表现出色,包括重构FID、生成FID以及计算效率。

BALROG

BALROG是一款用于评估大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)在游戏环境中推理能力的框架。它通过程序化生成的游戏环境,测试模型的规划、空间推理及探索能力,并提供细粒度的性能指标和公开排行榜,以促进AI技术的发展,适用于游戏AI开发、机器人技术、虚拟现实等多个领域。

MatterGen

MatterGen是由微软开发的生成式AI模型,专注于无机材料的设计与生成。它通过扩散过程逐步优化原子结构,生成稳定、多样化且符合特定性能要求的材料。支持化学组成、磁性、电子和机械性能等多维度约束,适用于逆向材料设计,提升新材料研发效率。已应用于能源、催化、电子等领域,推动材料科学进步。

Kiroku

Kiroku是一款基于多智能体系统的写作辅助工具,通过模拟导师与学生的互动模式,帮助用户高效组织和撰写文档。其支持用户自定义文档结构,并利用自然语言处理和机器学习技术提供个性化建议,特别适用于学术、商业和技术领域的需求。

Red_Panda

Red_Panda 是一款由 Recraft AI 开发的先进 AI 图像生成工具,以其高精度的文本到图像转换能力和卓越的解剖学准确性著称。它能够生成复杂长文本对应的高质量图像,支持用户通过风格控制和图形设计工具实现个性化定制。此外,Red_Panda 还具备矢量图像生成能力,并集成 AI 图像编辑功能,广泛应用于设计、品牌营销、教育及出版等多个领域。

Fluently

Fluently 是一款基于AI的英语学习工具,能够根据用户水平生成个性化学习计划,涵盖发音、语法、词汇和流利度训练。用户可在真实场景中与AI导师进行对话练习,并获得即时反馈。支持Zoom等主流会议平台,帮助用户在实际交流中提升英语表达能力,适用于面试模拟、日常练习、国际交流等多种场景。

MMedAgent

MMedAgent是一款面向医疗领域的多模态AI平台,集成了指令优化的多模态大型语言模型(MLLM)及一系列定制化医疗工具,支持多种医学成像模式(如MRI、CT、X射线等),可高效处理视觉问答、分类、定位、分割、医学报告生成(MRG)及检索增强生成(RAG)等任务,显著提升了医疗数据处理效率与准确性。