学习

APB

APB是一种由清华大学等机构开发的分布式长上下文推理框架,通过稀疏注意力机制和序列并行推理提升大模型处理长文本的效率。采用更小的Anchor Block和Passing Block,结合查询感知的上下文压缩技术,减少计算开销并精准传递关键信息。在128K长度文本上,APB推理速度比Flash Attention快10倍,比Star Attention快1.6倍,适用于多种分布式环境和模型规模,广泛

Llama Tutor

Llama Tutor 是一款基于 AI 的开源个性化学习平台,利用 Llama 3.1 和 Together AI 技术生成定制化学习计划,涵盖多学科领域,提供互动式学习体验和精准解答。支持个人学习、学术教育、职业发展和语言学习等应用场景,致力于打造高效、有趣的沉浸式学习环境。

Color Pop

Color Pop是一款结合人工智能技术的涂色应用,用户可输入文本生成精美线条图,并利用丰富的纹理与工具进行个性化涂色创作。它支持超过600种设计图样,兼具娱乐性与减压功能,适用于家庭亲子活动、教育学习、艺术治疗等多种场景。

Vanna.AI

一个基于人工智能的Python软件包,只需提出问题即可从去数据库里找到相应的数据,帮助生成Snowflake、BigQuery、Athena和Postgres等数据库的SQL。

Argil

Argil是一款基于SOTA深度学习技术的AI视频生成平台,支持快速创建个性化AI克隆形象,适用于品牌推广、教育、娱乐等多种场景。平台提供丰富的虚拟形象和灵活的视频编辑功能,如机位控制、肢体语言调整等,提升视频吸引力与真实性。无代码操作简化创作流程,支持多语言及多平台适配,适合个人创作者与企业使用。

Optima

Optima是一款由清华大学研发的框架,旨在通过迭代生成、排名、选择和训练过程,优化基于大型语言模型的多智能体系统。它不仅提高了通信效率和任务完成质量,还支持大规模复杂任务处理,同时集成了强化学习与蒙特卡洛树搜索技术以生成优质训练数据。Optima适用于信息不对称问答、复杂推理任务、软件开发等多个领域,具有高扩展性和低计算成本的特点。

In

In-Context LoRA是一种基于扩散变换器(DiTs)的图像生成框架,通过微调少量数据实现多样化图像生成任务。它无需修改原始模型结构,减少了对大规模标注数据的依赖,同时保持了高质量的生成效果。该工具支持多任务图像生成、上下文学习能力、任务无关性以及条件图像生成等功能,适用于故事板生成、字体设计、家居装饰等多个领域。

TripoSF

TripoSF是由VAST推出的新型3D基础模型,采用SparseFlex表示方法和稀疏体素结构,显著降低内存占用并提升高分辨率建模能力。其“视锥体感知的分区体素训练”策略优化了训练效率,使模型在细节捕捉、拓扑结构支持和实时渲染方面表现突出。实验数据显示,TripoSF在Chamfer Distance和F-score等关键指标上分别降低82%和提升88%。适用于视觉特效、游戏开发、具身智能及产品

吉林大学人工智能学院

为了抢抓人工智能发展机遇、对标国家战略需求、推动产业转型升级和地方经济发展转型,吉林大学人工智能学院于2018年5月26日成立。人工智能学院的成立旨在贯彻落实《新一代人工智能...

MineWorld

MineWorld是由微软研究院开发的基于《我的世界》的实时交互式AI模型,采用视觉-动作自回归Transformer架构,实现高保真、可控性强的场景生成。通过并行解码算法,模型可在每秒4至7帧的速度下实现实时交互,适用于具身智能、强化学习、游戏代理及视频生成等场景。其核心技术包括图像与动作标记器、Transformer解码器以及优化的训练与推理流程。