建模
OmniCorpus
OmniCorpus是上海人工智能实验室联合多家知名高校和研究机构共同创建的一个大规模多模态数据集，包含86亿张图像和16960亿个文本标记，支持中英双语。它通过整合来自网站和视频平台的文本和视觉内容，提供了丰富的数据多样性。OmniCorpus不仅规模庞大，而且数据质量高，适合多模态机器学习模型的训练和研究。它广泛应用于图像识别、视觉问答、图像描述生成和内容推荐系统等领域。
KuaiFormer
KuaiFormer是一款基于Transformer架构的检索框架，专为大规模内容推荐系统设计。它通过重新定义检索流程，将传统分数估计任务转换为“下一个动作预测”，从而实现高效的多兴趣提取和实时兴趣捕捉。KuaiFormer具备多兴趣查询Token、自适应序列压缩、稳定训练等核心技术，已在快手App的短视频推荐系统中广泛应用，显著提升了用户体验和平台效率。
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Make-A-Character
创新的3D角色生成框架，它通过文本描述快速创建逼真的3D角色，具有高度的定制性和逼真度。它结合了最新的人工智能技术，提供了一个直观、灵活且高效的角色创建解决方案，适用于多...
GaussianAnything
GaussianAnything 是一款基于多模态输入的 3D 内容生成框架，支持点云、文本和图像等多种输入方式，能够生成高精度且可编辑的 3D 模型。其核心技术包括点云结构化潜空间和级联扩散模型，具备几何与纹理解耦特性，适用于游戏开发、影视制作、VR/AR、工业设计等多个场景。该工具在生成质量和一致性方面表现优异，为 3D 内容创作提供了高效解决方案。
