SpeciesNet
SpeciesNet 是 Google 开发的 AI 模型，用于识别相机陷阱图像中的动物物种，支持超过 2000 种标签分类，涵盖动物、分类群及非生物对象。基于 6500 万张图像训练，具备高效数据处理和跨场景识别能力，适用于野生动物监测、生物多样性研究及生态保护。模型开源，可在 GitHub 获取，支持开发人员部署与优化。
机器学习
Fractal Generative Models
Fractal Generative Models 是一种基于分形架构的图像生成技术，通过递归调用“原子模块”实现逐像素生成高分辨率图像。该模型结合 Transformer 模块，采用分而治之策略，大幅提升计算效率。不仅适用于图像生成，还可扩展至分子结构、蛋白质等高维数据建模，具有广泛的应用潜力。
PhotoDoodle
PhotoDoodle是一种基于少量样本学习的艺术化图像编辑框架，能够精准复现艺术家风格并应用于照片涂鸦。它采用两阶段训练策略，结合位置编码重用和无噪声条件范式，确保生成效果与背景一致。支持装饰元素添加、背景保留、指令驱动编辑等功能，并通过低秩适应技术实现高效风格定制。项目提供高质量数据集和开源资源，适用于数字艺术创作、商业设计、社交媒体等多个场景。
AgentRefine
AgentRefine 是由北京邮电大学与美团联合开发的智能体合成框架，采用“精炼调整”方法提升基于大语言模型的智能体在多样化任务中的泛化能力。它通过轨迹中的观察实现错误纠正与自我优化，增强智能体在复杂环境中的适应性和鲁棒性。该框架支持多样化推理路径，广泛应用于自动化决策、游戏 AI、代码生成及自然语言处理等领域。
