机器学习

TIGER

TIGER是由清华大学研发的轻量级语音分离模型,采用时频交叉建模策略与多尺度注意力机制,有效提升语音分离性能,同时显著降低计算和参数开销。模型通过频带切分优化资源利用,适应复杂声学环境,广泛应用于会议记录、视频剪辑、电影音频处理及智能语音助手等领域。

HumanOmni

HumanOmni 是一款面向人类中心场景的多模态大模型,融合视觉与听觉信息,具备情感识别、面部描述、语音理解等功能。基于大量视频与指令数据训练,采用动态权重调整机制,支持多模态交互与场景理解。适用于影视分析、教育、广告及内容创作等领域,具备良好的可扩展性和灵活性。

智谱AI绘画

智谱AI绘画可根据用户的描述创作出新的艺术作品,还能够模仿不同的艺术风格,提供个性化的图像编辑和创作服务

Skywork

Skywork-Reward 是昆仑万维推出的一系列高性能奖励模型,包括 Skywork-Reward-Gemma-2-27B 和 Skywork-Reward-Llama-3.1-8B,主要用于优化大语言模型的训练过程。这些模型通过提供奖励信号,帮助模型理解和生成符合人类偏好的内容。Skywork-Reward 在对话、安全性和推理任务中表现出色,并且在 RewardBench 评估基准上名列前

Circuit Tracer

Circuit Tracer 是 Anthropic 推出的开源工具,用于研究大型语言模型的内部工作机制。它通过生成归因图揭示模型在生成特定输出时的决策路径,帮助研究人员追踪模型的决策过程、可视化特征关系并测试假设。支持多种主流模型如 Gemma 和 Llama,提供交互式可视化界面,便于探索和分析模型行为。其功能包括生成归因图、可视化与交互、模型干预以及支持多种模型。

FlexiAct

FlexiAct是由清华大学与腾讯ARC实验室联合研发的动作迁移模型,可在空间结构差异较大的场景下实现精准动作迁移,并保持目标主体的外观一致性。其核心模块包括轻量级RefAdapter和频率感知动作提取(FAE),有效提升跨主体动作迁移的灵活性与准确性。该模型适用于影视、游戏、广告等多个领域,具有良好的应用前景。

HumanRig

HumanRig是由阿里巴巴团队研发的3D人形角色自动绑定系统,提供大规模高质量数据集和先进算法,支持从粗到细的骨架估计与蒙皮优化。其核心组件包括先验引导骨架估计器(PGSE)和网格-骨架互注意网络(MSMAN),适用于游戏开发、影视制作、VR/AR及数字人应用,有效提升3D角色动画制作效率和质量。

MME

MME-CoT 是一个用于评估大型多模态模型链式思维推理能力的基准测试框架,涵盖数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景六大领域,包含1,130个问题,每题均附关键推理步骤和图像描述。该框架引入推理质量、鲁棒性和效率三大评估指标,全面衡量模型推理能力,并揭示当前模型在反思机制和感知任务上的不足,为模型优化和研究提供重要参考。

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。

OmniSVG

OmniSVG是复旦大学与StepFun联合开发的全球首个端到端多模态SVG生成模型,基于预训练视觉语言模型,通过创新的SVG标记化技术实现结构与细节的解耦,支持从文本、图像或角色参考生成高质量矢量图形。其训练效率高,支持长序列处理,适用于图标设计、网页开发、游戏角色生成等场景,生成结果具备高度可编辑性和跨平台兼容性。