模型

Satori

Satori是一款由MIT和哈佛大学等机构联合开发的7B参数大语言模型,专注于提升推理能力。其采用COAT机制和两阶段训练框架,结合强化学习优化模型性能,具备自回归搜索、数学推理、跨领域任务处理以及自我纠错等核心能力。Satori在数学和逻辑推理任务中表现突出,广泛应用于科研、教育、智能客服等多个领域,代码、数据和模型均已开源。

Zonos

Zonos是一款由Zyphra开发的高保真文本到语音(TTS)模型,支持零样本语音克隆和多语言生成,具备精细的情感与语音参数控制能力。其采用Transformer和SSM混合架构,基于大规模语音数据训练,适用于有声读物、虚拟助手、多媒体创作及无障碍技术等多个领域。模型开源且支持实时语音生成,具有广泛的应用潜力。

InspireMusic

InspireMusic是由阿里巴巴通义实验室开发的AI音乐生成工具,支持通过文字描述或音频提示生成多种风格的音乐作品。其核心技术包括音频 tokenizer、自回归 Transformer 模型、扩散模型(CFM)和 Vocoder,实现文本到音乐的转换、音乐续写及高质量音频输出。该工具支持长音频生成、多种采样率,并提供快速与高音质两种推理模式,适用于音乐创作、音频处理及个性化音乐生成等场景。

YAYI

YAYI-Ultra是中科闻歌研发的企业级大语言模型,具备多领域专业能力与多模态内容生成能力,支持数学、代码、金融、中医等领域。模型支持超长文本处理、数据分析、任务规划及联网创作,适用于媒体、医疗、财税等行业。采用混合专家架构,结合指令微调技术,在多项评测中表现优异,提供高效、精准的智能化服务。

TPO

TPO(Test-Time Preference Optimization)是一种在推理阶段优化语言模型输出的框架,通过将奖励模型反馈转化为文本形式,实现对模型输出的动态调整。该方法无需更新模型参数,即可提升模型在多个基准测试中的性能,尤其在指令遵循、偏好对齐、安全性和数学推理等方面效果显著。TPO具备高效、轻量、可扩展的特点,适用于多种实际应用场景。

InternVideo2.5

InternVideo2.5是一款由上海人工智能实验室联合多机构开发的视频多模态大模型,具备超长视频处理能力和细粒度时空感知。它支持目标跟踪、分割、视频问答等专业视觉任务,适用于视频检索、编辑、监控及自动驾驶等多个领域。模型通过多阶段训练和高效分布式系统实现高性能与低成本。

HumanDiT

HumanDiT是一种由浙江大学与字节跳动联合开发的高保真人体视频生成框架,基于扩散变换器(DiT)实现姿态引导的视频生成。它支持长序列、多分辨率视频生成,并通过关键点扩散变换器(Keypoint-DiT)确保动作的连贯性与自然性。引入前缀潜在参考策略以保持个性化特征,结合姿态适配器和细化模块提升细节质量。适用于虚拟人、动画制作、沉浸式体验及视频续写等多种场景。

UltraMem

UltraMem是字节跳动推出的超稀疏模型架构,通过优化内存访问和计算效率,显著降低推理成本并提升速度。其核心技术包括多层结构改进、TDQKR和IVE,使模型在保持性能的同时具备更强的扩展性。适用于实时推理、大规模模型部署及多个行业场景。

AxBench

AxBench是斯坦福大学推出的语言模型可解释性评估框架,支持概念检测与模型转向任务。它通过合成数据生成训练集,评估模型对特定概念的识别能力和干预后的表现。提供统一的评估平台,支持多种控制方法,如提示、微调和稀疏自编码器,并采用多维评分机制,适用于AI安全、伦理及内容生成等场景。

Pippo

Pippo是由Meta Reality Labs研发的图像到视频生成模型,可基于单张照片生成多视角高清人像视频。采用多视角扩散变换器架构,结合ControlMLP模块与注意力偏差技术,实现更丰富的视角生成和更高的3D一致性。支持高分辨率输出及细节自动补全,适用于虚拟现实、影视制作、游戏开发等多个领域。技术方案涵盖多阶段训练流程,确保生成质量与稳定性。