CodeSquire.ai
CodeSquire.ai是一款针对数据科学领域的AI编程助手，基于大型语言模型开发，支持代码自动补全、注释转代码、基于库构建函数及自然语言转SQL查询等功能，旨在提升开发者效率与代码质量。它适用于数据预处理、特征工程、模型训练与评估以及数据可视化等多个场景，可无缝嵌入Google Colab、BigQuery和JupyterLab等常用平台。
模型
Promptriever
Promptriever是一款基于自然语言处理的新型检索模型，融合了大型语言模型提示技术与信息检索优势。它通过双编码器架构及指令训练集优化，实现了对复杂查询的高度适应性与鲁棒性，适用于搜索引擎优化、智能助手、企业内部搜索及学术研究等多个领域。
Proactive Agent
Proactive Agent是一款由清华大学主导开发的主动式AI代理系统，它通过观察环境和用户行为来预测需求并自主发起任务，无需依赖明确指令即可完成操作。主要功能包括环境感知、上下文理解、任务执行及用户互动优化等。此外，该系统采用先进的环境模拟技术和奖励机制进行训练与评估，广泛应用于个人助理、文件管理、生活服务等多个领域。
OminiControl
OminiControl是一款高效且参数节约的图像生成框架，专为扩散变换器模型设计，支持主题驱动和空间控制。通过增加少量参数，它能够生成高质量图像并保持主题一致性，适用于多种应用场景，包括艺术创作、游戏开发和广告设计等。其强大的多模态注意力机制和灵活的架构使其成为图像生成领域的创新工具。
Diffusion Self
Diffusion Self-Distillation (DSD) 是一种基于预训练文本到图像扩散模型的零样本定制图像生成技术，通过自动生成数据集并微调模型，支持文本条件下的图像到图像转换任务。其核心在于利用生成图像网格与视觉语言模型筛选高质量配对数据集，实现无需人工干预的身份保持定制化图像生成。该技术广泛应用于艺术创作、游戏开发、影视制作、广告营销及个性化商品等领域。
Open Materials 2024
Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集，包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论（DFT）计算数据，并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现，为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域（如能源、环境、催化等）的实际应用潜力。
TryOffDiff
TryOffDiff是一种基于扩散模型的虚拟试穿技术，通过高保真服装重建实现从单张穿着者照片生成标准化服装图像的功能。它能够精确捕捉服装的形状、纹理和复杂图案，并在生成模型评估和高保真重建领域具有广泛应用潜力，包括电子商务、个性化推荐、时尚设计展示及虚拟时尚秀等场景。
