深度学习
Finedefics
Finedefics是由北京大学彭宇新教授团队开发的细粒度多模态大模型,专注于提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现。该模型通过引入对象的细粒度属性描述,结合对比学习方法,实现视觉对象与类别名称的精准对齐。在多个权威数据集上表现出色,准确率达76.84%。其应用场景涵盖生物多样性监测、智能交通、零售管理及工业检测等领域。
MangaNinja
MangaNinja是一款基于参考图像的线稿上色工具,采用Reference U-Net和Denoising U-Net架构,结合补丁重排模块与点驱动控制方案,实现高精度、细粒度的上色效果。其可处理复杂场景、多参考图像协调及极端姿势等问题,广泛应用于漫画创作、插画设计、平面设计和数字艺术等领域。
Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Pro 是谷歌推出的高性能 AI 模型,具备深度推理能力,可在多模态输入下进行复杂任务处理。支持文本、图像、音频、视频及代码等多种输入形式,拥有 100 万 token 的上下文窗口。在推理、代码生成和多模态任务中表现优异,适用于学术研究、软件开发、创意工作和企业应用等多个领域。
Bocha Semantic Reranker
Bocha Semantic Reranker是一款基于语义的排序模型,用于提升搜索和问答系统的准确性。它通过二次优化初步排序结果,评估查询与文档的语义相关性,并为文档分配语义得分。该工具支持多种语言模型,适用于搜索引擎优化、问答系统、推荐系统和智能客服等领域,旨在改善用户体验并提高系统效率。