训练
  1. 首页
  2. 训练

列表

美图AI视觉大模型

美图AI视觉大模型
美图AI视觉大模型
奇想智能MiracleVision大模型汇聚顶尖技术，专业人才和行业资源，依托美图视觉实验室的强大AI技术能力，通过美学升级锻造调优实现更懂美学的AI视觉大模型。
Ai平台模型 2025年06月05日
Oumi

Oumi

Oumi 是一个开源 AI 平台，支持从数据准备到模型部署的全流程开发。它提供零样板代码体验，支持多种训练方法和多模态模型，适用于自动驾驶、人机交互、学术研究等多个场景。平台具备高效的分布式训练能力和灵活的部署选项，适合企业和研究机构使用。
AI项目与工具 2025年06月12日
Add

Add

Add-it是一款无需训练的图像编辑工具，允许用户通过文本指令在图像中插入新对象。其核心功能包括保持场景结构一致性、确保对象自然融合、支持非真实感图像处理等。Add-it采用扩展的注意力机制和主题引导潜在混合技术，无需额外训练即可实现高质量图像编辑。广泛适用于广告、内容创作、影视制作等领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
Granite 3.0

Granite 3.0

Granite 3.0是IBM推出的一套先进的AI模型，适用于多种应用场景，包括客户服务自动化、内容创作与审核、数据分析以及编程辅助。它通过检索增强生成技术和多语言支持提升任务效率，并具备出色的安全防护能力。该模型采用深度学习和混合专家架构，经过大规模数据训练，为企业提供高效、灵活且可靠的AI解决方案。
AI项目与工具 2025年06月12日
Zamba2

Zamba2

Zamba2-7B是一款由Zyphra公司开发的小型语言模型，具有高效的推理速度和低内存占用的特点。它在图像描述任务中表现出色，适用于边缘设备和消费级GPU。Zamba2-7B通过创新的混合架构和技术优化，提供了卓越的语言理解和生成能力，同时支持多种应用场景，如移动应用开发、智能家居设备、在线客服系统、内容创作以及教育工具等。
AI项目与工具 2025年06月12日
MT

MT

MT-MegatronLM 是摩尔线程推出的开源混合并行训练框架，支持密集模型、多模态模型和 MoE 模型的高效训练。采用 FP8 混合精度、高性能算子库和集合通信库，提升 GPU 集群算力利用率。通过模型并行、数据并行和流水线并行技术，实现大规模语言模型的高效分布式训练，适用于科研、企业及定制化 AI 应用场景。
AI项目与工具 2025年06月12日
LIMO

LIMO

LIMO是由上海交通大学研发的一种高效推理方法，通过少量高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。其核心假设是“少即是多推理假设”，即在预训练阶段已具备丰富知识的模型中，复杂推理能力可通过精心设计的样本被有效激发。LIMO在多个数学推理基准测试中表现优异，且数据使用效率极高，仅需1%的数据即可达到显著效果。适用于教育、科研、工业和医疗等多个领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
SnapGen

SnapGen

SnapGen是一款由Snap Inc、香港科技大学和墨尔本大学联合开发的文本到图像扩散模型，专为移动设备设计，支持在1.4秒内生成1024×1024像素的高分辨率图像。它通过优化网络架构、跨架构知识蒸馏和对抗性训练等技术，在保持小模型规模的同时，提供了高质量的图像生成能力，适用于社交媒体、移动应用、教育、新闻等多个领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
TokenFD

TokenFD

TokenFD是由上海交通大学与美团联合开发的细粒度图文对齐基础模型，专为文档理解任务设计。通过图像与语言Token的统一特征空间对齐，支持Token级图文交互，提升了多模态任务性能。其基于自研的TokenIT数据集进行训练，涵盖2000万张图像和18亿高质量Token-Mask对，覆盖多种文本图像类型。TokenFD可用于文档处理、图像审查、文字检索及大模型知识增强等多个领域，具有广泛的适用性和
AI项目与工具 2025年06月12日
DINO

DINO

DINO-X是一款由IDEA研究院开发的通用视觉大模型，具备开放世界对象检测与理解的能力。它支持多种提示类型，无需用户额外输入即可识别图像中的任意对象，并在多个基准测试中刷新了性能记录。DINO-X拥有Pro和Edge两个版本，分别针对高性能需求和边缘设备优化。其应用范围涵盖自动驾驶、智能安防、工业检测及机器人视觉等领域，助力行业创新与发展。
AI项目与工具 2025年06月12日