训练

TrackGo

TrackGo是一种先进的AI视频生成技术,利用自由形状的遮罩和箭头提供精确的运动控制。其核心技术TrackAdapter无缝集成到预训练的视频生成模型中,通过调整时间自注意力层来激活与运动相关的区域。TrackGo在视频质量、图像质量和运动忠实度方面表现出色,适用于影视制作、动画制作、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和游戏开发等多个领域。

VideoAgent

VideoAgent是一款基于自改进机制的视频生成系统,结合图像观察与语言指令生成机器人控制视频计划。它采用自我条件一致性方法优化视频质量,通过预训练视觉-语言模型反馈和实际执行数据的收集,持续提升生成效果,减少幻觉内容并提高任务成功率。VideoAgent在模拟环境中有优异表现,并已应用于机器人控制、模拟训练、教育研究、游戏开发以及电影制作等领域,展现出广泛的应用潜力。

LLM2LLM

LLM2LLM是一种基于教师-学生架构的迭代数据增强方法,通过生成针对性的合成数据提升语言模型在低数据量场景下的性能。该技术通过识别并强化模型预测错误的数据点,实现精准优化,同时控制数据质量和规模。适用于医学、法律、教育等数据稀缺领域,具有良好的可扩展性和实用性。

九章大模型(MathGPT)

学而思九章大模型是好未来自主研发的,面向全球数学爱好者和科研机构,以解题和讲题算法为核心的大模型。

AnimateAnything

AnimateAnything是一项由浙江大学与北京航空航天大学联合研发的统一可控视频生成技术。它能够根据相机轨迹、文本提示及用户动作注释等多样化控制信号生成高质量视频,并通过多尺度特征融合网络将这些信号转化为逐帧光流进行精准引导。此外,为解决大范围运动带来的视频闪烁问题,该技术采用了基于频率的稳定模块,显著增强了视频的时间稳定性。主要应用于影视制作、虚拟现实、游戏开发以及教育培训等多个领域。

Self

Self-Taught Evaluators是一种无需人工标注数据的模型评估框架,通过自我训练方式增强大型语言模型(LLM)的评估能力。其核心在于利用LLM生成对比输出并进行迭代优化,显著提升了模型评估的准确性,达到了与顶级奖励模型相媲美的效果,广泛适用于语言模型开发、内容评估、教育科研以及技术支持等领域。

PartCrafter

PartCrafter是一款先进的3D生成模型,能够从单张RGB图像中生成多个语义明确且几何形态各异的3D网格。通过组合潜在空间表示每个3D部件,并利用层次化注意力机制确保全局一致性。该模型基于预训练的3D网格扩散变换器(DiT),支持多部件联合生成、端到端生成和部件级编辑,适用于游戏开发、建筑设计、影视制作等多个领域。

LinFusion

LinFusion 是一种创新的图像生成模型,基于线性注意力机制高效处理高分辨率图像生成任务。它在处理大量像素时保持计算复杂度线性增长,显著提高生成效率。LinFusion 支持零样本跨分辨率生成,并与预训练模型组件如 ControlNet 和 IP-Adapter 兼容。在单个 GPU 上,LinFusion 能够生成高达 16K 分辨率的图像,广泛应用于艺术创作、游戏设计、虚拟现实等领域。

Artguru

Artguru是一款结合AI技术的在线艺术图像生成工具,支持文字到图像的转换及照片风格化处理,涵盖多种艺术风格,如现实主义、动漫、印象派等。用户可自定义风格特征并生成独特头像或艺术作品,适用于社交媒体、虚拟形象设计、艺术创作、数字营销等多个场景,同时为艺术教育和创意思维训练提供支持。

COMET

COMET是字节跳动开发的Mixture-of-Experts(MoE)模型优化系统,通过细粒度计算-通信重叠技术和自适应负载分配机制,显著提升分布式训练效率。它在大规模模型中实现单层1.96倍、端到端1.71倍的加速,具备强鲁棒性与泛化能力,支持多种硬件环境和并行策略,核心代码已开源并可无缝集成至主流训练框架。