AI研究

CLaMP 3

CLaMP 3是由清华大学朱文武教授团队开发的多模态、多语言音乐信息检索框架,支持文本、图像、音频和乐谱等多种模态之间的跨模态检索。其基于对比学习技术,将不同模态数据与多语言文本对齐至统一语义空间,适用于文本到音乐、图像到音乐检索、零样本分类及音乐推荐等任务。支持27种语言,可扩展至100种,广泛应用于音乐创作、教育、分析及多媒体内容制作。

TongGeometry

TongGeometry是由北京通用人工智能研究院与北京大学人工智能研究所联合开发的几何模型,采用树搜索和神经符号推理技术,能自动生成高质量的几何竞赛题并完成证明。该工具构建了庞大的几何定理库,涵盖67亿个需辅助构造的定理,具备广泛应用场景,如数学竞赛、教育及研究领域,支持复杂几何问题的探索与教学资源开发。

MME

MME-CoT 是一个用于评估大型多模态模型链式思维推理能力的基准测试框架,涵盖数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景六大领域,包含1,130个问题,每题均附关键推理步骤和图像描述。该框架引入推理质量、鲁棒性和效率三大评估指标,全面衡量模型推理能力,并揭示当前模型在反思机制和感知任务上的不足,为模型优化和研究提供重要参考。

Liquid

Liquid是由华中科技大学、字节跳动和香港大学联合开发的多模态生成框架,通过VQGAN将图像编码为离散视觉token并与文本共享词汇空间,使大型语言模型无需修改结构即可处理视觉任务。该框架降低训练成本,提升视觉生成与理解性能,并在多模态任务中表现出色。支持图像生成、视觉问答、多模态融合等应用,适用于创意设计、内容创作及智能交互等领域。

UniFluid

UniFluid是由谷歌DeepMind与麻省理工学院联合开发的统一自回归框架,支持图像生成与视觉理解任务。它通过连续视觉标记处理多模态输入,结合Gemma模型和VAE技术,实现高质量图像生成与强大视觉理解能力。该框架在图像编辑、视觉问答和图像描述等任务中表现出色,具备良好的下游任务迁移能力,适用于创意设计、内容创作等多个领域。

PaperBench

PaperBench是OpenAI开发的AI智能体评测基准,用于评估其复现顶级机器学习论文的能力。它涵盖从理解论文、编写代码到执行实验的全流程,具备8316个评分节点和自动评分系统。支持多种智能体配置,提供标准化测试环境,适用于模型优化、学术验证及教育实践等领域,推动AI研究的标准化发展。

DeerFlow

DeerFlow 是字节跳动推出的开源研究框架,结合语言模型与多种工具,支持高效完成复杂研究任务。具备多Agent架构,支持自然语言交互与智能协作,适用于研究报告、播客、演示文稿等内容生成。支持多种语言模型和外部工具集成,提供灵活配置与扩展能力,广泛应用于学术、市场、教育及个人知识管理等领域。

SearchAgent

SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校(UIUC)研究人员开发的高效推理框架,旨在提升基于大型语言模型(LLM)的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术,显著提高系统吞吐量(1.3至3.4倍),降低延迟(降至原来的1/1.7至1/5),同时保持生成质量。该框架优化资源利用率,适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景,为复杂A

Haiper.ai

Haiper.ai 是一家位于伦敦国王十字区的AI研究和产品公司,专注于开发视频创作AI产品。

网易·伏羲

网易伏羲是网易旗下专业从事游戏与泛娱乐AI研究和应用的顶尖机构。专注于数字孪生、强化学习、用户画像、自然语言处理、分布式引擎等多个领域的技术创新,提供“瑶台”沉浸式虚拟活...