多任务学习

TigerBot

TigerBot是一个功能丰富、持续进化的大型语言模型,它通过不断的技术创新和社区贡献,为用户提供了一个强大的多语言多任务处理能力。

华藏通用大模型

华藏通用大模型是一个多功能的人工智能平台,它通过集成先进的算法和大量数据训练,为用户提供了一个强大的工具,以支持各种应用场景,从客户服务到专业咨询,再到数据分析和自动...

岩芯数智大模型

岩芯数智大模型是一个多功能的企业级AI解决方案,它通过提供高效的推理、快速的训练和高准确率,帮助企业提升知识管理能力、优化业务流程,并实现智能化升级。

Depth Anything

强大的单目深度估计工具,它通过利用大规模未标注数据和先进的数据增强技术,实现了在多种复杂环境下的准确深度预测。其多任务学习和语义辅助功能使其在多个领域都有广泛的应用潜力。

HybridRAG

HybridRAG是一种结合了检索增强生成模型的混合架构,通过检索系统和生成模型的协同工作,生成更准确和丰富的输出。其主要功能包括信息检索、上下文理解、知识融合和生成能力。HybridRAG适用于多种自然语言处理任务,如问答系统、文本摘要和对话生成,能够利用大量外部知识提高生成内容的质量和相关性。

TinyVLA

TinyVLA是一种轻量级的视觉-语言-动作(VLA)模型,专为机器人操控设计。它通过结合多模态模型和扩散策略解码器,实现了快速推理、数据高效和多任务学习的能力,并在泛化性能上表现优异。TinyVLA可应用于家庭、工业、服务等多个领域,具有广泛的实用价值。

Autocut

AutoCut是一款开源AI视频剪辑工具,利用自动语音识别技术生成字幕并支持文本编辑功能,帮助用户高效剪辑视频片段。支持多模型运行及硬件加速,可输出SRT或Markdown格式文件,广泛应用于视频创作、企业培训、新闻报道、语言学习等多个领域。

Time

Time-MoE是一种基于混合专家架构的时间序列预测模型,通过稀疏激活机制提高计算效率并降低成本。该模型支持任意长度的输入和输出,能够在多个领域实现高精度的时序预测。经过大规模数据集Time-300B的预训练,Time-MoE展现出卓越的泛化能力和多任务适应性,广泛应用于能源管理、金融预测、电商销量分析、气象预报以及交通规划等领域。

DreamOmni

DreamOmni是一款由香港中文大学、字节跳动与香港科技大学联合研发的统一图像生成与编辑模型。它集成了文本到图像生成(T2I)及多种编辑功能,包括指令式编辑、修复、拖拽编辑和参考图像生成。DreamOmni利用合成数据管道高效生成高质量编辑数据,并通过联合训练提升图像生成与编辑质量。该模型在多任务处理、复杂提示兼容性及训练效率优化上表现优异,适用于数字艺术、影视特效、广告设计等多个领域。

NMT

NMT是一种由UC Berkeley和阿里巴巴联合开发的多任务学习框架,通过将多任务优化问题转化为约束优化问题,实现高优先级任务性能的保障。它基于拉格朗日乘数法,结合梯度下降与上升算法,简化了超参数调整流程,提高了模型训练效率和稳定性。NMT适用于推荐系统、搜索引擎、自然语言处理和金融风控等多个领域,具有良好的兼容性和扩展性。