机器学习

Transformer Debugger

Transformer Debugger (TDB) 是一款由OpenAI的对齐团队开发的工具,用于帮助研究人员和开发者理解和分析Transformer模型的内部结构和行为。它提供了无需编程即可探索模型结构的能力,并具备前向传递干预、组件级分析、自动生成解释、可视化界面及后端支持等功能。TDB 支持多种模型和数据集,包括GPT-2模型及其自动编码器。

我在AI

我在AI是一款集自然语言处理、个性化定制和情感支持于一体的智能交互平台。它提供多样化的功能,如AI智能体定制、剧情体验、工作辅助及信息查询,适用于个人、企业及政府部门。凭借强大的知识库和持续优化的学习算法,我在AI能够快速响应用户需求,提供精准的信息反馈和高效的解决方案。

GO

GO-1是智元机器人推出的首个通用具身基座模型,采用ViLLA架构,结合多模态大模型与混合专家系统,具备场景感知、动作理解和精细执行能力。支持小样本快速泛化、跨本体部署与持续进化,广泛应用于零售、制造、家庭及科研等领域,推动具身智能技术发展。

WorldSense

WorldSense是由小红书与上海交通大学联合开发的多模态基准测试工具,用于评估大型语言模型在现实场景中对视频、音频和文本的综合理解能力。该平台包含1662个同步视频、3172个问答对,覆盖8大领域及26类认知任务,强调音频与视频信息的紧密耦合。所有数据经专家标注并多重验证,确保准确性。适用于自动驾驶、智能教育、监控、客服及内容创作等多个领域,推动AI模型在多模态场景下的性能提升。

Stable Video 3D (SV3D)

Stable Video 3D(SV3D)是一款由Stability AI公司开发的多视角合成和3D生成模型,能够从单张图片生成一致的多视角图像,并进一步优化生成高质量的3D网格模型。该模型在视频扩散模型基础上进行改进,提供更好的质量和多视角体验。主要功能包括多视角视频生成、3D网格创建、轨道视频生成、相机路径控制以及新视角合成。SV3D在新视角合成方面取得显著进展,能够生成逼真且一致的视图,提升

MatterGen

MatterGen是由微软开发的生成式AI模型,专注于无机材料的设计与生成。它通过扩散过程逐步优化原子结构,生成稳定、多样化且符合特定性能要求的材料。支持化学组成、磁性、电子和机械性能等多维度约束,适用于逆向材料设计,提升新材料研发效率。已应用于能源、催化、电子等领域,推动材料科学进步。

Kiroku

Kiroku是一款基于多智能体系统的写作辅助工具,通过模拟导师与学生的互动模式,帮助用户高效组织和撰写文档。其支持用户自定义文档结构,并利用自然语言处理和机器学习技术提供个性化建议,特别适用于学术、商业和技术领域的需求。

HART

HART是一种由麻省理工学院研究团队开发的自回归视觉生成模型,能够生成1024×1024像素的高分辨率图像,质量媲美扩散模型。通过混合Tokenizer技术和轻量级残差扩散模块,HART实现了高效的图像生成,并在多个指标上表现出色,包括重构FID、生成FID以及计算效率。

Wan2.1

Wan2.1是阿里云推出的开源AI视频生成模型,支持文生视频与图生视频,具备复杂运动生成和物理模拟能力。采用因果3D VAE与视频Diffusion Transformer架构,性能卓越,尤其在Vbench评测中表现领先。提供专业版与极速版,适应不同场景需求,已开源并支持多种框架,便于开发与研究。

Yuxi

Yuxi-Know是一款基于RAG和知识图谱技术的智能问答平台,支持多种文档格式上传与向量化存储,可高效检索并生成准确答案。集成Neo4j知识图谱,支持复杂关系查询,兼容多模型平台及本地部署。提供智能体拓展、网页检索和可视化配置功能,适用于企业知识管理、教育、客服、医疗及科研等领域,提升信息处理效率与准确性。