机器学习

Miras

Miras是由谷歌开发的深度学习框架,专注于序列建模任务。它基于关联记忆和注意力偏差机制,整合多种序列模型并支持新型模型设计。Miras通过保留门机制优化记忆管理,提升模型在长序列任务中的表现,适用于语言建模、常识推理、长文本处理及多模态任务,具有高效且灵活的架构优势。

Paper2Code

Paper2Code是一款由韩国科学技术院与DeepAuto.ai合作开发的AI工具,基于多Agent大语言模型,能将机器学习论文自动转化为可运行的代码仓库。它通过规划、分析和代码生成三个阶段,确保代码结构清晰且忠实于原论文内容。该工具显著提升了科研复现效率,适用于研究、教学、工业等多个领域,具有高度实用性和准确性。

Autoblocks AI

Autoblocks AI 是一款面向 AI 团队的开发与测试平台,提供模块化开发、大规模场景模拟、自动缺陷检测与修复、性能评估及实时监控等功能。支持多场景测试与智能优化,提升 AI 代理的可靠性与稳定性,适用于医疗、法律、金融、客服等多个领域。

Paper2Coder

Paper2Code是一款由韩国科学技术院与DeepAuto.ai联合开发的AI工具,基于多Agent大语言模型,能够将机器学习论文自动转换为可运行的代码仓库。其核心流程包括规划、分析和代码生成三个阶段,确保生成的代码结构清晰、逻辑严谨,并忠实于原始论文。该工具显著提升了研究复现效率,适用于学术研究、教学、工业应用等多个场景,是推动AI研究落地的重要工具。

UniTok

UniTok是由字节跳动联合高校研发的统一视觉分词器,支持视觉生成与理解任务。其采用多码本量化技术,将视觉特征分割并独立量化,显著提升离散token的表示能力。在ImageNet上实现78.6%的零样本分类准确率,图像重建质量达0.38。可作为多模态大语言模型的视觉输入模块,广泛应用于图像生成、视觉问答、内容创作及跨模态检索等场景。

VPP

VPP(Video Prediction Policy)是清华大学与星动纪元联合开发的AIGC机器人模型,基于视频扩散模型实现未来场景预测与动作生成。支持高频预测与跨机器人本体学习,显著降低对真实数据的依赖。在复杂任务中表现出色,适用于家庭、工业、医疗、教育等多个领域。其开源特性推动了具身智能机器人技术的发展。

FlexiAct

FlexiAct是由清华大学与腾讯ARC实验室联合研发的动作迁移模型,可在空间结构差异较大的场景下实现精准动作迁移,并保持目标主体的外观一致性。其核心模块包括轻量级RefAdapter和频率感知动作提取(FAE),有效提升跨主体动作迁移的灵活性与准确性。该模型适用于影视、游戏、广告等多个领域,具有良好的应用前景。

ZeroSearch

ZeroSearch 是阿里巴巴通义实验室开发的基于大模型的搜索引擎框架,通过强化学习技术提升搜索能力,无需依赖真实搜索引擎。它能动态生成相关或噪声文档,显著降低训练成本(超80%),并支持多种模型和算法,适用于问答、内容创作、教育等多个场景。

KuaiMod

KuaiMod 是快手开发的多模态大模型内容审核系统,能高效识别和过滤有害及低质量视频。它结合视觉语言模型(VLM)和链式推理(CoT)技术,支持动态策略更新和强化学习,提升审核准确性。系统在离线测试中准确率达92.4%,有效降低用户举报率,优化推荐体验,助力平台内容生态健康发展。

Parakeet TDT 0.6B

Parakeet TDT 0.6B 是一款由英伟达开发的开源自动语音识别(ASR)模型,采用 FastConformer 和 TDT 架构,具备高速转录、高精度识别、歌词转录、文本格式化等功能。模型在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 中表现优异,实时因子高达 3386,适用于会议记录、法律医疗、字幕生成及音乐索引等多种场景。