机器学习

Sonic

Sonic是由腾讯与浙江大学联合开发的音频驱动肖像动画框架,基于音频信号生成逼真面部表情和动作。它通过上下文增强音频学习和运动解耦控制器,提升唇部同步精度与运动多样性。Sonic在长视频生成中表现出色,具备高稳定性与自然连贯性,支持用户自定义参数。适用于虚拟现实、影视制作、在线教育、游戏开发和社交媒体等多个领域。

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。

LLMDet

LLMDet是一款基于大型语言模型协同训练的开放词汇目标检测器,能够识别训练阶段未见过的目标类别。其通过结合图像和文本信息,实现高精度的零样本检测,并支持图像描述生成与多模态任务优化,适用于多种实际应用场景。

MoMask

MoMask是一款基于生成式掩码建模的3D人体动作生成工具,支持文本驱动的动作创建与编辑。采用分层量化与Transformer架构,实现高精度、连贯的3D动作序列生成,在HumanML3D数据集上的FID值仅为0.045。支持动作时序控制、多平台部署及动作评估功能,适用于游戏开发、动画制作、VR及体育分析等多个领域。

OpenThinker

OpenThinker-32B 是一款由多所高校联合开发的开源推理模型,拥有 328 亿参数和 16,000 token 上下文支持,以高效的数据利用和严格的质量控制著称。模型基于少量数据实现优异性能,适用于数学、科学、代码生成等多种推理任务。全面开源,提供模型权重、代码和数据集,支持研究与开发扩展。

WebLI

WebLI-100B是由Google DeepMind推出的超大规模视觉语言数据集,包含1000亿个图像与文本配对数据,是目前最大的视觉语言数据集之一。其设计旨在提升模型对长尾概念、文化多样性和多语言内容的理解能力。数据集通过网络爬取构建,保留了丰富的语言和文化多样性,支持多模态任务如图像分类、图像描述生成和视觉问答,广泛应用于人工智能研究、工程开发及教育领域。

TIGER

TIGER是由清华大学研发的轻量级语音分离模型,采用时频交叉建模策略与多尺度注意力机制,有效提升语音分离性能,同时显著降低计算和参数开销。模型通过频带切分优化资源利用,适应复杂声学环境,广泛应用于会议记录、视频剪辑、电影音频处理及智能语音助手等领域。

Matrix3D

Matrix3D 是一种由多所高校与科技企业联合开发的统一摄影测量模型,集姿态估计、深度预测、新视图合成与3D重建于一体。其核心技术为多模态扩散变换器,支持跨模态数据融合与灵活任务处理。通过掩码学习策略,提高数据利用效率并增强模型泛化能力。适用于VR/AR、游戏开发、影视制作等领域,具有高度交互性和灵活性。

Grok 3

Grok 3是由马斯克旗下xAI推出的最新AI模型,具备强大的推理能力和多模态处理功能。采用“思维链”技术,支持复杂任务的逐步分析,提升逻辑准确性。模型参数量达1.2万亿,基于10万块H100 GPU训练,性能在多个基准测试中超越同类产品。适用于自动驾驶、医疗、教育、客服及营销等多个领域,提供高效智能解决方案。

LLaDA

LLaDA是一款基于扩散模型框架的新型大型语言模型,由中国人民大学高瓴AI学院与蚂蚁集团联合开发。它通过正向掩蔽和反向恢复机制建模文本分布,采用Transformer作为掩蔽预测器,优化似然下界提升生成效果。LLaDA在上下文学习、指令遵循和双向推理方面表现突出,尤其在反转推理任务中克服了传统自回归模型的局限。其8B参数版本在多项基准测试中表现优异,适用于多轮对话、文本生成、代码生成、数学推理和语