模型

HMoE

HMoE(混合异构专家模型)是腾讯混元团队提出的一种新型神经网络架构,旨在提升大型语言模型的性能和计算效率。通过引入不同规模的专家来处理不同复杂度的输入数据,HMoE增强了模型的专业化程度,并采用了新的训练目标和策略,如P-Penalty Loss,以提高参数利用率和计算效率。HMoE在多个预训练评估基准上表现出色,适用于自然语言处理、内容推荐、语音识别、图像和视频分析以及多模态学习等领域。

Finedefics

Finedefics是由北京大学彭宇新教授团队开发的细粒度多模态大模型,专注于提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现。该模型通过引入对象的细粒度属性描述,结合对比学习方法,实现视觉对象与类别名称的精准对齐。在多个权威数据集上表现出色,准确率达76.84%。其应用场景涵盖生物多样性监测、智能交通、零售管理及工业检测等领域。

Gooey.AI

Gooey.AI提供了一个简单、可组合的无代码 AI 平台,让用户可以访问 OpenAI、Stability、Google 等的最新模型。

OpenScholar

OpenScholar是一款由华盛顿大学与艾伦AI研究所联合研发的检索增强型语言模型,专为科学家设计,能够高效检索并综合海量科学文献信息,生成基于文献的事实性回答。该工具具备强大的跨学科适用性,涵盖计算机科学、生物医学等多个领域,同时支持自我反馈迭代优化,显著提升回答质量和引用可靠性。所有相关资源已完全开源,便于全球学者使用与研究。

揽睿星舟

揽睿星舟是一款由翼方健数自主研发的云端AI训推一体化算力平台,提供高性能GPU计算资源、开箱即用的训练与推理环境、丰富的AI工具链及预训练模型,支持多机多卡分布式训练和隐私安全计算,旨在解决AI协作中的安全信任问题并加速AI价值的释放。它包含推理服务、工作空间、星舟API、镜像社区、应用版与专业版等多种功能和服务,适用于模型训练、推理、大模型API服务、隐私安全计算及数据集共享等多个应用场景。

MHA2MLA

MHA2MLA是一种由多所高校与研究机构联合开发的数据高效微调方法,基于多头潜在注意力机制(MLA)优化Transformer模型的推理效率。通过Partial-RoPE和低秩近似技术,显著减少KV缓存内存占用,同时保持模型性能稳定。仅需少量数据即可完成微调,适用于边缘设备、长文本处理及模型迁移等场景,具备高兼容性和低资源消耗优势。

Whisper Input

Whisper Input 是一款开源语音输入工具,基于 Python 和 OpenAI Whisper 模型开发,支持多语言语音识别与实时转录。用户可通过快捷键操作录音并生成文本,具备翻译、自动标点、高效处理及本地运行等功能。适用于会议记录、教育、智能交互及媒体制作等多种场景。

Operator

Operator是由OpenAI开发的AI工具,基于Computer-Using Agent(CUA)模型,能够模拟人类操作网页浏览器,完成如预订、购物、表单填写等任务。它结合了GPT-4o的视觉识别能力和强化学习的推理能力,支持多任务处理和个性化设置。具备自我纠错、安全防护及隐私保护机制,在涉及敏感信息时会请求用户接管。适用于自动化购物、数据分析、日程安排等多种场景。

SHMT

SHMT是一种基于自监督学习的高级化妆转移技术,由阿里巴巴达摩院与武汉理工大学联合研发。该技术无需成对训练数据,可将多种化妆风格自然迁移到目标面部图像上,通过“解耦-重建”策略和迭代双重对齐模块,实现高精度的纹理控制与对齐校正。适用于图像处理、虚拟试妆、影视设计等多个领域,具有高效、灵活、高质量的特点。

Singify

Fineshare Singify是一款在线AI歌曲翻唱生成工具,提供超过1000种声音模型,支持多种输入方式,如搜索、上传或录音,并允许用户调整音调、节奏等参数。其生成音乐免版税,适用于个人娱乐、社交媒体分享、音乐教学及广告制作等多个场景。平台界面友好,适合各类音乐创作者和爱好者使用。