深度学习
Deepfake Defenders
Deepfake Defenders 是一个由中国科学院自动化研究所的 VisionRush 团队开发的开源 AI 模型，主要用于检测和防御 Deepfake 技术生成的伪造图像和视频。它通过分析媒体内容中的细微像素变化来识别伪造内容，并提供像素级分析、实时检测等功能。该模型采用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等技术，支持多模态分析，具备开源协作特性，广泛应用于社交媒体监控、新闻验证
WarriorCoder
WarriorCoder是由华南理工大学与微软联合开发的代码生成大语言模型，采用专家对抗机制生成高质量训练数据，无需依赖专有模型或数据集。它具备代码生成、优化、调试、推理及多语言支持等功能，在代码生成、库使用等任务中达到SOTA性能，适用于自动化开发、教育辅助及跨语言转换等场景。模型通过Elo评分系统和裁判评估确保训练数据质量，提升泛化能力与多样性。
Micro LLAMA
Micro LLAMA 是一款基于简化版 Llama 3 模型的教学工具，通过约 180 行代码实现 8B 参数的最小化模型，支持自注意力机制和前馈神经网络。它提供 Jupyter 笔记本和 Conda 环境配置指南，帮助用户轻松学习和实验，特别适用于学术教学、研究开发和个人学习。
Wonder Animation
Wonder Animation是一款基于AI的视频到3D场景转换工具，由Autodesk的Wonder Dynamics研发。它能够将视频序列转化为包含摄像机设置和角色动画的3D动画场景，支持多剪辑和多种镜头处理。通过深度学习和计算机视觉技术，Wonder Animation在3D空间中重建场景，并确保动作和场景的高度同步与一致。此工具特别适合动画电影制作、视频游戏开发、虚拟制作以及增强现实和虚
PixelHacker
PixelHacker是一款由华中科技大学与VIVO AI Lab联合开发的图像修复模型，采用潜在类别引导机制，通过线性注意力实现结构与语义一致性的高质量修复。基于大规模数据集训练并经过多基准微调，支持多种图像类型与分辨率。适用于照片修复、对象移除、艺术创作、医学影像及文化保护等领域。
【新】AI算法工程师-深度学习入门
31课时掌握神经网络的基本原理和实现方法，以及卷积神经网络、递归神经网络和词向量等经典模型的原理和应用技巧，打下深度学习领域的坚实基础。
