应用场景
Teacher2Task
Teacher2Task是一个由谷歌团队研发的多教师学习框架，其核心在于引入教师特定的输入标记并重新构建训练过程，以减少对人工聚合方法的依赖。通过将训练数据转化为多个子任务，该框架能够从不同教师的多样化预测中学习，提高模型的性能和鲁棒性，同时降低标签不准确性的风险。它适用于机器翻译、图像理解、自然语言处理等多个领域，显著提升了数据利用效率。
StableAnimator
StableAnimator是一款由复旦大学、微软亚洲研究院、虎牙公司及卡内基梅隆大学联合开发的高质量身份保持视频生成框架。它能够根据参考图像和姿态序列，直接生成高保真度、身份一致的视频内容，无需后处理工具。框架集成了图像与面部嵌入计算、全局内容感知面部编码器、分布感知ID适配器以及Hamilton-Jacobi-Bellman方程优化技术，确保生成视频的流畅性和真实性。StableAnimato
Large Action Models
Large Action Models（LAMs）是微软开发的一种智能系统框架，专注于执行真实世界任务。它通过整合数据收集、模型训练、环境交互和评估等阶段，将语言理解转化为具体行动，提升了AI在自动化和增强人类能力方面的影响力。LAMs具备动态规划、自主执行和专业化训练等特点，广泛应用于办公自动化、智能家居管理、客户服务、电子商务等领域。
---
GraphAgent
GraphAgent是一款基于人工智能的知识图谱构建与应用平台，集成了图生成、任务规划及任务执行三大模块，支持从结构化与非结构化数据中提取信息并形成知识图谱，具备自然语言交互、预测分析等功能。它通过图神经网络和大型语言模型实现高效的数据处理与语义理解，适用于学术研究、电商推荐、金融风控等多个领域。
