机器学习
PhotoDoodle
PhotoDoodle是一种基于少量样本学习的艺术化图像编辑框架，能够精准复现艺术家风格并应用于照片涂鸦。它采用两阶段训练策略，结合位置编码重用和无噪声条件范式，确保生成效果与背景一致。支持装饰元素添加、背景保留、指令驱动编辑等功能，并通过低秩适应技术实现高效风格定制。项目提供高质量数据集和开源资源，适用于数字艺术创作、商业设计、社交媒体等多个场景。
Granite 3.2
Granite 3.2是IBM推出的开源多模态AI模型系列，具备强大的推理、视觉理解和预测能力。其核心功能包括链式推理、多模态融合、稀疏嵌入和时间序列预测，适用于复杂任务自动化、文档理解、安全监控等领域。Granite 3.2通过优化资源利用和安全性设计，提升了模型性能与实用性。
Open Materials 2024
Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集，包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论（DFT）计算数据，并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现，为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域（如能源、环境、催化等）的实际应用潜力。
AgentRefine
AgentRefine 是由北京邮电大学与美团联合开发的智能体合成框架，采用“精炼调整”方法提升基于大语言模型的智能体在多样化任务中的泛化能力。它通过轨迹中的观察实现错误纠正与自我优化，增强智能体在复杂环境中的适应性和鲁棒性。该框架支持多样化推理路径，广泛应用于自动化决策、游戏 AI、代码生成及自然语言处理等领域。
