模型
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。
PromptBench
一个基于 Pytorch 的 Python 包,用于评估和理解大型语言模型的统一库。它为研究人员提供了用户友好的 API,以便对 LLM 进行评估。
MiniCPM 3.0
MiniCPM 3.0是一款由面壁智能开发的高性能端侧AI模型,具有40亿参数。它采用LLMxMapReduce技术,支持无限长文本处理,增强了上下文理解能力。MiniCPM 3.0在Function Calling方面表现出色,接近GPT-4o的水平。该模型还包括RAG三件套,提升了中文检索和内容生成的质量。模型已开源,量化后仅占用2GB内存,适合端侧设备部署,保障数据安全和隐私。
【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。
