模型

TrackGo

TrackGo是一种先进的AI视频生成技术,利用自由形状的遮罩和箭头提供精确的运动控制。其核心技术TrackAdapter无缝集成到预训练的视频生成模型中,通过调整时间自注意力层来激活与运动相关的区域。TrackGo在视频质量、图像质量和运动忠实度方面表现出色,适用于影视制作、动画制作、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和游戏开发等多个领域。

AgentSquare

AgentSquare是一款由清华大学团队研发的模块化设计工具,专注于在大型语言模型代理的设计空间内实现高效搜索。其核心功能包括模块化设计、模块重组与进化、性能预测及自动化搜索等,通过标准化接口支持模块间无缝集成,广泛应用于客户服务、个人助理、教育、医疗及金融等多个领域,旨在提升智能体性能并降低推理成本。

Concept Lancet

Concept Lancet(CoLan)是一种基于潜在空间稀疏分解的图像编辑框架,能够实现零样本、即插即用的精确概念替换、添加与移除。它通过构建视觉概念字典,结合扩散模型生成高质量图像,保持视觉一致性。适用于创意设计、影视制作、游戏开发等多个领域,提供高效的图像编辑解决方案。

DAM

DAM-3B是英伟达开发的多模态大语言模型,专用于图像和视频中特定区域的详细描述。支持点、边界框、涂鸦或掩码等方式指定目标区域,生成精准文本描述。其核心技术包括焦点提示与局部视觉骨干网络,有效融合全局与局部特征。DAM-3B-Video版本扩展至视频处理,适用于动态场景。模型基于Transformer架构,支持多模态输入,广泛应用于内容创作、智能交互及无障碍工具等领域。

MedRAG

MedRAG是由南洋理工大学研发的医学诊断模型,结合知识图谱与大语言模型(LLM),提升医学诊断的精准度与效率。该模型构建了四层细粒度知识图谱,支持多模态输入,具备主动补问机制,能有效补充患者信息,提升诊断准确性。在真实数据集上,其诊断准确率提升了11.32%。MedRAG可应用于急诊、慢病管理、医学教育等多个领域,为医疗决策提供科学依据。

Xiaomi MiMo

Xiaomi MiMo 是小米推出的推理型大模型,具备强大的数学推理与代码生成能力。通过预训练与后训练相结合,利用大量高价值语料及强化学习算法,在 7B 参数规模下实现超越更大模型的表现。支持多场景应用,包括教育、科研、软件开发等,已开源至 HuggingFace,便于开发者使用与研究。

Moshi

Moshi是一款由法国Kyutai实验室开发的端到端实时音频多模态AI模型,具备听、说、看的能力,并能模拟70种不同的情绪和风格进行交流。Moshi具有多模态交互、情绪和风格表达、实时响应低延迟、语音理解与生成、文本和音频混合预训练以及本地设备运行等特点。它支持英语和法语,主要应用于虚拟助手、客户服务、语言学习、内容创作、辅助残障人士、研究和开发、娱乐和游戏等领域。

HumanOmni

HumanOmni 是一款面向人类中心场景的多模态大模型,融合视觉与听觉信息,具备情感识别、面部描述、语音理解等功能。基于大量视频与指令数据训练,采用动态权重调整机制,支持多模态交互与场景理解。适用于影视分析、教育、广告及内容创作等领域,具备良好的可扩展性和灵活性。

CAMPHOR

CAMPHOR是一款由苹果团队研发的端侧小型语言模型多智能体框架,通过在设备本地处理用户输入并进行个人上下文推理,实现了高效的隐私保护与快速响应。其分层架构包含高阶推理智能体和多个专家智能体,能够分解复杂任务、与设备工具交互并生成动态执行计划。此外,通过参数共享和提示压缩技术,大幅降低了模型资源需求。

明岐

明岐是上海交通大学LoCCS实验室开发的医学多模态大模型,专注于罕见病精准诊断。它整合影像、病历与化验数据,采用双引擎架构实现高精度、可解释的诊断,准确率超92%。通过模型优化技术,支持低成本本地化部署,适用于基层医疗、远程服务及科研教学,助力医疗资源均衡发展。