模型
Finedefics
Finedefics是由北京大学彭宇新教授团队开发的细粒度多模态大模型，专注于提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现。该模型通过引入对象的细粒度属性描述，结合对比学习方法，实现视觉对象与类别名称的精准对齐。在多个权威数据集上表现出色，准确率达76.84%。其应用场景涵盖生物多样性监测、智能交通、零售管理及工业检测等领域。
书生·万象InternVL 2.5
书生·万象InternVL 2.5是一款开源多模态大型语言模型，基于InternVL 2.0升级而来。它涵盖了从1B到78B不同规模的模型，支持多种应用场景，包括图像和视频分析、视觉问答、文档理解和信息检索等。InternVL 2.5在多模态理解基准上表现优异，性能超越部分商业模型，并通过链式思考技术提升多模态推理能力。
AnchorCrafter
AnchorCrafter是一款基于扩散模型的智能视频生成工具，利用人-物交互（HOI）技术生成高质量主播风格产品推广视频。它支持物体外观保持、运动控制、遮挡处理及细节增强学习，适用于在线购物、社交媒体营销、电视广告制作等多个领域，显著提升视频真实感和互动性。
Meta Motivo
Meta Motivo是一款由Meta公司研发的人工智能模型，专为提高元宇宙中虚拟人形智能体的真实性和自然性而设计。通过无监督强化学习算法，Meta Motivo实现了对全身动作的有效控制，支持零样本学习、多任务泛化以及行为模仿等功能。其核心优势在于将状态、动作和奖励统一映射至潜在空间，显著增强了元宇宙体验的真实感。此外，该模型还适用于机器人控制、虚拟助手、游戏动画等多个应用场景。
