算法

Goedel

Goedel-Prover是一款由多所高校联合开发的开源大型语言模型,专注于自动化数学问题的形式化证明生成。它通过将自然语言数学问题转化为形式语言(如Lean 4),生成准确且完整的证明过程。采用专家迭代方法持续优化模型性能,在多项基准测试中表现优异。该工具可应用于数学研究、教学、软件验证及AI算法验证等领域,具备强大的数学推理能力和广泛的应用前景。

Magic 1

Magic 1-For-1是由北京大学、Hedra Inc. 和 Nvidia 联合开发的高效视频生成模型,通过任务分解和扩散步骤蒸馏技术实现快速、高质量的视频生成。支持文本到图像和图像到视频两种模式,结合多模态输入提升语义一致性。采用模型量化技术降低资源消耗,适配消费级硬件。广泛应用于内容创作、影视制作、教育、VR/AR及广告等领域。

AuraFusion360

AuraFusion360是一款面向360°无边界场景修复的AI工具,采用高斯散射表示和深度感知技术,实现高质量的物体移除与孔洞填充。其核心包括自适应引导深度扩散(AGDD)和基于SDEdit的细节增强,确保多视角一致性。适用于虚拟现实、建筑可视化、影视特效及文物修复等多个领域,提供高效、精确的场景修复解决方案。

TPO

TPO(Test-Time Preference Optimization)是一种在推理阶段优化语言模型输出的框架,通过将奖励模型反馈转化为文本形式,实现对模型输出的动态调整。该方法无需更新模型参数,即可提升模型在多个基准测试中的性能,尤其在指令遵循、偏好对齐、安全性和数学推理等方面效果显著。TPO具备高效、轻量、可扩展的特点,适用于多种实际应用场景。

OmAgent

OmAgent是由Om AI与浙江大学滨江研究院联合开发的多模态语言代理框架,支持文本、图像、视频等多种输入形式,简化设备端智能代理的开发流程。它具备高效模型集成、灵活算法接口和复杂任务处理能力,适用于视频监控、内容推荐、教育辅助等场景,提升设备智能化水平和用户体验。

rStar

rStar-Math是由微软亚洲研究院研发的数学推理工具,采用蒙特卡洛树搜索(MCTS)驱动的深度思考机制,使小型语言模型在数学推理方面达到或超越大型模型水平。通过代码增强的推理轨迹生成、过程偏好模型(PPM)训练和四轮自我进化策略,显著提升了模型的准确率与自我反思能力。该工具已在多个数学基准测试中取得优异成绩,适用于教育、科研、金融、工程和数据分析等多个领域。

TransPixar

TransPixar是由多所高校及研究机构联合开发的开源文本到视频生成工具,基于扩散变换器(DiT)架构,支持生成包含透明度信息的RGBA视频。该技术通过alpha通道生成、LoRA微调和注意力机制优化,实现高质量、多样化的视频内容生成。适用于影视特效、广告制作、教育演示及虚拟现实等多个领域,为视觉内容创作提供高效解决方案。

LIGER

LIGER是一种由Meta AI等机构研发的混合检索模型,结合生成式检索与密集检索技术,提升推荐系统的效率与准确性。其核心功能包括高效生成候选项目、优化排序、处理冷启动问题及融合语义信息。LIGER通过多目标优化和语义融合机制,显著提高了推荐的精准度与适应性,广泛应用于电商、内容、社交及教育等领域。

TradingAgents

TradingAgents是由加州大学洛杉矶分校与麻省理工学院联合开发的多代理LLM金融交易框架,整合多种专业角色的AI代理,通过辩论与对话进行交易决策。该系统支持多类型市场数据分析,具备风险控制、动态调整与高可解释性,适用于量化交易、资产管理、个人投资等多个场景,显著提升交易效率与透明度。

GeneralDyG

GeneralDyG是一种由南洋理工大学提出的通用动态图异常检测方法,适用于社交网络、电商、网络安全和金融等领域。该工具通过时间 ego-graph 采样、图神经网络和时间感知 Transformer 模块,有效捕捉动态图的多尺度特征,具备高适应性和计算效率。实验证明其性能优于多种主流方法,具有广泛的应用前景。