计算

Fin

Fin-R1是由上海财经大学与财跃星辰联合开发的金融领域推理大模型,基于Qwen2.5-7B-Instruct架构,通过两阶段训练提升金融推理能力。其支持金融数据推理、代码生成、风险控制、ESG分析等多种功能,具备多语言支持与轻量化设计,适用于智能风控、投资辅助、量化交易等场景。模型在权威评测中表现优异,具有较高的实用价值。

BlockDance

BlockDance是由复旦大学与字节跳动联合开发的扩散模型加速技术,通过识别结构相似的时空特征(STSS)减少冗余计算,提升推理效率达25%-50%。结合强化学习的BlockDance-Ada模块实现动态资源分配,平衡速度与质量。适用于图像、视频生成及实时应用,支持多种模型,兼顾高效与高质,适用于资源受限环境。

算了么

算了么是一款基于GPU资源共享的平台,用户可通过闲置算力参与科学计算并获取收益。平台具备智能调度、灵活控制、收益追踪等功能,适用于科研、游戏、气候模拟等多个领域。用户可随时开启或关闭任务,确保不影响日常使用,同时为科技进步贡献力量。

I2V3D

I2V3D是一款由香港城市大学与微软GenAI合作开发的图像到视频生成工具,支持将静态图像转换为高质量动态视频。其核心在于结合传统CG管线与生成式AI技术,采用两阶段生成流程实现精准的3D动画控制,支持复杂场景编辑和灵活的视频生成,适用于动画制作、视频创作及教育等多个领域。

赤兔Chitu

Chitu(赤兔)是清华大学与清程极智联合开发的高性能大模型推理引擎,支持多种GPU及国产芯片,打破对特定硬件的依赖。其具备全场景部署能力,支持低延迟、高吞吐、小显存优化,并在性能上优于部分国外框架。适用于金融风控、智能客服、医疗诊断、交通优化和科研等领域,提供高效、稳定的推理解决方案。

APB

APB是一种由清华大学等机构开发的分布式长上下文推理框架,通过稀疏注意力机制和序列并行推理提升大模型处理长文本的效率。采用更小的Anchor Block和Passing Block,结合查询感知的上下文压缩技术,减少计算开销并精准传递关键信息。在128K长度文本上,APB推理速度比Flash Attention快10倍,比Star Attention快1.6倍,适用于多种分布式环境和模型规模,广泛

MHA2MLA

MHA2MLA是一种由多所高校与研究机构联合开发的数据高效微调方法,基于多头潜在注意力机制(MLA)优化Transformer模型的推理效率。通过Partial-RoPE和低秩近似技术,显著减少KV缓存内存占用,同时保持模型性能稳定。仅需少量数据即可完成微调,适用于边缘设备、长文本处理及模型迁移等场景,具备高兼容性和低资源消耗优势。

TrajectoryCrafter

TrajectoryCrafter是一种基于双流条件视频扩散模型的单目视频相机轨迹重定向工具,支持用户自定义相机运动路径并生成高质量、4D一致的视频内容。其核心技术包括解耦视图变换与内容生成、动态点云渲染以及混合数据集训练策略,具备强大的场景泛化能力。适用于沉浸式娱乐、视频创作、智能会议、自动驾驶及教育等多个领域。

灵犀 X2

灵犀 X2 是智元机器人推出的双足人形机器人,具备 28 个自由度和高灵活性,可完成跳舞、奔跑、骑车等复杂动作。搭载 Diffusion 动作生成引擎和多模态交互系统,支持情感识别与毫秒级响应。适用于家庭服务、教育、医疗护理、工业协作及娱乐场景,具备强大的环境感知与任务执行能力。

COMET

COMET是字节跳动开发的Mixture-of-Experts(MoE)模型优化系统,通过细粒度计算-通信重叠技术和自适应负载分配机制,显著提升分布式训练效率。它在大规模模型中实现单层1.96倍、端到端1.71倍的加速,具备强鲁棒性与泛化能力,支持多种硬件环境和并行策略,核心代码已开源并可无缝集成至主流训练框架。