计算

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。

Photomath

Photomath是一款基于人工智能技术的数学学习应用,通过手机摄像头扫描数学题目,提供详细的解题步骤和解释。它支持从基础算术到复杂代数、几何和微积分问题的解答,拥有多种解题方法、动画和视觉辅助等功能,适合学生、家长和教师使用,旨在通过互动式学习提升数学能力,并为教学提供辅助支持。

SeedVR

SeedVR是由南洋理工大学与字节跳动联合开发的视频修复模型,采用移位窗口注意力机制和因果视频变分自编码器,实现高质量、高效率的视频修复。支持任意长度和分辨率的视频处理,生成具有真实感细节的修复结果,适用于影视修复、广告制作、监控视频优化等多个场景。其处理速度优于现有方法,具备良好的实用性与扩展性。

TMEStudio

腾讯音乐娱乐公司推出的一款在线音乐创作助手,包音乐分离、MIR计算、辅助写词、智能曲谱等创作工具。

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。

HMoE

HMoE(混合异构专家模型)是腾讯混元团队提出的一种新型神经网络架构,旨在提升大型语言模型的性能和计算效率。通过引入不同规模的专家来处理不同复杂度的输入数据,HMoE增强了模型的专业化程度,并采用了新的训练目标和策略,如P-Penalty Loss,以提高参数利用率和计算效率。HMoE在多个预训练评估基准上表现出色,适用于自然语言处理、内容推荐、语音识别、图像和视频分析以及多模态学习等领域。

SNOOPI

SNOOPI是一种基于增强单步扩散模型的文本到图像生成框架,通过PG-SB和NASA技术提高了模型的稳定性和控制力。它在多方面表现出色,包括提高生成效率、排除不期望的图像元素、支持多种模型背板以及生成高质量图像。SNOOPI广泛应用于数字艺术、游戏开发、广告、社交媒体和影视等领域。

OpenThinker

OpenThinker-32B 是一款由多所高校联合开发的开源推理模型,拥有 328 亿参数和 16,000 token 上下文支持,以高效的数据利用和严格的质量控制著称。模型基于少量数据实现优异性能,适用于数学、科学、代码生成等多种推理任务。全面开源,提供模型权重、代码和数据集,支持研究与开发扩展。

3FS

3FS是DeepSeek推出的高性能分布式文件系统,专为AI训练和推理优化。采用SSD与RDMA技术,提供高达6.6 TiB/s的读取吞吐量,支持强一致性及通用文件接口。具备数据准备、加载、检查点和KVCache缓存功能,适用于大规模AI应用。在GraySort测试中表现优异,吞吐量达3.66 TiB/min,KVCache读取峰值达40 GiB/s,适用于多节点计算环境。

Casevo

Casevo是一款由中国传媒大学研发的开源社会传播模拟系统,结合大语言模型与多智能体技术,用于模拟人类认知、决策和社会交互,分析并预测社会传播现象。其模块化设计支持从场景设定到复杂社会网络建模的全流程仿真,适用于新闻传播、社会计算、公共政策等多个领域,助力研究者进行理论构建与策略优化,推动AI在社会科学中的应用发展。