训练

unsloth

Unsloth 是一款高效开源的LLM微调工具,通过优化计算流程和GPU内核设计,大幅提升训练速度并降低内存占用。支持多种主流大模型,提供动态量化、长上下文支持等功能,适用于学术研究、企业应用及资源受限环境中的模型优化。

WebLI

WebLI-100B是由Google DeepMind推出的超大规模视觉语言数据集,包含1000亿个图像与文本配对数据,是目前最大的视觉语言数据集之一。其设计旨在提升模型对长尾概念、文化多样性和多语言内容的理解能力。数据集通过网络爬取构建,保留了丰富的语言和文化多样性,支持多模态任务如图像分类、图像描述生成和视觉问答,广泛应用于人工智能研究、工程开发及教育领域。

HMA

HMA(Heterogeneous Masked Autoregression)是一种基于异构预训练和掩码自回归技术的机器人动作视频建模方法,支持离散与连续生成模式,可处理不同动作空间的异构性。该工具具备高效实时交互能力,广泛应用于视频模拟、策略评估、合成数据生成及模仿学习等领域,适用于机器人学习与控制任务,提升策略泛化与执行效率。

SANA 1.5

SANA 1.5是由英伟达联合多所高校研发的高效线性扩散变换器,专用于文本到图像生成任务。其核心优势包括高效的训练扩展、模型深度剪枝、推理时扩展等技术,能够在不同计算预算下灵活调整模型性能。支持多语言输入,并具备开源特性,适用于创意设计、影视制作、教育等多个领域。实验表明,其生成质量接近行业领先水平,同时显著降低计算成本。

LIMO

LIMO是由上海交通大学研发的一种高效推理方法,通过少量高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。其核心假设是“少即是多推理假设”,即在预训练阶段已具备丰富知识的模型中,复杂推理能力可通过精心设计的样本被有效激发。LIMO在多个数学推理基准测试中表现优异,且数据使用效率极高,仅需1%的数据即可达到显著效果。适用于教育、科研、工业和医疗等多个领域。

SynCD

SynCD是由卡内基梅隆大学与Meta联合开发的高质量合成训练数据集,用于提升文本到图像模型的定制化能力。它通过生成同一对象在不同视角、光照和背景下的图像,结合共享注意力机制和3D资产引导,确保对象一致性。该数据集支持无调优模型训练,提升图像质量和身份保持能力,广泛应用于个性化内容生成、创意设计、虚拟场景构建等领域。

MILS

MILS是由Meta AI开发的一种无需额外训练即可为大型语言模型(LLM)提供多模态能力的框架。它通过多步推理、评分反馈和迭代优化,实现图像、视频、音频等多模态内容的生成与理解。MILS支持零样本描述生成、风格迁移、跨模态推理等任务,适用于内容生成、多模态检索、视觉问答等多个场景,具备高效、灵活和无需训练的优势。

Oumi

Oumi 是一个开源 AI 平台,支持从数据准备到模型部署的全流程开发。它提供零样板代码体验,支持多种训练方法和多模态模型,适用于自动驾驶、人机交互、学术研究等多个场景。平台具备高效的分布式训练能力和灵活的部署选项,适合企业和研究机构使用。

《DeepSeek从入门到精通》

《DeepSeek从入门到精通》是一份系统介绍DeepSeek技术特点、应用场景及使用方法的指南。文章涵盖提示语设计、模型选择、AI伦理、实战案例等内容,旨在帮助用户提升AI交互效率,掌握高级提示语设计技巧,推动人机协作能力的发展。适用于开发者、研究人员及AI初学者。

YuE

YuE 是一款由香港科技大学与 Multimodal Art Projection 联合开发的开源 AI 音乐生成模型,支持多语言和多种音乐风格,如流行、金属、爵士、嘻哈等。通过语义增强音频分词器、双分词技术和三阶段训练方案,解决长上下文处理与音乐生成难题,生成结构连贯、旋律优美的歌曲。模型完全开源,用户可自由使用和定制,适用于音乐创作、影视配乐、游戏音效及社交媒体内容制作等多个场景。