训练

V-JEPA

创新的自监督学习模型,它通过预测视频帧的特征表示来学习视频的视觉表示。这种方法不仅能够处理视频内容,还能在图像任务上表现出色,具有广泛的应用潜力。

STIV

STIV是一款由苹果公司开发的视频生成大模型,具有8.7亿参数,擅长文本到视频(T2V)及文本图像到视频(TI2V)任务。它通过联合图像-文本分类器自由引导(JIT-CFG)技术提升生成质量,并结合时空注意力机制、旋转位置编码(RoPE)及流匹配训练目标优化性能。STIV支持多种应用场景,包括视频预测、帧插值、长视频生成等,适用于娱乐、教育、广告及自动驾驶等多个领域。

DrivingDojo

DrivingDojo是一个由中国科学院自动化研究所与美团无人车团队合作研发的数据集,包含18,000个视频片段,涵盖全面的驾驶操作、多智能体交互及开放世界驾驶知识。它定义了动作指令跟随(AIF)基准,用于评估世界模型的预测能力,并支持自动驾驶算法开发、世界模型训练、多智能体交互模拟及罕见事件处理等多个应用场景。

悟道·天鹰(Aquila)

悟道·天鹰(Aquila)是智源研究院开源的中英双语语言大模型,具备强大的语言理解和生成能力。模型在设计上注重商用和数据合规性,同时提供持续的开源更新和技术支持。

ChatLearn

ChatLearn是一款由阿里云开发的高效对齐训练框架,支持多种对齐训练方法,包括RLHF、DPO、OnlineDPO和GRPO。它提供灵活的编程接口、资源调度机制和分布式计算支持,适用于自动化对话系统训练及复杂多模型训练场景。用户可以自定义模型执行流程,实现个性化训练策略。

SepLLM

SepLLM是由香港大学与华为诺亚方舟实验室等机构联合开发的高效大语言模型框架,通过压缩段落信息和优化注意力机制,显著提升推理速度与计算效率。其支持处理超长序列(达400万标记),具备低KV缓存占用、高推理速度及多节点分布式训练能力。适用于长文本处理、流式应用、资源受限环境及多语言研究等多个场景,具有良好的部署灵活性和扩展性。

MinT

MinT是一款基于时间基位置编码技术的多事件视频生成框架,允许用户通过文本提示生成包含多个事件的连贯视频,并支持对事件顺序及持续时间的精确控制。其核心技术ReRoPE使得模型能够有效关联文本提示与视频帧,同时结合预训练的视频扩散变换器(DiT)和大型语言模型(LLM)的提示增强功能,进一步提升了视频生成的质量与丰富度。MinT适用于娱乐、广告、教育等多个领域,为视频创作带来了创新性的解决方案。

生成时代

AIGC 多模态 API 平台,提供 AIGC 图像生成、图像编辑、视频生成、视频编辑、音频生成、训推一体等 API,免去 GPU 和模型维护成本,帮助开发者快速搭建 AIGC 应用。

SaRA

SaRA是一种新型预训练扩散模型微调方法,通过重新激活预训练阶段未被充分使用的参数,有效提升模型的适应性和泛化能力。该方法支持核范数低秩稀疏训练,能够防止过拟合并优化模型性能,同时大幅降低计算资源需求。SaRA适用于多种应用场景,包括图像风格迁移、视频生成及下游数据集微调等,仅需少量代码调整即可实现高效微调。

Uthana

Uthana是一款基于AI的3D角色动画生成平台,支持通过文字描述、参考视频或动作库快速生成逼真动画。其核心功能包括动作搜索、骨骼适配、风格迁移、API集成等,适用于游戏开发、影视制作、虚拟角色设计等多个领域。平台提供灵活的输出格式和编辑工具,帮助用户高效完成动画创作。