零样本学习
CustomVideoX
CustomVideoX是一种基于视频扩散变换器的个性化视频生成框架，能够根据参考图像和文本描述生成高质量视频。其核心技术包括3D参考注意力机制、时间感知注意力偏差（TAB）和实体区域感知增强（ERAE），有效提升视频的时间连贯性和语义一致性。支持多种应用场景，如艺术设计、广告营销、影视制作等，具备高效、精准和可扩展的特点。
TimesFM 2.0
TimesFM 2.0是谷歌推出的开源时间序列预测模型，采用仅解码器架构，支持处理长达2048个时间点的单变量序列，具备灵活的预测频率选择与分位头预测功能。模型通过大规模自监督预训练，覆盖多个领域，具有优秀的泛化能力。适用于零售、金融、交通、环境监测等多个场景，为数据分析与决策提供支持。
Large Motion Model
Large Motion Model（LMM）是一款由新加坡南洋理工大学S-Lab和商汤科技合作研发的多模态运动生成框架。它支持从文本、音乐等多种模态生成逼真运动序列，具备高度精准的身体部位控制能力和强大的泛化能力。通过整合多样化的MotionVerse数据集以及创新性的ArtAttention机制和预训练策略，LMM在多个领域展现出高效的应用潜力，包括动画、虚拟现实、影视特效及运动分析等。
Freestyler
Freestyler是一款由多机构合作开发的AI工具，专注于说唱音乐的自动化生成。它通过结合语言模型、条件流匹配技术和神经声码器，实现了从歌词和伴奏到高质量说唱音频的全流程转化。Freestyler还推出了RapBank数据集，并支持零样本音色控制，广泛应用于音乐创作、现场表演、游戏音效及教育等领域。
Meta Motivo
Meta Motivo是一款由Meta公司研发的人工智能模型，专为提高元宇宙中虚拟人形智能体的真实性和自然性而设计。通过无监督强化学习算法，Meta Motivo实现了对全身动作的有效控制，支持零样本学习、多任务泛化以及行为模仿等功能。其核心优势在于将状态、动作和奖励统一映射至潜在空间，显著增强了元宇宙体验的真实感。此外，该模型还适用于机器人控制、虚拟助手、游戏动画等多个应用场景。
