深度学习

MT

MT-MegatronLM 是摩尔线程推出的开源混合并行训练框架,支持密集模型、多模态模型和 MoE 模型的高效训练。采用 FP8 混合精度、高性能算子库和集合通信库,提升 GPU 集群算力利用率。通过模型并行、数据并行和流水线并行技术,实现大规模语言模型的高效分布式训练,适用于科研、企业及定制化 AI 应用场景。

Thinking Claude

Thinking Claude 是一个结合深度思考协议与浏览器扩展的工具,通过优化 AI 模型 Claude-3.5 的逻辑思维能力,实现更深层次的理解与表达。它支持 AI 的深入思考、过程展开与折叠,并具备知识综合、错误识别与纠正等特性。主要应用于教育辅助、内容创作、软件开发、客户服务及科研分析等领域,为用户提供高效、准确的支持。

阿里达摩院遥感AI大模型

阿里达摩院遥感AI大模型是一个强大的遥感数据处理和分析平台,它通过提供丰富的数据资源、先进的AI工具和灵活的开发环境,为地球科学研究、环境监测、农业管理等领域提供了有力的...

WhatTheFont

一个简单易用的字体查找器,WhatTheFont可以帮助您识别字体。只需上传您需要识别的字体的图像,该工具就会为您想要识别的字体。

dots.llm1

dots.llm1 是小红书 hi lab 开源的中等规模 Mixture of Experts(MoE)文本大模型,拥有 1420 亿参数,激活参数为 140 亿。模型在 11.2T 高质量 token 数据上预训练,采用高效的 Interleaved 1F1B 流水并行和 Grouped GEMM 优化技术,提升训练效率。该模型支持多语言文本生成、复杂指令遵循、知识问答、数学与代码推理以及多轮

Deepfake Defenders

Deepfake Defenders 是一个由中国科学院自动化研究所的 VisionRush 团队开发的开源 AI 模型,主要用于检测和防御 Deepfake 技术生成的伪造图像和视频。它通过分析媒体内容中的细微像素变化来识别伪造内容,并提供像素级分析、实时检测等功能。该模型采用卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)等技术,支持多模态分析,具备开源协作特性,广泛应用于社交媒体监控、新闻验证

Miras

Miras是由谷歌开发的深度学习框架,专注于序列建模任务。它基于关联记忆和注意力偏差机制,整合多种序列模型并支持新型模型设计。Miras通过保留门机制优化记忆管理,提升模型在长序列任务中的表现,适用于语言建模、常识推理、长文本处理及多模态任务,具有高效且灵活的架构优势。

FaceSwap AI

FaceSwap是一个功能强大且用户友好的在线换脸工具,利用AI技术提供快速、高质量的换脸效果。无论是个人娱乐还是专业项目,FaceSwap都能满足用户的需求。

【新】AI算法工程师-深度学习入门

31课时掌握神经网络的基本原理和实现方法,以及卷积神经网络、递归神经网络和词向量等经典模型的原理和应用技巧,打下深度学习领域的坚实基础。

OmniAlign

OmniAlign-V是由多所高校联合开发的多模态大语言模型对齐数据集,包含约20万个多模态样本,涵盖自然图像和信息图表。其核心功能包括提供高质量训练数据、提升模型的开放式问答能力、增强推理与创造力,并支持模型持续优化。数据集通过图像筛选、任务设计及后处理优化确保数据质量,适用于多模态对话系统、图像辅助问答、创意生成等多个应用场景。