神经网络

Torch

Torch-MLU 是一个开源的 PyTorch 扩展插件,支持开发者将寒武纪 MLU 系列智能加速卡作为 PyTorch 的加速后端。它实现了对 PyTorch 的原生支持,使开发者能够无缝地将基于 GPU 的深度学习模型迁移到 MLU 硬件上,显著提高模型的训练和推理效率。此外,Torch-MLU 还支持自动混合精度训练,通过优化计算图等技术,进一步提升了模型的执行效率。

neural frames

Neural Frames 是一款基于人工智能的文本转视频工具,能够将文本描述转换为动态视频内容,支持多种神经网络模型的选择与自定义训练。它具备音频反应动画、帧级编辑控制和高分辨率输出等功能,适用于音乐视频制作、数字艺术创作、广告设计、教育视频开发等多个领域,为创意工作者提供高效且灵活的解决方案。

Lalalai

Lalalai啦啦爱,人声去除器和AI智能伴奏分离器,使用人工智能去除人声并进行音源分离,快速、简单、精确地提取词干(人声/伴奏)

Titans

Titans是谷歌推出的新型神经网络架构,突破了传统Transformer在处理长序列数据时的限制。其核心是神经长期记忆模块,可模拟人脑记忆机制,提升对关键信息的存储与提取能力。Titans支持多种任务,包括语言建模、常识推理和时间序列预测,尤其在处理超长上下文时表现优异。该架构具备并行计算能力,提高了训练效率,适用于文本生成、生物信息学、视频音乐处理等多个领域。

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

CityDreamer4D

CityDreamer4D是由南洋理工大学S-Lab开发的4D城市生成模型,通过分离动态与静态元素,结合模块化架构生成逼真城市环境。支持无边界扩展、风格化处理、局部编辑及多视角一致性,适用于城市规划、自动驾驶和虚拟现实等领域。采用高效鸟瞰图表示法与神经场技术,提升生成效率与质量。

【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。

OpenCity

OpenCity是一个由香港大学联合华南理工大学和百度共同研发的交通预测模型。该模型采用了Transformer架构和图神经网络,通过大规模预训练学习交通数据中的时空依赖关系,具有卓越的零样本预测能力和快速情境适应能力。OpenCity能够有效处理不同空间区域和时间的城市交通模式,并具备良好的可扩展性。其应用场景包括交通流量预测、交通拥堵分析、公共交通优化以及智能交通信号控制等。

Micro LLAMA

Micro LLAMA 是一款基于简化版 Llama 3 模型的教学工具,通过约 180 行代码实现 8B 参数的最小化模型,支持自注意力机制和前馈神经网络。它提供 Jupyter 笔记本和 Conda 环境配置指南,帮助用户轻松学习和实验,特别适用于学术教学、研究开发和个人学习。

OCTAVE

OCTAVE是一款由Hume AI研发的语音语言处理工具,融合了多种领先AI技术,具备强大的个性化语音生成能力,支持从文字到语音的即时转化,并能精准模仿不同说话者的声线与情感表达。其主要功能包括多角色对话生成、复杂指令理解与响应,以及实时语音处理等。此外,OCTAVE可应用于客户服务、虚拟助手、教育培训、娱乐游戏等多个领域,为用户带来更加自然、生动的交互体验。