优化
EfficientTAM
EfficientTAM是一款由Meta AI研发的轻量级视频对象分割与跟踪模型,基于非层次化Vision Transformer(ViT)构建,通过引入高效记忆模块显著降低了计算复杂度。它能够实现高质量的视频对象分割与多目标跟踪,同时保持较低的延迟和较小的模型尺寸,特别适用于移动设备上的实时视频处理。该模型已在多个视频分割基准测试中表现出色,并支持多种应用场景,包括移动视频编辑、视频监控、增强现
WarriorCoder
WarriorCoder是由华南理工大学与微软联合开发的代码生成大语言模型,采用专家对抗机制生成高质量训练数据,无需依赖专有模型或数据集。它具备代码生成、优化、调试、推理及多语言支持等功能,在代码生成、库使用等任务中达到SOTA性能,适用于自动化开发、教育辅助及跨语言转换等场景。模型通过Elo评分系统和裁判评估确保训练数据质量,提升泛化能力与多样性。
Windows AI Foundry
Windows AI Foundry 是微软推出的全新 AI 开发平台,提供从模型选择、优化、微调到部署的全生命周期支持。平台整合 Windows ML,支持在多种硬件上高效部署模型,并基于 Foundry Local 提供优化后的开源模型库。同时,提供即用型 AI API 和 LoRA 技术,帮助开发者快速集成和微调模型,提升开发效率与灵活性。
Gemma 3 QAT
Gemma 3 QAT 是谷歌推出的开源 AI 模型,采用量化感知训练技术,在降低显存需求的同时保持高性能。它支持多模态任务,具备 128,000-token 长上下文处理能力,并可在消费级 GPU 和边缘设备上运行。适用于视觉问答、文档分析、长文本生成等场景,同时兼容多种推理框架,便于部署。