学习

DeepEP

DeepEP 是 DeepSeek 开发的开源 EP 通信库,专为混合专家模型(MoE)的训练和推理设计。它提供高吞吐、低延迟的 GPU 内核,支持 NVLink 和 RDMA 通信,优化了组限制门控算法,兼容 FP8 等低精度数据格式。适用于大规模模型训练、推理解码及高性能计算场景,具有良好的系统兼容性和网络优化能力。

WebSSL

WebSSL是由Meta和纽约大学等机构开发的视觉自监督学习模型,基于大规模网络图像数据训练,无需语言监督即可学习有效视觉表示。其包含多个变体,参数规模从3亿到70亿不等,在多模态任务如视觉问答、OCR和图表理解中表现出色。通过筛选含文本图像数据,显著提升特定任务性能。模型具备良好的扩展性,适用于智能客服、文档处理、医疗影像分析等多个领域。

BEN2

BEN2是一款由Prama LLC开发的深度学习图像和视频处理工具,专注于高效、精准的背景移除与前景分割。采用置信度引导抠图技术,可处理复杂细节,如头发和边缘,确保高精度分割。支持4K图像处理,具备GPU加速功能,适用于图像编辑、视频剪辑及批量处理等多种应用场景。

NotaGen

NotaGen 是由多所高校联合研发的音乐生成模型,基于预训练、微调和强化学习技术,可生成高质量古典乐谱。支持通过“时期-作曲家-乐器”等条件控制音乐风格,具备高度音乐性与可控性。采用 CLaMP-DPO 方法优化生成质量,无需人工标注。适用于音乐创作、教育、影视配乐等多种场景,提供多种模型规模选择,满足不同需求。

OurTeacher

一款面向教师的一站式AI教学辅助网站,适用于幼儿园到大学的各个教育阶段,它通过智能技术帮助教师在备课、教学、作业批改和学生管理等方面提升效率和质量。

华藏通用大模型

华藏通用大模型是一个多功能的人工智能平台,它通过集成先进的算法和大量数据训练,为用户提供了一个强大的工具,以支持各种应用场景,从客户服务到专业咨询,再到数据分析和自动...

HealthGPT

HealthGPT是由多家高校与企业联合开发的医学视觉语言模型,支持医学图像分析、视觉问答、文本生成及多模态融合等任务。其核心技术包括异构低秩适应(H-LoRA)、分层视觉感知(HVP)和三阶段学习策略(TLS),可高效处理复杂医疗数据。模型适用于医学诊断、教育、研究及健康管理等多个场景,具有良好的适应性和实用性。

OmniCorpus

OmniCorpus是上海人工智能实验室联合多家知名高校和研究机构共同创建的一个大规模多模态数据集,包含86亿张图像和16960亿个文本标记,支持中英双语。它通过整合来自网站和视频平台的文本和视觉内容,提供了丰富的数据多样性。OmniCorpus不仅规模庞大,而且数据质量高,适合多模态机器学习模型的训练和研究。它广泛应用于图像识别、视觉问答、图像描述生成和内容推荐系统等领域。

ClassPoint AI

ClassPoint AI 是一种由 AI 驱动,可从 PowerPoint 幻灯片生成测验问题。它使用先进的人工智能技术来分析幻灯片内容,只需单击一下即可创建发人深省的问题。

ZeroSearch

ZeroSearch 是阿里巴巴通义实验室开发的基于大模型的搜索引擎框架,通过强化学习技术提升搜索能力,无需依赖真实搜索引擎。它能动态生成相关或噪声文档,显著降低训练成本(超80%),并支持多种模型和算法,适用于问答、内容创作、教育等多个场景。