数据集

GRUtopia 2.0

GRUtopia 2.0是上海人工智能实验室推出的通用具身智能仿真平台,提供模块化框架、场景自动生成与高效数据采集功能。用户可使用“三行代码”快速定义任务,平台内置百万级标准化物体资产,支持复杂场景的一键生成。同时具备大规模3D场景数据集、AI驱动的NPC系统及基准测试平台,适用于机器人训练、社交互动、导航与操作等任务,推动具身智能从仿真走向现实。

Glyph

Glyph-ByT5-v2是一个由多家知名学术机构合作开发的多语言视觉文本渲染工具。它支持10种不同语言的视觉文本渲染,通过构建包含大量字形-文本对和平面设计图像-文本对的数据集,结合先进的步骤感知偏好学习技术,显著提升了视觉文本的拼写准确性和审美质量。该工具适用于平面设计、广告制作、数字艺术、出版行业及品牌标识设计等多个领域。 ---

九章大模型(MathGPT)

学而思九章大模型是好未来自主研发的,面向全球数学爱好者和科研机构,以解题和讲题算法为核心的大模型。

MotionFix

MotionFix是一个开源的3D人体动作编辑工具,采用自然语言描述与条件扩散模型TMED相结合的方式,支持通过文本指令精准编辑3D人体动作。其主要功能包括文本驱动的动作编辑、半自动数据集构建、多模态输入处理及基于检索的评估指标。MotionFix适用于动画制作、游戏开发、虚拟现实等多个领域,为动作编辑提供了灵活性与精确性。

Signs

Signs是由英伟达推出的AI手语学习平台,通过实时手势识别与3D虚拟教学,帮助用户精准掌握美式手语。平台支持用户上传视频,丰富学习资源,具备互动性与个性化反馈,适用于初学者及进阶学习者,同时为无障碍技术开发提供数据支持。

K2

地球科学的开源大预言模型,首先在收集和清理过的地球科学文献(包括地球科学开放存取论文和维基百科页面)上对 LLaMA 进行进一步预训练,然后使用知识密集型指令调整数据(GeoSig...

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。

DNA-RENDERING数字人库

DNA-Rendering是一个具有高多样性和高保真度的神经演员渲染库,它为广泛的研究任务提供了丰富的数据和高质量的注释。

HelloBench

HelloBench 是一款开源基准测试工具,专注于评估大型语言模型在长文本生成任务中的表现。它基于布鲁姆分类法设计了五个子任务,并采用 HelloEval 方法实现高效自动化评估。该工具支持多领域应用,包括模型开发、学术研究、产品测试等,同时揭示了现有模型在长文本生成中的局限性。

FineWeb 2

FineWeb 2是一个涵盖超过1000种语言的多语言预训练数据集,通过语言识别、去重、内容过滤及PII匿名化处理生成。它支持多种NLP任务,如机器翻译和文本分类,旨在增强多语言模型的性能与普适性,并为研究者提供技术验证的工具与资源。