模型

UniAct

UniAct是一款面向具身智能的通用行为建模框架,旨在解决机器人行为异构性问题。通过向量量化构建通用动作空间,UniAct将不同机器人的原子行为统一表示,实现跨平台共享。其轻量架构(如0.5B模型)具备高效性能与快速适应能力,仅需少量数据即可微调,并通过异构解码器适配多种机器人。适用于自动驾驶、医疗、工业及家庭服务等多个领域,提供一致且高效的控制方案。

Imagen 4

Imagen 4是谷歌推出的最新图像生成AI模型,支持高达2K分辨率的图像生成,具备出色的细节呈现能力,可清晰展示复杂织物纹理、水滴折射及动物毛发质感。其文本渲染能力显著提升,适合广告、漫画等设计场景。支持多种艺术风格,包括超现实、抽象、插图和摄影,满足多样化创作需求。同时,Imagen 4拥有快速生成模式和高效的特征蒸馏技术,提升了生成速度,并已集成到Gemini应用、Google Worksp

FoxBrain

FoxBrain是由鸿海研究院推出的大型语言模型,基于Meta Llama 3.1架构,拥有70B参数,专注于数学与逻辑推理领域。其采用高效训练策略,结合高质量中文数据与Adaptive Reasoning Reflection技术,提升推理能力。FoxBrain适用于智能制造、智慧教育、智能办公等多个场景,支持数据分析、代码生成、文书协作等功能,具备较强的上下文处理能力和稳定性。

北极九章

一家专注于增强型数据分析的公司,通过其AI数据洞察引擎DataGPT,北极九章致力于让数据触手可及,成为真正的生产力和创造力。

MetaMorph

MetaMorph是一款基于多模态大模型的工具,通过Visual-Predictive Instruction Tuning(VPiT)技术实现文本和视觉token的生成。它在视觉理解和生成领域表现优异,能够克服其他生成模型的常见失败模式,同时有效处理专业术语和复杂语义问题。MetaMorph展示了统一建模方法的优势,支持多模态数据的高效处理,并在视觉生成与理解基准测试中取得竞争力表现。

UniVG

百度公司推出的视频生成模型,能够以文本和图像的任意组合作为输入条件进行视频生成。

TryOffDiff

TryOffDiff是一种基于扩散模型的虚拟试穿技术,通过高保真服装重建实现从单张穿着者照片生成标准化服装图像的功能。它能够精确捕捉服装的形状、纹理和复杂图案,并在生成模型评估和高保真重建领域具有广泛应用潜力,包括电子商务、个性化推荐、时尚设计展示及虚拟时尚秀等场景。

TongGeometry

TongGeometry是由北京通用人工智能研究院与北京大学人工智能研究所联合开发的几何模型,采用树搜索和神经符号推理技术,能自动生成高质量的几何竞赛题并完成证明。该工具构建了庞大的几何定理库,涵盖67亿个需辅助构造的定理,具备广泛应用场景,如数学竞赛、教育及研究领域,支持复杂几何问题的探索与教学资源开发。

FaceShot

FaceShot是由同济大学、上海AI Lab和南京理工大学联合开发的无需训练的肖像动画生成框架。通过外观引导的地标匹配和基于坐标的地标重定位模块,生成精确的面部地标序列,并结合预训练模型生成高质量动画。其优势在于无需训练、跨领域适配性强、兼容性好,适用于影视、游戏、教育、广告及VR/AR等多个应用场景。

k1.5

k1.5 是月之暗面推出的多模态思考模型,具备强大的数学、代码、视觉推理能力。在 short-CoT 模式下,性能超越主流模型 550%,在 long-CoT 模式下达到 OpenAI o1 水平。支持文本与图像的联合处理,适用于复杂推理、跨模态分析、教育、科研等领域。通过长上下文扩展和策略优化,提升推理效率与准确性。