模型
Open Materials 2024
Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集,包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论(DFT)计算数据,并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现,为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域(如能源、环境、催化等)的实际应用潜力。
Outfit Anyone
Outfit Anyone是一款由阿里巴巴智能计算研究院开发的高质量服装虚拟试穿开源项目。它采用双流条件扩散模型处理模特、服装和文本提示,通过衣物图像作为控制因素,生成逼真的虚拟试穿效果。该工具支持低图片输入要求,高质量试衣输出,以及多种服装搭配和姿势调整,适用于普通消费者、服装设计师、模特及电商从业者等不同群体。
Seaweed APT
Seaweed APT是字节跳动研发的对抗性后训练模型,支持图像和视频的一站式生成。其通过在真实数据上进行对抗性训练,实现单步高质量输出,包括1024px图像和1280×720、24fps视频。该模型采用先进的生成器和判别器设计,结合近似R1正则化技术,提升训练稳定性和生成质量。适用于视频广告、影视创作、社交媒体等内容生产场景。
Absolute Zero
Absolute Zero是由清华大学LeapLab团队联合多家机构研发的新型语言模型推理训练方法,采用自我生成任务并自主解决的机制,实现无需人工标注数据的自我进化学习。模型通过与环境交互获取反馈,持续优化推理能力,支持归纳、演绎和溯因等多种推理模式。其核心在于推动模型从依赖人类监督转向环境反馈驱动,具备跨领域泛化能力和零数据训练特性,适用于通用人工智能、代码生成、数学推理等多个应用场景。