模型
Verifier Engineering
Verifier Engineering是一种创新的后训练方法,通过搜索、验证和反馈三个阶段优化基础模型性能。它采用目标条件马尔可夫决策过程(GC-MDP),结合线性与树搜索算法,对模型输出进行动态调整。其验证器分类涵盖多种形式和粒度,并支持基于训练和推理的反馈方式。这项技术已在自然语言处理、代码生成、教育和内容安全等领域展现广泛潜力,成为提升模型鲁棒性和智能化水平的重要工具。
Ingredients
Ingredients是一款基于多身份图像与视频扩散Transformer的视频生成框架,支持多身份特征的高效整合与动态分配。其核心模块包括面部提取器、多尺度投影器和ID路由器,能够保持身份一致性并生成高质量视频内容。无需额外训练即可实现个性化视频制作,适用于娱乐、广告、教育等多个领域。
Mini DALL·E 3
Mini DALL·E 3是一款由多所高校联合开发的交互式文本到图像生成工具,支持多轮自然语言对话,实现高质量图像的生成与编辑。系统结合大型语言模型与文本到图像模型,提供内容一致性控制与问答功能,提升交互体验。广泛应用于创意设计、故事插图、概念设计、教育及娱乐等领域,具有高效、灵活和易用的特点。
