产品库

为机器人提供虚拟模拟和评估的先进世界模型。

1X 世界模型是一种机器学习程序，能够模拟世界如何响应机器人的行为。它基于视频生成和自动驾驶汽车世界模型的技术进步，为机器人提供了一个虚拟模拟器，能够预测未来的场景并评估机器人策略。这个模型不仅能够处理复杂的对象交互，如刚体、掉落物体的影响、部分可观察性、可变形物体和铰接物体，还能够在不断变化的环境中进行评估，这对于机器人技术的发展至关重要。

大规模多模态医学数据集

MedTrinity-25M是一个大规模多模态数据集，包含多粒度的医学注释。它由多位作者共同开发，旨在推动医学图像和文本处理领域的研究。数据集的构建包括数据提取、多粒度文本描述生成等步骤，支持多种医学图像分析任务，如视觉问答（VQA）、病理学图像分析等。

大规模图像编辑数据集

UltraEdit是一个大规模的图像编辑数据集，包含约400万份编辑样本，自动生成，基于指令的图像编辑。它通过利用大型语言模型（LLMs）的创造力和人类评估员的上下文编辑示例，提供了一个系统化的方法来生产大规模和高质量的图像编辑样本。UltraEdit的主要优点包括：1) 它通过利用大型语言模型的创造力和人类评估员的上下文编辑示例，提供了更广泛的编辑指令；2) 其数据源基于真实图像，包括照片和艺术作品，提供了更大的多样性和减少了偏见；3) 它还支持基于区域的编辑，通过高质量、自动生成的区域注释得到增强。

高效的检索增强生成研究工具包

FlashRAG是一个Python工具包，用于检索增强生成(RAG)研究的复现和开发。它包括32个预处理的基准RAG数据集和12种最先进的RAG算法。FlashRAG提供了一个广泛且可定制的框架，包括检索器、重排器、生成器和压缩器等RAG场景所需的基本组件，允许灵活组装复杂流程。此外，FlashRAG还提供了高效的预处理阶段和优化的执行，支持vLLM、FastChat等工具加速LLM推理和向量索引管理。

为真实世界机器人提供最先进的机器学习模型、数据集和工具。

LeRobot 是一个旨在降低进入机器人领域的门槛，让每个人都能贡献并从共享数据集和预训练模型中受益的开源项目。它包含了在真实世界中经过验证的最先进的方法，特别关注模仿学习和强化学习。LeRobot 提供了一组预训练模型、带有人类收集演示的数据集和模拟环境，以便用户无需组装机器人即可开始。未来几周内，计划增加对最实惠和最有能力的真实世界机器人的支持。

用于评估其他语言模型的开源工具集

Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口，使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估（绝对评分）和成对排名（相对评分），能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估，解决了公平性、可控性和可负担性的问题。

一种通过大型语言模型引导的模拟到现实世界转移策略，用于获取机器人技能。

DrEureka是一个利用大型语言模型（LLMs）自动化和加速模拟到现实（sim-to-real）设计的方法。它通过物理模拟自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布，以支持现实世界中的转移。DrEureka在四足机器人运动和灵巧操作任务上展示了与人工设计相媲美的sim-to-real配置，并能够解决如四足机器人在瑜伽球上平衡和行走等新颖任务，无需人工迭代设计。

一个公益项目，致力于帮助国内AI开发者快速、稳定的下载模型、数据集。

HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。

MNBVC是一个超大规模的中文语料集，对标chatGPT训练的40T数据

MNBVC（Massive Never-ending BT Vast Chinese corpus）是一个旨在为AI提供丰富中文语料的项目。它不仅包括主流文化内容，还涵盖了小众文化和网络用语。数据集包括新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、台词、帖子、wiki、古诗、歌词、商品介绍、笑话、糗事、聊天记录等多种形式的纯文本中文数据。

增强模拟人类演示以实现现实世界中的灵巧操作

CyberDemo是一个旨在通过模拟人类演示来增强现实世界中灵巧操作的项目。它可能涉及到机器人技术、机器学习和模拟环境的结合，以提高机器人在复杂环境中的操作能力。

端到端MLLM，实现精准引用和定位

ml-ferret是一个端到端的机器学习语言模型（MLLM），能够接受各种形式的引用并响应性地在多模态环境中进行精准定位。它结合了混合区域表示和空间感知的视觉采样器，支持细粒度和开放词汇的引用和定位。此外，ml-ferret还包括GRIT数据集（约110万个样本）和Ferret-Bench评估基准。

模型和数据集的集合

Distil-Whisper是一个提供模型和数据集的平台，用户可以在该平台上访问各种预训练模型和数据集，并进行相关的应用和研究。该平台提供了丰富的模型和数据集资源，帮助用户快速开展自然语言处理和机器学习相关工作。

大规模人工智能开放网络

LAION是一个非营利组织，致力于提供机器学习资源给公众使用，包括数据集、工具和模型。我们鼓励开放公共教育，并通过重复使用现有数据集和模型来更环保地使用资源。我们提供多个数据集、模型和项目，以支持广泛的人工智能研究。

利用AI优化订阅收入，减少客户流失。

FlyCode是一款基于机器学习和人工智能技术的应用，旨在通过智能支付重试和优化支付流程来最大化订阅收入并减少客户流失。它为不同规模的品牌提供企业级的收入恢复服务，利用成千上万的数据点来确保尽可能高的恢复率。此外，FlyCode通过与客户电子邮件同步的智能逻辑来改善客户体验，确保在最佳时间和日期发送恢复电子邮件，提高打开率。这些电子邮件是事务性的且可定制的。

AI领域的专业课程和资源平台

DeepLearning.AI 是由著名人工智能专家Andrew Ng创立的在线教育平台，专注于提供机器学习和深度学习领域的高质量课程和专业证书。该平台为初学者和专业人士提供了一个学习AI技能和应用它们的实践机会。通过与行业领导者的合作，DeepLearning.AI 确保了课程内容的前沿性和实用性，帮助学习者在AI领域建立坚实的基础，并推动他们的职业发展。

基于重力视角坐标恢复世界定位的人体运动

GVHMR是一种创新的人体运动恢复技术，它通过重力视角坐标系统来解决从单目视频中恢复世界定位的人体运动的问题。该技术能够减少学习图像-姿态映射的歧义，并且避免了自回归方法中连续图像的累积误差。GVHMR在野外基准测试中表现出色，不仅在准确性和速度上超越了现有的最先进技术，而且其训练过程和模型权重对公众开放，具有很高的科研和实用价值。

Excel中的Copilot，释放数据驱动的决策力。

Copilot in Excel是微软推出的一款集成在Excel中的智能助手，它通过自然语言处理和机器学习技术，帮助用户更高效地分析和理解数据。Copilot in Excel的主要优点包括简化数据格式化、自动化重复性任务、提供公式建议、执行条件格式化、进行数据分析和可视化等。它支持Python编程语言，使得用户无需具备专业的编程技能，也能进行高级数据分析。Copilot in Excel的推出，标志着数据分析和决策支持工具的重大进步，它将数据分析的门槛降低，使得更多非技术背景的用户也能轻松地从数据中获取洞见。

统一的图像生成框架，简化多任务图像生成。

OmniGen是一个创新的扩散框架，它将多种图像生成任务统一到单一模型中，无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程，提高了效率，降低了开发和维护成本。

高效能的指令式微调AI模型

Mistral-Small-Instruct-2409是由Mistral AI Team开发的一个具有22B参数的指令式微调AI模型，支持多种语言，并能够支持高达128k的序列长度。该模型特别适用于需要长文本处理和复杂指令理解的场景，如自然语言处理、机器学习等领域。

开源的高性能语言模型，支持多端应用。

Qwen2.5系列语言模型是一系列开源的decoder-only稠密模型，参数规模从0.5B到72B不等，旨在满足不同产品对模型规模的需求。这些模型在自然语言理解、代码生成、数学推理等多个领域表现出色，特别适合需要高性能语言处理能力的应用场景。Qwen2.5系列模型的发布，标志着在大型语言模型领域的一次重要进步，为开发者和研究者提供了强大的工具。

高保真新视角合成的视频扩散模型

ViewCrafter 是一种新颖的方法，它利用视频扩散模型的生成能力以及基于点的表示提供的粗略3D线索，从单个或稀疏图像合成通用场景的高保真新视角。该方法通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划算法，逐步扩展3D线索和新视角覆盖的区域，从而扩大新视角的生成范围。ViewCrafter 可以促进各种应用，例如通过优化3D-GS表示实现沉浸式体验和实时渲染，以及通过场景级文本到3D生成实现更富有想象力的内容创作。

加速人类科学发现的人工智能

xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导，他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法，包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作，将我们的技术带给超过5亿X应用用户。

谷歌旗下领先的人工智能研究公司

Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。

首个多模态 Mistral 模型，支持图像和文本的混合任务处理。

Pixtral 12B 是 Mistral AI 团队开发的一款多模态 AI 模型，它能够理解自然图像和文档，具备出色的多模态任务处理能力，同时在文本基准测试中也保持了最先进的性能。该模型支持多种图像尺寸和宽高比，能够在长上下文窗口中处理任意数量的图像，是 Mistral Nemo 12B 的升级版，专为多模态推理而设计，不牺牲关键文本处理能力。

专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站

Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生，他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI（2D和3D）上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域，为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。

生成开放世界视频游戏的扩散变换模型

GameGen-O 是首个为生成开放世界视频游戏而定制的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性，如创新角色、动态环境、复杂动作和多样化事件，实现了高质量、开放领域的生成。此外，它还提供了交互式可控性，允许游戏玩法模拟。GameGen-O 的开发涉及从零开始的全面数据收集和处理工作，包括构建首个开放世界视频游戏数据集（OGameData），通过专有的数据管道进行高效的排序、评分、过滤和解耦标题。这个强大且广泛的 OGameData 构成了模型训练过程的基础。

先进的奖励模型，用于文本分类和偏好判断

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B是一个基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct架构的先进奖励模型，使用Skywork Reward Data Collection进行训练，该数据集包含80K高质量的偏好对。模型在处理复杂场景中的偏好，包括具有挑战性的偏好对方面表现出色，覆盖数学、编程和安全性等多个领域。截至2024年9月，该模型在RewardBench排行榜上位列第三。

零样本声音转换技术，实现音质与音色的高保真转换。

seed-vc 是一个基于 SEED-TTS 架构的声音转换模型，能够实现零样本的声音转换，即无需特定人的声音样本即可转换声音。该技术在音频质量和音色相似性方面表现出色，具有很高的研究和应用价值。

多模态大型语言模型，支持图像和文本理解。

Pixtral-12b-240910是由Mistral AI团队发布的多模态大型语言模型，它能够处理和理解图像以及文本信息。该模型采用了先进的神经网络架构，能够通过图像和文本的结合输入，提供更加丰富和准确的输出结果。它在图像识别、自然语言处理和多模态交互方面展现出卓越的性能，对于需要图像和文本同时处理的应用场景具有重要意义。

基于记忆的RAG框架，用于全目的应用

MemoRAG是一个基于记忆的RAG框架，它通过高效的超长记忆模型，为各种应用提供支持。与传统的RAG不同，MemoRAG利用其记忆模型实现对整个数据库的全局理解，通过从记忆中回忆查询特定的线索，增强证据检索，从而生成更准确、更丰富的上下文响应。MemoRAG的开发活跃，不断有资源和原型在此仓库发布。