需求人群:
"目标受众为需要处理和生成大量文本、图像和视频内容的企业、开发者和创意工作者。Amazon Nova的高性能和低成本特性使其成为需要快速、经济高效解决方案的企业和个人的理想选择。"
使用场景示例:
使用Amazon Nova Reel为虚构的盒装意大利面品牌创建视频广告。
利用Amazon Nova Pro模型描述和理解足球比赛视频。
通过Amazon Nova Canvas和Amazon Nova Reel,亚马逊广告帮助卖家和广告商提高创造力和创新,例如使用视频广告来推广产品。
产品特色:
Amazon Nova Micro:文本模型,提供极低延迟响应和低成本。
Amazon Nova Lite:多模态模型,快速处理图像、视频和文本输入,成本极低。
Amazon Nova Pro:多模态模型,结合了准确性、速度和成本的最佳组合,适用于广泛的任务。
Amazon Nova Premier:最强大的多模态模型,用于复杂推理任务和作为定制模型的最佳教师(2025年第一季度推出)。
Amazon Nova Canvas:最先进的图像生成模型。
Amazon Nova Reel:最先进的视频生成模型。
使用教程:
1. 注册并登录亚马逊AWS账户,访问Amazon Bedrock服务。
2. 在Amazon Bedrock中选择适合需求的Amazon Nova模型。
3. 根据需要处理的数据类型(文本、图像、视频等)选择合适的模型版本(如Micro、Lite、Pro等)。
4. 使用Amazon Bedrock提供的API将选定的Amazon Nova模型集成到自己的应用中。
5. 根据需要对模型进行定制化微调,以提高特定任务的准确性。
6. 利用模型进行内容生成或理解任务,如视频内容生成、图像识别等。
7. 监控应用性能,并根据反馈进一步优化模型配置。
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Amazon Nova是亚马逊新一代的基础模型,提供前沿智能和行业领先的性价比。
Amazon Nova是亚马逊推出的新一代基础模型,能够处理文本、图像和视频提示,使客户能够使用Amazon Nova驱动的生成性AI应用程序理解视频、图表和文档,或生成视频和其他多媒体内容。Amazon Nova模型在亚马逊内部约有1000个生成性AI应用正在运行,旨在帮助内部和外部构建者应对挑战,并在延迟、成本效益、定制化、信息接地和代理能力方面取得有意义的进展。
现代Python数据框库,专为人工智能设计。
DataChain是一个现代的Python数据框库,专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集,并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用,而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点,支持多种数据存储和处理方式,包括图像、视频、文本等多种数据类型,并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的,遵循Apache-2.0许可协议,免费供用户使用。
统一文本、音乐和动作生成模型
UniMuMo是一个多模态模型,能够将任意文本、音乐和动作数据作为输入条件,生成跨所有三种模态的输出。该模型通过将音乐、动作和文本转换为基于令牌的表示,通过统一的编码器-解码器转换器架构桥接这些模态。它通过微调现有的单模态预训练模型,显著降低了计算需求。UniMuMo在音乐、动作和文本模态的所有单向生成基准测试中都取得了有竞争力的结果。
情商智商俱佳的多模态大模型
西湖大模型是心辰智能云推出的一款具有高情商和智商的多模态大模型,它能够处理包括文本、图像、声音等多种数据类型,为用户提供智能对话、写作、绘画、语音等AI服务。该模型通过先进的人工智能算法,能够理解和生成自然语言,适用于多种场景,如心理咨询、内容创作、客户服务等,具有高度的定制性和灵活性。西湖大模型的推出,标志着心辰智能云在AI领域的技术实力和创新能力,为用户提供了更加丰富和高效的智能服务体验。
多模态长篇故事生成模型
SEED-Story是一个基于大型语言模型(MLLM)的多模态长篇故事生成模型,能够根据用户提供的图片和文本生成丰富、连贯的叙事文本和风格一致的图片。它代表了人工智能在创意写作和视觉艺术领域的前沿技术,具有生成高质量、多模态故事内容的能力,为创意产业提供了新的可能性。
实时更新的多模态模型性能排行榜
OpenCompass多模态排行榜是一个实时更新的平台,用于评估和排名不同的多模态模型(VLMs)。它通过8个多模态基准测试来计算模型的平均得分,并提供详细的性能数据。该平台仅包含开源的VLMs或公开可用的APIs,旨在帮助研究人员和开发者了解当前多模态模型的最新进展和性能表现。
腾讯开源的大型视频生成模型训练框架
HunyuanVideo是腾讯开源的一个系统性框架,用于训练大型视频生成模型。该框架通过采用数据策划、图像-视频联合模型训练和高效的基础设施等关键技术,成功训练了一个超过130亿参数的视频生成模型,是所有开源模型中最大的。HunyuanVideo在视觉质量、运动多样性、文本-视频对齐和生成稳定性方面表现出色,超越了包括Runway Gen-3、Luma 1.6在内的多个行业领先模型。通过开源代码和模型权重,HunyuanVideo旨在缩小闭源和开源视频生成模型之间的差距,推动视频生成生态系统的活跃发展。
高性能英文语言模型,适用于多样化任务
OLMo-2-1124-13B-DPO是经过监督微调和DPO训练的13B参数大型语言模型,主要针对英文,旨在提供在聊天、数学、GSM8K和IFEval等多种任务上的卓越性能。该模型是OLMo系列的一部分,旨在推动语言模型的科学研究。模型训练基于Dolma数据集,并公开代码、检查点、日志和训练细节。
基于大型语言模型的主动式代理,预测用户需求并主动提供帮助。
ProactiveAgent是一个基于大型语言模型(LLM)的主动式代理项目,旨在构建一个能够预测用户需求并主动提供帮助的智能代理。该项目通过数据收集和生成管道、自动评估器和训练代理来实现这一目标。ProactiveAgent的主要优点包括环境感知、协助标注、动态数据生成和构建管道,其奖励模型在测试集上达到了0.918的F1分数,显示出良好的性能。该产品背景信息显示,它适用于编程、写作和日常生活场景,并且遵循Apache License 2.0协议。
最先进的全开放语言模型
OLMo 2是由Ai2推出的最新全开放语言模型,包括7B和13B两种规模的模型,训练数据高达5T tokens。这些模型在性能上与同等规模的全开放模型相当或更优,并且在英语学术基准测试中与开放权重模型如Llama 3.1竞争。OLMo 2的开发注重模型训练的稳定性、阶段性训练干预、最先进的后训练方法和可操作的评估框架。这些技术的应用使得OLMo 2在多个任务上表现出色,特别是在知识回忆、常识、一般和数学推理方面。
视频生成模型Sora的存档库
SoraVids是一个基于Hugging Face平台的视频生成模型Sora的存档库。它包含了87个视频和83个对应的提示,这些视频和提示在OpenAI撤销API密钥前被公开展示。这些视频均为MIME类型video/mp4,帧率为30 FPS。SoraVids的背景是OpenAI的视频生成技术,它允许用户通过文本提示生成视频内容。这个存档库的重要性在于它保存了在API密钥被撤销前生成的视频,为研究和教育提供了宝贵的资源。
基于DiT的视频生成模型,实时生成高质量视频。
LTX-Video是由Lightricks开发的首个基于DiT的视频生成模型,能够实时生成高质量的视频内容。该模型以24 FPS的速度生成768x512分辨率的视频,速度超过观看速度。模型经过大规模多样化视频数据集的训练,能够生成高分辨率且内容真实多样的视频。LTX-Video支持文本到视频(text-to-video)以及图像+文本到视频(image+text-to-video)的应用场景。
AI-based decoder for quantum computing error correction
AlphaQubit是由Google DeepMind和Quantum AI团队共同开发的人工智能系统,它能够以最先进的准确性识别量子计算机中的错误。这项技术结合了机器学习和量子纠错的专业知识,旨在推动可靠量子计算机的构建,这对于解决复杂问题、实现科学突破和探索新领域具有重要意义。AlphaQubit的主要优点包括高准确性和对大规模量子计算的适用性。
Qwen Turbo 1M Demo是一个由Qwen提供的Hugging Face空间。
Qwen Turbo 1M Demo是一个基于Hugging Face平台的人工智能模型演示。这个模型代表了自然语言处理技术的最新进展,特别是在中文文本理解和生成方面。它的重要性在于能够提供高效、准确的语言模型,以支持各种语言相关的应用,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Qwen Turbo 1M Demo以其较小的模型尺寸和快速的处理速度而受到青睐,适合需要快速部署和高效运行的场合。目前,该模型是免费试用的,具体价格和定位可能需要进一步的商业洽谈。
视觉语言模型,结合图像和文本信息进行智能处理。
Aquila-VL-2B模型是一个基于LLava-one-vision框架训练的视觉语言模型(VLM),选用Qwen2.5-1.5B-instruct模型作为语言模型(LLM),并使用siglip-so400m-patch14-384作为视觉塔。该模型在自建的Infinity-MM数据集上进行训练,包含约4000万图像-文本对。该数据集结合了从互联网收集的开源数据和使用开源VLM模型生成的合成指令数据。Aquila-VL-2B模型的开源,旨在推动多模态性能的发展,特别是在图像和文本的结合处理方面。
O1复制之旅:战略进展报告第一部分
O1-Journey是由上海交通大学GAIR研究组发起的一个项目,旨在复制和重新想象OpenAI的O1模型的能力。该项目提出了“旅程学习”的新训练范式,并构建了首个成功整合搜索和学习在数学推理中的模型。这个模型通过试错、纠正、回溯和反思等过程,成为处理复杂推理任务的有效方法。
将通用人工智能带入物理世界
Physical Intelligence (π) 是一个由工程师、科学家、机器人学家和公司建设者组成的团队,致力于开发基础模型和学习算法,以驱动当今的机器人和未来的物理驱动设备。该团队旨在将通用人工智能技术应用于物理世界,推动机器人技术的发展和创新。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型,拥有32亿参数,专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术,以支持23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取,通过发布高性能的多语言模型权重,供全球研究人员使用。
长视频语言理解的时空自适应压缩模型
LongVU是一种创新的长视频语言理解模型,通过时空自适应压缩机制减少视频标记的数量,同时保留长视频中的视觉细节。这一技术的重要性在于它能够处理大量视频帧,且在有限的上下文长度内仅损失少量视觉信息,显著提升了长视频内容理解和分析的能力。LongVU在多种视频理解基准测试中均超越了现有方法,尤其是在理解长达一小时的视频任务上。此外,LongVU还能够有效地扩展到更小的模型尺寸,同时保持最先进的视频理解性能。
开源视频生成模型
genmoai/models 是一个开源的视频生成模型,代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1,是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型,从零开始训练,是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性,显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布,用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。
利用简单视频输入生成富有表现力的角色表演
Act-One 是 Runway Research 推出的一款创新工具,它通过简单的视频输入生成富有表现力的角色表演。这款工具代表了使用生成模型进行表情丰富的真人动作和动画内容的重大进步。Act-One 的技术突破在于,它能够将演员的表演转化为适合动画流水线的3D模型,同时保留情感和细节。与传统的面部动画流程相比,Act-One 使用的流程完全由演员的表演驱动,无需额外设备。Act-One 的出现为创造性角色设计和动画开辟了新的可能性,它能够准确翻译表演到与原始源视频比例不同的角色上,并且能够在不同的摄像机角度下保持高保真度的面部动画。此外,Act-One 还承诺负责任的开发和部署,包括内容审核和安全预防措施。
用于双手操作的扩散基础模型
RDT-1B是一个参数量达到1B(目前最大)的模仿学习扩散变换器,预训练在超过1M(目前最大)的多机器人情节上。给定语言指令和多达三个视图的RGB图像,RDT可以预测接下来的64个机器人动作。RDT与几乎所有现代移动操作器兼容,包括单臂到双臂、关节到末端执行器、位置到速度,甚至包括轮式运动。该模型在6K+(最大的之一)自收集的双手情节上进行了微调,并部署在ALOHA双臂机器人上。它在灵巧性、零样本泛化能力和少样本学习方面达到了最先进的性能。
多模态语言模型,融合文本和语音
Spirit LM是一个基础多模态语言模型,能够自由混合文本和语音。该模型基于一个7B预训练的文本语言模型,通过持续在文本和语音单元上训练来扩展到语音模式。语音和文本序列被串联为单个令牌流,并使用一个小的自动策划的语音-文本平行语料库,采用词级交错方法进行训练。Spirit LM有两个版本:基础版使用语音音素单元(HuBERT),而表达版除了音素单元外,还使用音高和风格单元来模拟表达性。对于两个版本,文本都使用子词BPE令牌进行编码。该模型不仅展现了文本模型的语义能力,还展现了语音模型的表达能力。此外,我们展示了Spirit LM能够在少量样本的情况下跨模态学习新任务(例如ASR、TTS、语音分类)。
视频生成评估基准测试
Movie Gen Bench是由Facebook Research发布的视频生成评估基准测试,旨在为未来在视频生成领域的研究提供公平且易于比较的标准。该基准测试包括Movie Gen Video Bench和Movie Gen Audio Bench两个部分,分别针对视频内容生成和音频生成进行评估。Movie Gen Bench的发布,对于推动视频生成技术的发展和评估具有重要意义,它能够帮助研究人员和开发者更好地理解和改进视频生成模型的性能。
AI进阶学习路径的个人学习笔记库
ml-retreat 是一个关于人工智能进阶学习的个人学习笔记库。它包含了对机器学习基础的深入理解,以及对于更细微主题的必读/必看资源。这个项目的目标是学习Ilya Sutskever推荐的30篇必读研究论文、Distilled AI的博客、多个AI/ML的视频播放列表,以及深入理解/实现Transformers、LLMs和相关主题。
先进的通用机器人代理
GR-2是一个先进的通用机器人代理,专为多样化和可泛化的机器人操作而设计。它首先在大量互联网视频上进行预训练,以捕捉世界的动态。这种大规模预训练涉及3800万视频剪辑和超过500亿个标记,使GR-2能够在随后的策略学习中跨广泛范围的机器人任务和环境进行泛化。随后,GR-2针对视频生成和动作预测进行了微调,使用机器人轨迹。它展示了令人印象深刻的多任务学习能力,在100多个任务中平均成功率达到97.7%。此外,GR-2在新的、以前未见过的场景中表现出色,包括新的背景、环境、对象和任务。值得注意的是,GR-2随着模型大小的增加而高效扩展,突显了其持续增长和应用的潜力。
即买即用的人工智能对话服务
2233.ai是一个提供即买即用人工智能对话服务的网站。用户无需注册账号即可购买并使用服务,享受原生的ChatGPT Plus或Claude Pro体验。该平台强调个人隐私保护,每位用户的对话记录独立存储,确保私密安全。此外,2233.ai承诺无网络限制或封号问题,用户可以随时随地接入服务。价格方面,2233.ai提供的服务价格不到ChatGPT Plus订阅的一半,让更多人能够以更优惠的价格享受到先进的人工智能技术。
最先进的图像生成模型
FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型,它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度,同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项,以及更优的性价比,适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。
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