产品库

基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型

Chronos是一系列基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型。时间序列通过缩放和量化转换为一系列标记，然后使用交叉熵损失训练语言模型。训练完成后，通过给定历史上下文采样多个未来轨迹，获得概率性预测。Chronos模型已经在大量公开可用的时间序列数据和使用高斯过程生成的合成数据上进行了训练。

一种用于图像和文本数据的先进机器学习模型，专注于数据质量和透明度。

MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。

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。

数据标注平台，助力AI项目高效管理数据标注项目。

Data Annotation Platform是一个端到端的数据标注平台，允许用户上传计算机视觉数据，选择标注类型，并下载结果，无需任何最低承诺。该平台支持多种数据标注类型，包括矩形、多边形、3D立方体、关键点、语义分割、实例分割和泛视觉分割等，服务于AI项目经理、机器学习工程师、AI初创公司和研究团队，解决他们在数据标注过程中遇到的挑战。平台以其无缝执行、成本计算器、指令生成器、免费任务、API接入和团队访问等特点，为用户提供了一个简单、高效、成本效益高的数据标注解决方案。

开放的大型推理模型，解决现实世界问题

Marco-o1是一个开放的大型推理模型，旨在通过先进的技术如Chain-of-Thought (CoT) fine-tuning、Monte Carlo Tree Search (MCTS)、反射机制和创新的推理策略，优化复杂现实世界问题的解决任务。该模型不仅关注数学、物理和编程等有标准答案的学科，还强调开放性问题的解决。Marco-o1由阿里巴巴国际数字商务的MarcoPolo团队开发，具有强大的推理能力，已在多个领域展示出卓越的性能。

在Cloudflare全球网络运行机器学习模型

Workers AI是Cloudflare推出的一款在边缘计算环境中运行机器学习模型的产品。它允许用户在全球范围内的Cloudflare网络节点上部署和运行AI应用，这些应用可以是图像分类、文本生成、目标检测等多种类型。Workers AI的推出标志着Cloudflare在全球网络中部署了GPU资源，使得开发者能够构建和部署接近用户的雄心勃勃的AI应用。该产品的主要优点包括全球分布式部署、低延迟、高性能和可靠性，同时支持免费和付费计划。

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。

利用大规模机器学习理解场景并连接全球数百万场景的地理空间模型

Niantic的Large Geospatial Model (LGM) 是一个先锋概念，旨在通过大规模机器学习理解场景并将其与全球数百万其他场景连接起来。LGM不仅使计算机能够感知和理解物理空间，还能以新的方式与它们互动，成为AR眼镜及更广泛领域（包括机器人技术、内容创作和自主系统）的关键组成部分。随着我们从手机转向与现实世界相连的可穿戴技术，空间智能将成为世界未来的操作系统。

一个完全由你掌控数据的「被动记录」项目。

Pensieve是一个隐私保护的被动记录项目，它可以自动记录屏幕内容，构建智能索引，并提供便捷的网页界面来检索历史记录。这个项目受到了Rewind和Windows Recall的启发，但与它们不同，Pensieve允许用户完全控制自己的数据，避免了数据传输到不受信任的数据中心。Pensieve的主要优点包括简单安装、完整的数据控制、全文和向量搜索支持、与Ollama集成、兼容任何OpenAI API模型、支持Mac和Windows（Linux支持正在开发中）以及通过插件扩展功能。

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。

AI技术预览纹身去除效果，辅助决策

AI Tattoo Removal是一个利用人工智能技术展示纹身去除效果的先进工具。它提供了多种可视化选项和用户友好的界面，适用于考虑纹身去除的个人和专业纹身去除专家。该平台使用尖端的机器学习算法分析并展示纹身去除进度，用户可以查看不同的去除阶段、结果和治疗方案，以更好地理解去除过程。产品的主要优点包括即时可视化、个性化体验和免费的基础功能，同时提供高级功能订阅服务。

AI云平台，为所有人服务

Kalavai是一个AI云平台，旨在为所有人提供服务。它通过集成各种AI技术，使得用户能够构建、部署和运行AI应用。Kalavai平台的主要优点是其易用性和灵活性，用户无需深入了解复杂的AI技术，即可快速构建自己的AI应用。平台背景信息显示，它支持多种语言和框架，适合不同层次的开发者使用。目前，Kalavai提供免费试用，具体价格和定位需要进一步了解。

开源的32亿参数代码生成语言模型

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4是基于Qwen2.5的代码生成大型语言模型，具有32.5亿参数量，支持长文本处理，最大支持128K tokens。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，是当前开源代码语言模型中的佼佼者。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

AI模型部署和推理优化的专家

Neural Magic是一家专注于AI模型优化和部署的公司，提供领先的企业级推理解决方案，以最大化性能和提高硬件效率。公司的产品支持在GPU和CPU基础设施上运行领先的开源大型语言模型（LLMs），帮助企业在云、私有数据中心或边缘环境中安全、高效地部署AI模型。Neural Magic的产品背景信息强调了其在机器学习模型优化方面的专业知识，以及与科研机构合作开发的创新LLM压缩技术，如GPTQ和SparseGPT。产品价格和定位方面，Neural Magic提供了免费试用和付费服务，旨在帮助企业降低成本、提高效率，并保持数据隐私和安全。

Qwen2.5-Coder系列中的指令调优0.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，通过扩展训练令牌到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，显著提升了编码能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，编码能力与GPT-4o相当。此外，Qwen2.5-Coder还为实际应用如代码代理提供了更全面的基础，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数模型，专注于代码生成与理解。

Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型，专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列技术报告

Qwen2.5-Coder系列是基于Qwen2.5架构的代码特定模型，包括Qwen2.5-Coder-1.5B和Qwen2.5-Coder-7B两个模型。这些模型在超过5.5万亿个token的大规模语料库上继续预训练，并通过精细的数据清洗、可扩展的合成数据生成和平衡的数据混合，展现出令人印象深刻的代码生成能力，同时保持了通用性。Qwen2.5-Coder在包括代码生成、补全、推理和修复在内的多种代码相关任务上取得了超过10个基准测试的最新性能，并且一致性地超越了同等大小的更大模型。该系列的发布不仅推动了代码智能研究的边界，而且通过其许可授权，鼓励开发者在现实世界的应用中更广泛地采用。

Hugging Face上由Qwen提供的编程工具集合

Qwen2.5 Coder Artifacts是一个托管在Hugging Face平台上的编程工具集合，代表了人工智能在编程领域的应用。这个产品集合利用最新的机器学习技术，帮助开发者提高编码效率，优化代码质量。产品背景信息显示，它是由Qwen创建并维护的，旨在为开发者提供一个强大的编程辅助工具。产品是免费的，定位于提高开发者的生产力。

AI研究与趋势分析平台

Epoch AI是一个研究人工智能关键趋势和问题的研究机构，旨在塑造AI的轨迹和治理。该机构通过报告、论文、模型和可视化工具，推进基于证据的AI讨论。Epoch AI的工作得到了研究和媒体的信任，为理解AI的发展轨迹提供了重要资源。

华盛顿邮报的AI问答产品

Ask The Post AI是华盛顿邮报推出的一款基于人工智能的产品，它允许读者就自2016年以来发布的所有报道提出问题。该产品利用生成式AI技术和对话格式，依托华盛顿邮报长期以来基于事实、深入报道的新闻传统，以新的方式取悦并通知读者。Ask The Post AI通过机器学习团队对Climate Answers工具的数据进行提炼，优化了如何检索和匹配自2016年以来新闻室发布的所有报道中与用户查询相关的相关文章。

快速创建个性化纹身设计

AI Tattoo Generator是一个利用人工智能技术帮助用户快速创建个性化纹身设计的在线平台。该平台使用先进的机器学习算法，根据用户输入生成具有各种风格的现实感纹身概念图，确保用户的想法以视觉上引人入胜的方式呈现。它不仅能够提供即时的设计结果，还能让用户根据自己的偏好进一步定制和细化设计，满足个性化需求。

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。

一个实验性的文本到语音模型

OuteTTS是一个使用纯语言建模方法生成语音的实验性文本到语音模型。它的重要性在于能够通过先进的语言模型技术，将文本转换为自然听起来的语音，这对于语音合成、语音助手和自动配音等领域具有重要意义。该模型由OuteAI开发，提供了Hugging Face模型和GGUF模型的支持，并且可以通过接口进行语音克隆等高级功能。

生成任何3D和4D场景的先进框架

GenXD是一个专注于3D和4D场景生成的框架，它利用日常生活中常见的相机和物体运动来联合研究一般的3D和4D生成。由于社区缺乏大规模的4D数据，GenXD首先提出了一个数据策划流程，从视频中获取相机姿态和物体运动强度。基于此流程，GenXD引入了一个大规模的现实世界4D场景数据集：CamVid-30K。通过利用所有3D和4D数据，GenXD框架能够生成任何3D或4D场景。它提出了多视图-时间模块，这些模块分离相机和物体运动，无缝地从3D和4D数据中学习。此外，GenXD还采用了掩码潜在条件，以支持多种条件视图。GenXD能够生成遵循相机轨迹的视频以及可以提升到3D表示的一致3D视图。它在各种现实世界和合成数据集上进行了广泛的评估，展示了GenXD在3D和4D生成方面与以前方法相比的有效性和多功能性。

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。

自监督触觉表示，用于基于视觉的触觉传感。

Sparsh是一系列通过自监督算法（如MAE、DINO和JEPA）训练的通用触觉表示。它能够为DIGIT、Gelsight'17和Gelsight Mini生成有用的表示，并在TacBench提出的下游任务中大幅度超越端到端模型，同时能够为新下游任务的数据高效训练提供支持。Sparsh项目包含PyTorch实现、预训练模型和与Sparsh一起发布的数据集。

开发者可使用的Grok系列基础模型API

xAI API提供了对Grok系列基础模型的程序化访问，支持文本和图像输入，具有128,000个token的上下文长度，并支持函数调用和系统提示。该API与OpenAI和Anthropic的API完全兼容，简化了迁移过程。产品背景信息显示，xAI正在进行公共Beta测试，直至2024年底，期间每位用户每月可获得25美元的免费API积分。

AI驱动的电子元件分类器，智能组件管理的终极解决方案。

Vanguard-s/Electronic-Component-Sorter是一个利用机器学习和人工智能自动化识别和分类电子元件的项目。该项目通过深度学习模型，能够将电子元件分为电阻、电容、LED、晶体管等七大类，并通过OCR技术进一步获取元件的详细信息。它的重要性在于减少人工分类错误，提高效率，确保安全性，并帮助视觉障碍人士更便捷地识别电子元件。