产品库

业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型，强推理能力。

混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型，基于强化学习技术，通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出，同时优化了计算资源的消耗，具备高效的推理能力。适用于各类推理任务，尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础，结合实际反馈不断优化，适合科研、教育等多个领域的应用。

深度学习领域的经典教材中文翻译

《深度学习》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度学习领域的经典教材，MIT Press于2023年12月5日出版。本书涵盖了深度学习领域的许多关键概念，适合初学者和有经验的开发者阅读。本仓库提供了该书的中文翻译，翻译基于原书的最新版本，使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核，确保翻译的准确性。

快速AI培训，让神经网络再次不再“酷”

fast.ai是一个提供实用的深度学习课程和软件工具的平台。其课程覆盖了从深度学习基础到稳定扩散的内容。fast.ai为PyTorch提供了fastai软件库，帮助用户在实际项目中应用深度学习。其主要优势在于提供实践导向的教学和易于使用的工具。定价信息可在官网获取。

通过知识与技能帮助教育者有效利用人工智能。

OpenAI Academy 致力于为教育者提供人工智能的知识与技能，帮助他们在教学中有效整合 AI 技术。通过针对 K-12 教育者的工作坊，OpenAI Academy 强调了生成性 AI 模型（如 ChatGPT）的构造和转型潜力，以及它们在课堂上的实际应用。这一平台旨在帮助教育者面对 AI 带来的机遇与挑战，培养他们在不断发展的数字环境中，为学生提供必要的安全性、技能和自主权。此项目是免费的，旨在为教育者和学生创造一个更美好的未来。

一款先进的视觉推理模型，能分析图片和视频内容。

QVQ-Max 是 Qwen 团队推出的视觉推理模型，能够理解和分析图像及视频内容，提供解决方案。它不仅限于文本输入，更能够处理复杂的视觉信息。适合需要多模态信息处理的用户，如教育、工作和生活场景。该产品是基于深度学习和计算机视觉技术开发，适用于学生、职场人士和创意工作者。此版本为首发，后续将持续优化。

通过测试时间缩放显著提升视频生成质量。

Video-T1 是一个视频生成模型，通过测试时间缩放技术（TTS）显著提升生成视频的质量和一致性。该技术允许在推理过程中使用更多的计算资源，从而优化生成结果。相较于传统的视频生成方法，TTS 能够提供更高的生成质量和更丰富的内容表达，适用于数字创作领域。该产品的定位主要面向研究人员和开发者，价格信息未明确。

一个用于生成对话式语音的模型，支持从文本和音频输入生成高质量的语音。

CSM 是一个由 Sesame 开发的对话式语音生成模型，它能够根据文本和音频输入生成高质量的语音。该模型基于 Llama 架构，并使用 Mimi 音频编码器。它主要用于语音合成和交互式语音应用，例如语音助手和教育工具。CSM 的主要优点是能够生成自然流畅的语音，并且可以通过上下文信息优化语音输出。该模型目前是开源的，适用于研究和教育目的。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

一个关于大型语言模型（LLM）后训练方法的教程、调查和指南资源库。

Awesome-LLM-Post-training 是一个专注于大型语言模型（LLM）后训练方法的资源库。它提供了关于 LLM 后训练的深入研究，包括教程、调查和指南。该资源库基于论文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》，旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和应用 LLM 后训练技术。该资源库免费开放，适合学术研究和工业应用。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯推出的基于 HunyuanVideo 的图像到视频生成框架。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯开源的图像到视频生成模型，基于 HunyuanVideo 架构开发。该模型通过图像潜在拼接技术，将参考图像信息有效整合到视频生成过程中，支持高分辨率视频生成，并提供可定制的 LoRA 效果训练功能。该技术在视频创作领域具有重要意义，能够帮助创作者快速生成高质量的视频内容，提升创作效率。

UniTok是一个用于视觉生成和理解的统一视觉分词器。

UniTok是一种创新的视觉分词技术，旨在弥合视觉生成和理解之间的差距。它通过多码本量化技术，显著提升了离散分词器的表示能力，使其能够捕捉到更丰富的视觉细节和语义信息。这一技术突破了传统分词器在训练过程中的瓶颈，为视觉生成和理解任务提供了一种高效且统一的解决方案。UniTok在图像生成和理解任务中表现出色，例如在ImageNet上实现了显著的零样本准确率提升。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多模态任务的强大支持，为视觉生成和理解领域带来了新的可能性。

基于Llama框架的TTS基础模型，兼容16万小时标记化语音数据。

Llasa是一个基于Llama框架的文本到语音（TTS）基础模型，专为大规模语音合成任务设计。该模型利用16万小时的标记化语音数据进行训练，具备高效的语言生成能力和多语言支持。其主要优点包括强大的语音合成能力、低推理成本和灵活的框架兼容性。该模型适用于教育、娱乐和商业场景，能够为用户提供高质量的语音合成解决方案。目前该模型在Hugging Face上免费提供，旨在推动语音合成技术的发展和应用。

Aria Gen 2 是一款用于机器感知、情境 AI 和机器人研究的新型智能眼镜。

Aria Gen 2 是 Meta 推出的第二代研究级智能眼镜，专为机器感知、情境 AI 和机器人研究而设计。它集成了先进的传感器和低功耗的机器感知技术，能够实时处理 SLAM、眼动追踪、手势识别等功能。该产品旨在推动人工智能和机器感知技术的发展，为研究人员提供强大的工具来探索如何让 AI 更好地理解人类视角的世界。Aria Gen 2 不仅在技术上取得了突破，还通过与学术界和商业研究实验室的合作，促进了开放研究和公众对这些关键技术的理解。

TheoremExplainAgent 是一个用于生成多模态定理解释视频的智能系统。

TheoremExplainAgent 是一款基于人工智能的模型，专注于为数学和科学定理生成详细的多模态解释视频。它通过结合文本和视觉动画，帮助用户更深入地理解复杂概念。该产品利用 Manim 动画技术生成超过 5 分钟的长视频，填补了传统文本解释的不足，尤其在揭示推理错误方面表现出色。它主要面向教育领域，旨在提升学习者对 STEM 领域定理的理解能力，目前尚未明确其价格和商业化定位。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建，具备强大的推理和多领域应用能力。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建。它在数学、编程以及通用任务中展现了更强的能力，同时在与 Agent 相关的工作流中也有不错的表现。作为即将发布的 QwQ-Max 的预览版，这个版本还在持续优化中。其主要优点包括深度推理、数学、编程和 Agent 任务的强大能力。未来计划以 Apache 2.0 许可协议开源发布 QwQ-Max 以及 Qwen2.5-Max，旨在推动跨领域应用的创新。

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新智能模型，支持快速响应和深度推理。

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新混合推理模型，能够实现快速响应和深度推理的无缝切换。它在编程、前端开发等领域表现出色，并通过 API 提供对推理深度的精细控制。该模型不仅提升了代码生成和调试能力，还优化了对复杂任务的处理，适用于企业级应用。其定价与前代产品一致，输入每百万 token 收费 3 美元，输出每百万 token 收费 15 美元。

一种通过文本迷宫解决任务来增强大型语言模型视觉推理能力的创新方法

AlphaMaze 是一个专注于提升大型语言模型（LLM）视觉推理能力的项目。它通过文本形式描述的迷宫任务来训练模型，使其能够理解和规划空间结构。这种方法不仅避免了复杂的图像处理，还通过文本描述直接评估模型的空间理解能力。其主要优点是能够揭示模型如何思考空间问题，而不仅仅是能否解决问题。该模型基于开源框架，旨在推动语言模型在视觉推理领域的研究和发展。

一个利用人工智能帮助学习和贡献美国手语（ASL）的平台。

Signs 是一个由 NVIDIA 支持的创新平台，旨在通过人工智能技术帮助用户学习美国手语（ASL），并允许用户通过录制手语视频贡献数据，以构建全球最大的开放手语数据集。该平台利用 AI 实时反馈和 3D 动画技术，为初学者提供友好的学习体验，同时为手语社区提供数据支持，推动手语学习的普及和多样性。平台计划在 2025 年下半年公开数据集，以促进更多相关技术和服务的开发。

Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型，擅长推理和代码生成。

Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数，经过8000亿个token的训练，在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量，能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤，从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布，支持社区共享和协作，用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具，尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。

Lumina-Video 是一个用于视频生成的初步尝试项目，支持文本到视频的生成。

Lumina-Video 是 Alpha-VLLM 团队开发的一个视频生成模型，主要用于从文本生成高质量的视频内容。该模型基于深度学习技术，能够根据用户输入的文本提示生成对应的视频，具有高效性和灵活性。它在视频生成领域具有重要意义，为内容创作者提供了强大的工具，能够快速生成视频素材。目前该项目已开源，支持多种分辨率和帧率的视频生成，并提供了详细的安装和使用指南。

TurboTTS 是一款免费的在线文本转语音工具，提供高质量、类似真人的语音合成服务。

TurboTTS 是一款基于先进人工智能技术的文本转语音工具。它能够将书面文本快速转化为自然、逼真的语音，支持多达70种语言和300多种真实语音类型。该技术的主要优点在于其高质量的语音输出、简单易用的界面以及快速高效的内容生成能力。其背景信息显示，该平台已被全球超过228,000名创作者使用，每天处理超过5,000万条配音文本，提供99.9%的正常运行时间保证和98%的用户满意度。TurboTTS 提供免费和付费两种计划，适合个人和专业用户。

VideoJAM 是一种用于增强视频生成模型运动连贯性的框架。

VideoJAM 是一种创新的视频生成框架，旨在通过联合外观 - 运动表示来提升视频生成模型的运动连贯性和视觉质量。该技术通过引入内指导机制（Inner-Guidance），利用模型自身预测的运动信号动态引导视频生成，从而在生成复杂运动类型时表现出色。VideoJAM 的主要优点是能够显著提高视频生成的连贯性，同时保持高质量的视觉效果，且无需对训练数据或模型架构进行大规模修改，即可应用于任何视频生成模型。该技术在视频生成领域具有重要的应用前景，尤其是在需要高度运动连贯性的场景中。

AI研究资源导航网站，提供AI研究资源、文档和实践案例

DeepResearch123是一个AI研究资源导航平台，旨在为研究人员、开发者和爱好者提供丰富的AI研究资源、文档和实践案例。该平台涵盖了机器学习、深度学习和人工智能等多个领域的最新研究成果，帮助用户快速了解和掌握相关知识。其主要优点是资源丰富、分类清晰，便于用户查找和学习。该平台面向对AI研究感兴趣的各类人群，无论是初学者还是专业人士都能从中受益。目前平台免费开放，用户无需付费即可使用所有功能。

MatAnyone 是一个支持目标指定的稳定视频抠像框架，适用于复杂背景。

MatAnyone 是一种先进的视频抠像技术，专注于通过一致的记忆传播实现稳定的视频抠像。它通过区域自适应记忆融合模块，结合目标指定的分割图，能够在复杂背景中保持语义稳定性和细节完整性。该技术的重要性在于它能够为视频编辑、特效制作和内容创作提供高质量的抠像解决方案，尤其适用于需要精确抠像的场景。MatAnyone 的主要优点是其在核心区域的语义稳定性和边界细节的精细处理能力。它由南洋理工大学和商汤科技的研究团队开发，旨在解决传统抠像方法在复杂背景下的不足。

Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架，统一多模态理解和生成。

Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型，能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径，解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突，提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景，例如图像生成和文本理解。

Tarsier 是由字节跳动推出的用于生成高质量视频描述的大型视频语言模型。

Tarsier 是由字节跳动研究团队开发的一系列大规模视频语言模型，旨在生成高质量的视频描述，并具备强大的视频理解能力。该模型通过两阶段训练策略（多任务预训练和多粒度指令微调）显著提升了视频描述的精度和细节。其主要优点包括高精度的视频描述能力、对复杂视频内容的理解能力以及在多个视频理解基准测试中取得的 SOTA（State-of-the-Art）结果。Tarsier 的背景基于对现有视频语言模型在描述细节和准确性上的不足进行改进，通过大规模高质量数据训练和创新的训练方法，使其在视频描述领域达到了新的高度。该模型目前未明确定价，主要面向学术研究和商业应用，适合需要高质量视频内容理解和生成的场景。

一种新颖的图像到视频采样技术，基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。

leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法，将静态图像转换为动态视频，为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景，如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布，供开发者和研究人员免费使用，未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。

一个基于DeepSeek API的Manim动画生成工具，用于快速创建数学和科学动画。

DeepSeek-Manim-Animation-Generator是一个结合了DeepSeek语言模型和Manim动画引擎的工具。它允许用户通过简单的文本指令生成复杂的数学和科学动画。该工具的主要优点是能够将复杂的科学概念转化为直观的动画，极大地简化了动画制作流程。DeepSeek的API提供了强大的语言理解能力，而Manim则负责将这些概念转化为高质量的视觉内容。该工具主要面向教育工作者、学生以及任何需要将科学概念可视化的专业人士。它不仅提高了动画制作的效率，还降低了技术门槛，使得更多人能够轻松创建动画。

WebWalker是一个用于评估大型语言模型在网页遍历能力上的基准测试框架。

WebWalker是一个由阿里巴巴集团通义实验室开发的多智能体框架，用于评估大型语言模型（LLMs）在网页遍历任务中的表现。该框架通过模拟人类浏览网页的方式，通过探索和评估范式来系统地提取高质量数据。WebWalker的主要优点在于其创新的网页遍历能力，能够深入挖掘多层级信息，弥补了传统搜索引擎在处理复杂问题时的不足。该技术对于提升语言模型在开放域问答中的表现具有重要意义，尤其是在需要多步骤信息检索的场景中。WebWalker的开发旨在推动语言模型在信息检索领域的应用和发展。

OmniThink 是一种通过模拟人类思考过程来提升机器写作知识密度的框架。

OmniThink 是一种创新的机器写作框架，旨在通过模拟人类的迭代扩展和反思过程，提升生成文章的知识密度。它通过知识密度指标衡量内容的独特性和深度，并通过信息树和概念池的结构化方式组织知识，从而生成高质量的长文本。该技术的核心优势在于能够有效减少冗余信息，提升内容的深度和新颖性，适用于需要高质量长文本生成的场景。