产品库

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。

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。

一款面向高质量长视频生成的实验性框架，具有扩展序列长度和增强动态特性。

Mira（Mini-Sora）是一个实验性的项目，旨在探索高质量、长时视频生成领域，特别是在模仿Sora风格的视频生成方面。它在现有文本到视频（T2V）生成框架的基础上，通过以下几个关键方面实现突破：扩展序列长度、增强动态特性以及保持3D一致性。目前，Mira项目处于实验阶段，与Sora等更高级的视频生成技术相比，仍有提升空间。

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。

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。

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。

RWKV v6 Finch 14B，开源大模型，高效处理长文本。

RWKV v6 Finch 14B是RWKV架构的第六个版本，也是该系列中最大的模型。它通过引入数据依赖性到token shift和time-mixing中，提高了处理长文本时的效率。Finch 14B模型在处理提示时，能够更好地管理其长期记忆，从而提供更广泛的应用范围。该模型是开源的，由Linux Foundation认可，并且接受社区的GPU集群时间捐赠以支持训练。

可控视频和图像生成技术

ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型，它通过减少高达90%的可训练参数，实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式，并且可以与LoRA技术结合使用，以改变风格并确保更稳定的生成效果。

探索大脑智能的AI项目

Thousand Brains Project是由Jeff Hawkins和Numenta公司发起，旨在通过理解大脑新皮层的工作原理来开发新型的人工智能系统。该项目基于Thousand Brains Theory of Intelligence，提出了与传统AI系统根本不同的大脑工作原理。项目的目标是构建一种高效且强大的智能系统，能够实现人类所具备的智能能力。Numenta公司开放了其研究资源，包括会议记录、代码开源，并建立了一个围绕其算法的大型社区。该项目得到了盖茨基金会等的资金支持，并鼓励全球研究人员参与或加入这一激动人心的项目。

文本到视频生成的创新框架

VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。

一个完全开源的大型语言模型，提供先进的自然语言处理能力。

MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型，它包括预训练数据、数据处理管道（Matrix）、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练，使用了4.5T的英文和中文token，展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色，超越了同等规模的模型。为了研究目的，我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度，因此我们全面发布了MAP-NEO，包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。

一个开源的AI驱动搜索引擎，提供深入网络的答案。

Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。

Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型，多语言支持，高效Transformer解码器架构。

Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。

高效的企业级人工智能模型，低成本实现高质量定制模型。

Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。

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。

高性能英文文本生成模型

OLMo-2-1124-7B-SFT是由艾伦人工智能研究所（AI2）发布的一个英文文本生成模型，它是OLMo 2 7B模型的监督微调版本，专门针对Tülu 3数据集进行了优化。Tülu 3数据集旨在提供多样化任务的顶尖性能，包括聊天、数学问题解答、GSM8K、IFEval等。该模型的主要优点包括强大的文本生成能力、多样性任务处理能力以及开源的代码和训练细节，使其成为研究和教育领域的有力工具。

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。

科学文献综合检索增强型语言模型

Ai2 OpenScholar是由艾伦人工智能研究所与华盛顿大学合作开发的检索增强型语言模型，旨在帮助科学家通过检索相关文献并基于这些文献生成回答来有效导航和综合科学文献。该模型在多个科学领域中表现出色，特别是在引用准确性和事实性方面。它代表了人工智能在科学研究中应用的重要进步，能够加速科学发现并提高研究效率。

文本图像到视频生成模型

Allegro-TI2V是一个文本图像到视频生成模型，它能够根据用户提供的提示和图像生成视频内容。该模型以其开源性、多样化的内容创作能力、高质量的输出、小巧高效的模型参数以及支持多种精度和GPU内存优化而受到关注。它代表了当前人工智能技术在视频生成领域的前沿进展，具有重要的技术价值和商业应用潜力。Allegro-TI2V模型在Hugging Face平台上提供，遵循Apache 2.0开源协议，用户可以免费下载和使用。

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。

先进的文本生成模型，支持多样化任务

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO是Tülu3模型家族中的一员，专注于指令遵循，提供完全开源的数据、代码和配方，旨在作为现代后训练技术的全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务设计，如MATH、GSM8K和IFEval，以达到最先进的性能。模型主要优点包括开源数据和代码、支持多种任务、以及优秀的性能。产品背景信息显示，该模型由Allen AI研究所开发，遵循Llama 3.1社区许可协议，适用于研究和教育用途。

先进的指令遵循模型，提供开源数据和代码。

Llama-3.1-Tulu-3-8B是Tülu3指令遵循模型家族的一部分，专为多样化任务设计，包括聊天、数学问题解答、GSM8K和IFEval等。这个模型家族以其卓越的性能和完全开源的数据、代码以及现代后训练技术的全面指南而著称。模型主要使用英文，并且是基于allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO模型微调而来。

实时AI视频生成开源模型

LTXV是Lightricks推出的一个实时AI视频生成开源模型，它代表了视频生成技术的最新发展。LTXV能够提供可扩展的长视频制作能力，优化了GPU和TPU系统，大幅减少了视频生成时间，同时保持了高视觉质量。LTXV的独特之处在于其帧到帧学习技术，确保了帧之间的连贯性，消除了闪烁和场景内的不一致问题。这一技术对于视频制作行业来说是一个巨大的进步，因为它不仅提高了效率，还提升了视频内容的质量。

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。

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。

视频扩散模型，用于虚拟试穿。

Fashion-VDM是一个视频扩散模型（VDM），用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入，旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频，同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比，Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括：扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略，以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。

专为软件改进设计的开源大型语言模型。

Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型，专注于软件工程领域的任务，旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型，经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色，适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。