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高保真视频编码，适用于大运动场景的视频自编码器。

这是一个视频变分自编码器（VAE），旨在减少视频冗余并促进高效视频生成。该模型通过观察发现，将图像VAE直接扩展到3D VAE会引入运动模糊和细节失真，因此提出了时间感知的空间压缩以更好地编码和解码空间信息。此外，该模型还集成了一个轻量级的运动压缩模型以实现进一步的时间压缩。通过利用文本到视频数据集中固有的文本信息，并在模型中加入文本指导，显著提高了重建质量，特别是在细节保留和时间稳定性方面。该模型还通过在图像和视频上进行联合训练来提高其通用性，不仅提高了重建质量，还使模型能够执行图像和视频的自编码。广泛的评估表明，该方法的性能优于最近的强基线。

基于羊驼模型的大型语音生成模型

LlamaVoice是一个基于羊驼模型的大型语音生成模型，它通过直接预测连续特征，提供了一种与传统依赖于离散语音码预测的向量量化模型相比更为流畅和高效的处理过程。该模型具有连续特征预测、变分自编码器(VAE)潜在特征预测、联合训练、先进采样策略和基于流的增强等关键特点。

Gemma 2 9B和2B模型的稀疏自编码器套件

Gemma Scope是一套为Gemma 2的9B和2B模型设计的稀疏自编码器，它像显微镜一样帮助我们分析模型内部的激活，从而理解其背后的概念。这些自编码器可以用于研究模型的内部激活，类似于生物学家用显微镜研究植物和动物的细胞。

8B参数变分自编码器模型，用于高效的文本到图像生成。

Flux.1 Lite是一个由Freepik发布的8B参数的文本到图像生成模型，它是从FLUX.1-dev模型中提取出来的。这个版本相较于原始模型减少了7GB的RAM使用，并提高了23%的运行速度，同时保持了与原始模型相同的精度（bfloat16）。该模型的发布旨在使高质量的AI模型更加易于获取，特别是对于消费级GPU用户。

ModernBERT是新一代的编码器模型，性能卓越。

ModernBERT是由Answer.AI和LightOn共同发布的新一代编码器模型，它是BERT模型的全面升级版，提供了更长的序列长度、更好的下游性能和更快的处理速度。ModernBERT采用了最新的Transformer架构改进，特别关注效率，并使用了现代数据规模和来源进行训练。作为编码器模型，ModernBERT在各种自然语言处理任务中表现出色，尤其是在代码搜索和理解方面。它提供了基础版（139M参数）和大型版（395M参数）两种模型尺寸，适合各种规模的应用需求。

文本编码器微调技术，提升文本到图像生成模型性能

TextCraftor是一种创新的文本编码器微调技术，能够显著提升文本到图像生成模型的性能。通过奖励函数优化，它改善了图像质量与文本对齐，无需额外数据集。

高性能的双向编码器Transformer模型

ModernBERT-large是一个现代化的双向编码器Transformer模型（BERT风格），在2万亿个英文和代码数据上预训练，具有长达8192个token的原生上下文长度。该模型采用了最新的架构改进，如旋转位置嵌入（RoPE）以支持长上下文，局部-全局交替注意力以提高长输入的效率，以及无填充和Flash Attention以提高推理效率。ModernBERT-long适合处理需要处理长文档的任务，如检索、分类和大型语料库中的语义搜索。模型训练数据主要是英文和代码，因此可能在其他语言上的表现会较低。

编码器自由的视觉-语言模型，高效且数据驱动。

EVE是一个编码器自由的视觉-语言模型，由大连理工大学、北京人工智能研究院和北京大学的研究人员共同开发。它在不同图像宽高比下展现出卓越的能力，性能超越了Fuyu-8B，并且接近模块化编码器基础的LVLMs。EVE在数据效率、训练效率方面表现突出，使用33M公开数据进行预训练，并利用665K LLaVA SFT数据为EVE-7B模型训练，以及额外的1.2M SFT数据为EVE-7B (HD)模型训练。EVE的开发采用了高效、透明、实用的策略，为跨模态的纯解码器架构开辟了新途径。

高效处理长文本的双向编码器模型

ModernBERT-base是一个现代化的双向编码器Transformer模型，预训练于2万亿英文和代码数据，原生支持长达8192个token的上下文。该模型采用了Rotary Positional Embeddings (RoPE)、Local-Global Alternating Attention和Unpadding等最新架构改进，使其在长文本处理任务中表现出色。ModernBERT-base适用于需要处理长文档的任务，如检索、分类和大型语料库中的语义搜索。模型训练数据主要为英文和代码，因此可能在其他语言上的表现会有所降低。

用于准确渲染视觉文本的定制文本编码器

Glyph-ByT5是一种定制的文本编码器，旨在提高文本到图像生成模型中的视觉文本渲染准确性。它通过微调字符感知的ByT5编码器并使用精心策划的成对字形文本数据集来实现。将Glyph-ByT5与SDXL集成后，形成了Glyph-SDXL模型，使设计图像生成中的文本渲染准确性从低于20%提高到接近90%。该模型还能够实现段落文本的自动多行布局渲染，字符数量从几十到几百字符都能保持较高的拼写准确性。此外，通过使用少量高质量的包含视觉文本的真实图像进行微调，Glyph-SDXL在开放域真实图像中的场景文本渲染能力也有了大幅提升。这些令人鼓舞的成果旨在鼓励进一步探索为不同具有挑战性的任务设计定制的文本编码器。

音乐分轨器 & 人声消除器

LALAL.AI是一款下一代音乐分轨器和人声消除器，采用世界一流的AI技术，快速、简便、准确地分离音乐的不同部分。无损地去除人声、乐器、鼓、贝斯、钢琴、电吉他、原声吉他和合成器等轨道。

W.A.L.T是一个基于变分扩散模型的实景视频生成方法

W.A.L.T是一个基于transformer的实景视频生成方法,通过联合压缩图像和视频到一个统一的潜在空间,实现跨模态的训练和生成。它使用了窗注意力机制来提高内存和训练效率。该方法在多个视频和图像生成基准测试上取得了最先进的性能。

多重时变控制的音乐生成模型

Music ControlNet 是一种基于扩散的音乐生成模型，可以提供多个精确的、时变的音乐控制。它可以根据旋律、动态和节奏控制生成音频，并且可以部分指定时间上的控制。与其他音乐生成模型相比，Music ControlNet 具有更高的旋律准确度，并且参数更少、数据量更小。定价信息请访问官方网站。

LLaVA-3b是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型，使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。

LLaVA-3b是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型，使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。此模型基于Phi-2，受微软研究许可证约束，禁止商业使用。感谢ML Collective提供的计算资源积分。

无需编码的机器学习工具

Liner.ai是一款免费的工具，让您可以在几分钟内构建和部署机器学习应用程序，无需编码或机器学习专业知识。它使用您的训练数据，并提供一个易于集成的机器学习模型。

使用自得语音技术，创造属于你的角色

自得语音技术可通过简单的步骤创造出属于你的角色。类似GPT，可生成与真人无异的语音片段，在情感、音色和语速等方面与真人一致。自得语音支持快速定制角色，只需要上传一段语音即可立即生成属于你的语音角色。无需下载软件，可在浏览器上完成语音生成。同时提供API接口，方便开发者集成到自己的产品中。商用用户可享受7x24小时的技术支持。

高效、多语种的语音合成模型

CosyVoice语音生成大模型2.0-0.5B是一个高性能的语音合成模型，支持零样本、跨语言的语音合成，能够根据文本内容直接生成相应的语音输出。该模型由通义实验室提供，具有强大的语音合成能力和广泛的应用场景，包括但不限于智能助手、有声读物、虚拟主播等。模型的重要性在于其能够提供自然、流畅的语音输出，极大地丰富了人机交互的体验。

视频理解基础模型

VideoPrism是一个通用的视频编码模型,能够在各种视频理解任务上取得领先的性能,包括分类、定位、检索、字幕生成和问答等。其创新点在于预训练的数据集非常大且多样,包含3600万高质量的视频-文本对,以及5.82亿带有嘈杂文本的视频剪辑。预训练采用两阶段策略,先利用对比学习匹配视频和文本,然后预测遮蔽的视频块,充分利用不同的监督信号。一个固定的VideoPrism模型可以直接适配到下游任务,并在30个视频理解基准上刷新状态最优成绩。

智能编码助手，提升开发效率

通义灵码是一款专为开发者设计的智能编码助手，支持多种开发环境，包括JetBrains IDEs、Visual Studio Code、Visual Studio等。它通过集成先进的AI技术，帮助开发者快速完成编码任务，提高编码效率和质量，适用于各种编程语言和开发场景。

每天构建新事物，24天，每天10分钟，无需编码。

Advent of No-Code是一个挑战活动，旨在鼓励人们在24天内每天花费10分钟去构建新的东西，而不需要编写代码。这个活动强调创造力和快速原型开发，适合那些希望快速实现想法而不需要深入编程的人。它通过提供日常提醒和社区参与来激励参与者，促进了创新和学习。这个活动是免费的，任何人都可以参与，它不仅适合初学者，也适合那些希望在没有编码负担的情况下快速验证想法的专业人士。

免费英语语音检查器

Pronounce是一款免费的英语语音检查器，可以帮助您改善发音。通过录制您的声音，改善英语发音的准确性和流利度。

预训练T5模型，采用段落破坏和替换标记检测

SpacTor是一种新的训练程序，包括（1）结合了段落破坏（SC）和标记替换检测（RTD）的混合目标，以及（2）一个两阶段课程，该课程在初始tau次迭代中优化混合目标，然后过渡到标准的SC损失。我们在多种NLP任务上进行了实验，使用编码器-解码器架构（T5），SpacTor-T5在下游性能方面与标准的SC预训练相当，同时减少了50%的预训练迭代次数和40%的总FLOPs。另外，在相同的计算预算下，我们发现SpacTor能够显著提高下游基准性能。

浏览器AI助手，提升工作学习效率

豆包浏览器插件旨在通过AI技术提升用户的工作效率和学习效率。它具备快速视频与一键从网页、PDF和视频中总结并生成亮点的功能，同时支持在网页任意地方划词进行全方位AI搜索。此外，它还提供全文对照翻译功能，帮助用户在阅读外文资料时更轻松地理解内容。豆包插件的设计理念是将AI技术与日常使用场景相结合，让用户在进行网页浏览、文档阅读和视频观看时能够更加便捷地获取信息和知识。

使用Tilda直观网站构建器创建网站，无需编码。

Tilda是一个直观的网站构建器，让您快速构建新的网站、在线商店、落地页或博客。它简单、有趣且易于使用，为您提供550多个预设计块，让您轻松开始。

AI聊天机器人，无需编码

Chunky是一个AI聊天机器人平台，可以训练自己的数据并构建智能聊天机器人。无需编码，只需上传PDF文件、输入网址或连接Google Sheet文件即可训练。通过一行代码将聊天机器人集成到网站中，或分享公共链接进行测试。支持多达95种语言，适用于各种使用场景。

实时AI语音变声器

HitPaw Voice Changer是一款智能辅助工具，可以在任何场景中智能辅助您变成任何声音。它是实现实时变声的最佳语音变声器。

机器学习加速 API

DirectML 是Windows上的机器学习平台API,为硬件供应商提供了一个通用的抽象层来暴露他们的机器学习加速器。它可以与任何兼容DirectX 12的设备一起使用,包括GPU和NPU。通过减少编写机器学习代码的成本,DirectML使得AI功能集成更加容易。

语音交互式语言学习App

Natulang是一个语音交互式的语言学习App。它利用语音生成和识别技术,让用户可以通过大声朗读对话来学习语言。相比其他注重打字的语言学习App,Natulang更注重语音交流,让用户培养语言表达的自信心。

多语言大型语音生成模型，提供全栈推理、训练和部署能力。

CosyVoice 是一个多语言的大型语音生成模型，它不仅支持多种语言的语音生成，还提供了从推理到训练再到部署的全栈能力。该模型在语音合成领域具有重要性，因为它能够生成自然流畅、接近真人的语音，适用于多种语言环境。CosyVoice 的背景信息显示，它是由 FunAudioLLM 团队开发，使用了 Apache-2.0 许可证。

无需编码，自动训练、评估和部署先进的机器学习模型。

AutoTrain是Hugging Face生态系统中的一个自动化机器学习(AutoML)工具，它允许用户通过上传数据来训练定制的机器学习模型，而无需编写代码。该工具自动寻找最适合数据的模型，并快速部署。它支持多种机器学习任务，包括文本分类、图像分类、问答、翻译等，并且支持所有Hugging Face Hub上的语言。用户的数据在服务器上保持私密，并通过加密保护数据传输。根据用户选择的硬件，按分钟计费。