需求人群:
"目标受众为材料科学家、研究人员以及相关领域的工程师。他们可以利用MatterGen快速探索新型材料,加速研发进程,降低实验成本,提高材料设计的效率和成功率。"
使用场景示例:
在寻找具有高体积模量的新型材料时,MatterGen能够持续生成符合条件的候选材料,而传统筛选方法则因已知候选耗尽而停滞。
通过与深圳先进技术研究院合作,MatterGen成功生成并实验合成了新型材料TaCr2O6,其实验测量的体积模量与设计规格相差不到20%。
MatterGen与MatterSim协同工作,形成一个加速新材料模拟和探索的飞轮,进一步提升材料研发效率。
产品特色:
利用扩散模型直接生成新型材料,而非筛选现有材料
可根据特定的设计要求,如化学成分、晶体对称性或材料属性,生成材料
在生成稳定、独特且新颖结构方面达到行业领先水平
能够处理材料中的成分无序现象,提供新的新颖性和独特性定义
通过实验合成验证了其生成材料的可行性
使用教程:
1. 访问MatterGen的GitHub页面,获取源代码及相关文档。
2. 根据研究需求,定义材料的设计要求,如化学成分、物理属性等。
3. 使用MatterGen模型,输入设计要求,生成相应的新型材料结构。
4. 对生成的材料结构进行分析和评估,筛选出符合预期的候选材料。
5. 进行实验合成验证,测试材料的实际性能,优化设计要求并迭代生成过程。
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MatterGen是一个利用生成式AI进行材料设计的工具。
MatterGen是微软研究院推出的一种生成式AI工具,用于材料设计。它能够根据应用的设计要求直接生成具有特定化学、机械、电子或磁性属性的新型材料,为材料探索提供了新的范式。该工具的出现有望加速新型材料的研发进程,降低研发成本,并在电池、太阳能电池、CO2吸附剂等领域发挥重要作用。目前,MatterGen的源代码已在GitHub上开源,供公众使用和进一步开发。
FLUX Pro Finetuning API 是一款用于定制化生成式图像模型的高级工具。
FLUX Pro Finetuning API 是由 Black Forest Labs 推出的生成式文本到图像模型的定制化工具。它允许用户通过少量示例图像(1-5张)对 FLUX Pro 模型进行微调,从而生成符合特定品牌、风格或视觉需求的高质量图像内容。该技术的主要优点在于其高度的定制化能力、对品牌一致性的保持以及与 FLUX 工具套件的无缝集成。它适用于专业创意人员、设计师和品牌方,帮助他们在营销、品牌建设和故事叙述中实现个性化内容创作。目前尚无明确价格信息,但其定位为高端创意工具,适合对生成内容质量有较高要求的用户。
一个简单的检索增强生成框架,使小型模型通过异构图索引和轻量级拓扑增强检索实现良好的RAG性能。
MiniRAG是一个针对小型语言模型设计的检索增强生成系统,旨在简化RAG流程并提高效率。它通过语义感知的异构图索引机制和轻量级的拓扑增强检索方法,解决了小型模型在传统RAG框架中性能受限的问题。该模型在资源受限的场景下具有显著优势,如在移动设备或边缘计算环境中。MiniRAG的开源特性也使其易于被开发者社区接受和改进。
一个拥有8200万参数的前沿文本到语音(TTS)模型。
Kokoro-82M是一个由hexgrad创建并托管在Hugging Face上的文本到语音(TTS)模型。它具有8200万参数,使用Apache 2.0许可证开源。该模型在2024年12月25日发布了v0.19版本,并提供了10种独特的语音包。Kokoro-82M在TTS Spaces Arena中排名第一,显示出其在参数规模和数据使用上的高效性。它支持美国英语和英国英语,可用于生成高质量的语音输出。
Narrative BI 是一个自动化的商业智能平台,将数据转化为有意义的叙述。
Narrative BI 是一个利用生成式人工智能技术的自动化商业智能平台,旨在帮助企业和团队从销售、营销和广告等多方面的数据中自动提取有价值的见解。该平台通过自然语言生成技术,将复杂的数据分析结果转化为易于理解的叙述,从而让用户能够快速把握数据背后的含义。Narrative BI 的主要优点在于其自动化程度高,用户无需编写代码即可连接多个数据源,并实时监控关键指标。此外,它还提供了异常检测功能,能够及时发现数据中的异常波动,帮助用户做出更准确的决策。Narrative BI 的目标是为各种规模的企业提供一个简单易用、功能强大的数据分析工具,以支持其业务增长和优化。
医学研究伴侣,一站式获取高质量科研文章
Cure AI 是一款专为医学研究人员设计的工具,旨在通过访问超过2600万篇PubMed文章,提供高效、高质量的科研支持。其主要优点包括强大的证据排名功能、自然语言查询处理能力以及无缝的文献导航体验。Cure AI 的背景信息显示,它致力于简化科研流程,帮助研究人员快速找到相关且可靠的文献资源。产品目前提供免费试用,并有多种付费计划可供选择,适合不同规模和需求的研究团队。
开源幻觉评估模型
Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct是由Patronus AI开发的一个基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的微调版本,主要用于检测在RAG设置中的幻觉。该模型训练于包含CovidQA、PubmedQA、DROP、RAGTruth等多个数据集,包含人工标注和合成数据。它能够评估给定文档、问题和答案是否忠实于文档内容,不提供文档之外的新信息,也不与文档信息相矛盾。
视频水印开源模型,用于验证视频来源。
Meta Video Seal是一个先进的开源视频水印模型,能够在视频编辑后仍嵌入持久、不可见的水印。随着AI生成内容的增加,验证视频来源变得至关重要。Video Seal通过嵌入隐形水印,即使在视频被编辑后,也能保持水印的完整性,这对于版权保护和内容验证具有重要意义。
亚马逊推出的基于生成式AI的卖家助理工具
Project Amelia是亚马逊推出的一个基于生成式人工智能技术的个人助理项目,旨在为卖家提供个性化的商业建议,以提高生产力和推动卖家增长。该项目利用亚马逊Bedrock技术,提供可扩展的最新基础模型和AI工具,帮助卖家简化在亚马逊商店的销售流程,同时提供更强大的增长途径。Project Amelia通过回答卖家的问题,提供准确的信息和指导,使卖家能够更轻松高效地管理业务。它还能够学习卖家的独特业务,提供个性化的见解和支持,并可从卖家中心的任何页面随时访问。
一款经过优化的大型语言模型,擅长文本生成和对话。
OLMo-2-1124-13B-Instruct是由Allen AI研究所开发的一款大型语言模型,专注于文本生成和对话任务。该模型在多个任务上表现出色,包括数学问题解答、科学问题解答等。它是基于13B参数的版本,经过在特定数据集上的监督微调和强化学习训练,以提高其性能和安全性。作为一个开源模型,它允许研究人员和开发者探索和改进语言模型的科学。
高性能英文对话生成模型
OLMo-2-1124-7B-Instruct是由Allen人工智能研究所开发的一个大型语言模型,专注于对话生成任务。该模型在多种任务上进行了优化,包括数学问题解答、GSM8K、IFEval等,并在Tülu 3数据集上进行了监督微调。它是基于Transformers库构建的,可以用于研究和教育目的。该模型的主要优点包括高性能、多任务适应性和开源性,使其成为自然语言处理领域的一个重要工具。
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。
统一接口访问多个生成式AI服务
aisuite是一个提供简单、统一接口以访问多个生成式AI服务的产品。它允许开发者通过标准化的接口使用多个大型语言模型(LLM),并比较结果。作为一个轻量级的Python客户端库包装器,aisuite使得创作者可以在不改变代码的情况下,无缝切换并测试来自不同LLM提供商的响应。目前,该库主要关注聊天完成功能,并计划在未来扩展更多用例。
领先的指令遵循模型家族,提供开源数据、代码和配方。
Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO是Tülu3模型家族的一部分,专为现代后训练技术提供全面指南。该模型家族旨在除了聊天之外的多种任务上实现最先进的性能,如MATH、GSM8K和IFEval。它是基于公开可用的、合成的和人为创建的数据集训练的模型,主要使用英语,并遵循Llama 3.1社区许可协议。
利用生成式AI技术,快速将文本转化为动画。
text2motion.ai是一个利用生成式人工智能技术,将文本内容快速转化为动画的平台。它通过简化动画制作过程,降低了对专业技能和昂贵设备的需求,使得从独立开发者到专业动画师都能在短时间内将角色赋予生命。该平台提供REST APIs和多种集成方式,支持用户在自己喜欢的工具和工作流程中使用。
领先的指令遵循模型家族,提供开源数据、代码和指南。
Llama-3.1-Tulu-3-70B是Tülu3模型家族中的一员,专为现代后训练技术提供全面的指南。该模型不仅在聊天任务上表现出色,还在MATH、GSM8K和IFEval等多种任务上展现出了卓越的性能。作为一个开源模型,它允许研究人员和开发者访问和使用其数据和代码,以推动自然语言处理技术的发展。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数量级代码生成模型
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,该模型在训练中包含了5.5万亿的源代码、文本代码关联、合成数据等,是目前开源代码语言模型中的佼佼者,其编码能力可与GPT-4相媲美。此外,Qwen2.5-Coder还具备更全面的现实世界应用基础,如代码代理等,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1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、推理和修复而设计。基于强大的Qwen2.5,该模型在训练时包含了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等,使其在代码能力上达到了开源代码LLM的最新水平。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。
一站式OCR代理,快速从图像中生成洞见。
TurboLens是一个集OCR、计算机视觉和生成式AI于一体的全功能平台,它能够自动化地从非结构化图像中快速生成洞见,简化工作流程。产品背景信息显示,TurboLens旨在通过其创新的OCR技术和AI驱动的翻译及分析套件,从印刷和手写文档中提取定制化的洞见。此外,TurboLens还提供了数学公式和表格识别功能,将图像转换为可操作的数据,并将数学公式翻译成LaTeX格式,表格转换为Excel格式。产品价格方面,TurboLens提供免费和付费两种计划,满足不同用户的需求。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数量指令调优模型
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5-Coder系列中的一种大型语言模型,专门针对代码生成、代码推理和代码修复进行了优化。该模型基于Qwen2.5,训练数据包括源代码、文本代码关联、合成数据等,达到5.5万亿个训练令牌。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。该模型还为现实世界中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系列中的3B参数指令调优模型
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,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等。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。该模型在实际应用中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。
开源代码生成语言模型
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen系列中针对代码生成优化的大型语言模型,拥有32亿参数,支持长文本处理,是当前开源代码生成领域最先进的模型之一。该模型基于Qwen2.5进行了进一步的训练和优化,不仅在代码生成、推理和修复方面有显著提升,而且在数学和通用能力上也保持了优势。模型采用GPTQ 8-bit量化技术,以减少模型大小并提高运行效率。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列针对代码生成优化的大型语言模型,覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。Qwen2.5-Coder在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder还提供了更全面的基础,适用于现实世界中的代码代理等应用场景。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-1.5B是Qwen2.5-Coder系列中的一款大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,成为当前开源代码LLM中的佼佼者,编码能力媲美GPT-4o。此外,Qwen2.5-Coder-1.5B还强化了数学和通用能力,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1.5B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Qwen2.5的强大能力,该模型在训练时使用了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等,是目前开源代码生成语言模型中的佼佼者,编码能力与GPT-4o相媲美。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,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
Qwen2.5-Coder系列的3B参数指令调优模型
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、文本代码接地、合成数据等,显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-3B是该系列中的一个模型,拥有3.09B参数,36层,16个注意力头(Q)和2个注意力头(KV),全32,768令牌上下文长度。该模型是目前开源代码LLM中的佼佼者,编码能力与GPT-4o相匹配,为开发者提供了一个强大的代码辅助工具。
利用NVIDIA AI构建视频搜索和摘要代理
NVIDIA AI Blueprint for Video Search and Summarization是一个基于NVIDIA NIM微服务和生成式AI模型的参考工作流程,用于构建能够理解自然语言提示并执行视觉问题回答的视觉AI代理。这些代理可以部署在工厂、仓库、零售店、机场、交通路口等多种场景中,帮助运营团队从自然交互中生成的丰富洞察中做出更好的决策。
开源视频生成模型,支持10秒视频和更高分辨率。
CogVideoX1.5-5B-SAT是由清华大学知识工程与数据挖掘团队开发的开源视频生成模型,是CogVideoX模型的升级版。该模型支持生成10秒视频,并支持更高分辨率的视频生成。模型包含Transformer、VAE和Text Encoder等模块,能够根据文本描述生成视频内容。CogVideoX1.5-5B-SAT模型以其强大的视频生成能力和高分辨率支持,为视频内容创作者提供了一个强大的工具,尤其在教育、娱乐和商业领域有着广泛的应用前景。
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