产品库

大规模参数扩散变换器模型

DiT-MoE是一个使用PyTorch实现的扩散变换器模型，能够扩展到160亿参数，与密集网络竞争的同时展现出高度优化的推理能力。它代表了深度学习领域在处理大规模数据集时的前沿技术，具有重要的研究和应用价值。

PygmalionAI的大规模推理引擎

Aphrodite是PygmalionAI的官方后端引擎，旨在为PygmalionAI网站提供推理端点，并允许以极快的速度为大量用户提供Pygmalion模型服务。Aphrodite利用vLLM的分页注意力技术，实现了连续批处理、高效的键值管理、优化的CUDA内核等特性，支持多种量化方案，以提高推理性能。

10倍速写高效搜索广告

30characters是一个专注于生成高效搜索广告的AI工具。它通过用户输入的关键词和广告组详情，利用人工智能技术快速生成吸引人的广告文案，包括标题、描述、站点链接和呼吁行动等。该工具特别注重字符限制，确保广告文案适合搜索广告的格式。它还具备易于编辑和导出的特点，支持批量导入至Google Ads Editor或粘贴到现有广告中。此外，30characters在训练过程中使用了来自世界顶级广告商的实时Google广告数据，确保生成的广告文案具有高转化率。

高性能图像生成模型的蒸馏加速版本

HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法，在不降低性能的情况下，实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式，能够显著减少时间消耗，提高图像生成效率。

一种基于图像到视频扩散模型的视频编辑技术

I2VEdit是一种创新的视频编辑技术，通过预训练的图像到视频模型，将单一帧的编辑扩展到整个视频。这项技术能够适应性地保持源视频的视觉和运动完整性，并有效处理全局编辑、局部编辑以及适度的形状变化，这是现有方法所不能实现的。I2VEdit的核心包括两个主要过程：粗略运动提取和外观细化，通过粗粒度注意力匹配进行精确调整。此外，还引入了跳过间隔策略，以减轻多个视频片段自动回归生成过程中的质量下降。实验结果表明，I2VEdit在细粒度视频编辑方面的优越性能，证明了其能够产生高质量、时间一致的输出。

易用的大规模语言模型知识编辑框架

EasyEdit 是一个面向大型语言模型（LLMs）的易用知识编辑框架，旨在帮助用户高效、准确地调整预训练模型的特定行为。它提供了统一的编辑器、方法和评估框架，支持多种知识编辑技术，如ROME、MEND等，并提供了丰富的数据集和评估指标，以衡量编辑的可靠性、泛化性、局部性和可移植性。

使用频域分解进行高保真、可迁移的NeRF编辑

Freditor是一种基于频域分解的NeRF编辑方法。它可以实现高保真的NeRF场景编辑,并且可迁移到其他场景。该方法将NeRF场景划分为高频和低频两部分,对低频部分进行风格迁移,并将高频细节重新集成,从而生成高保真的编辑结果。Freditor还支持在推理过程中对编辑强度进行控制。实验表明,该方法在保真度和可迁移性方面都优于现有的NeRF编辑方法。

辅助人类校验大型语言模型（LLM）输出中的事实错误并提供证据的工具

GenAudit 是一个旨在帮助校验大型语言模型（LLM）在文档支持任务中的响应的工具。它可以建议对LLM响应进行编辑，通过修正或移除未被参考文档支持的声明，并且为看似有支持的事实提供参考证据。GenAudit 通过训练模型执行这些任务，并设计了一个交互式界面向用户展示建议的编辑和证据。

开源项目，复现OpenAI的Sora模型

Open-Sora-Plan是一个开源项目，旨在复现OpenAI的Sora（T2V模型），并构建关于Video-VQVAE（VideoGPT）+ DiT的知识。项目由北京大学-兔展AIGC联合实验室发起，目前资源有限，希望开源社区能够贡献力量。项目提供了训练代码，并欢迎Pull Request。

修复您的网页首页英文介绍，无需花费大量时间研究

Dittto是一个AI辅助工具，旨在帮助您优化网页首页英文介绍，提高转化率。它提供了网站定位审核、品牌声音推荐、AI生成英雄文案等功能，帮助您快速创建出令人满意的英文介绍。Dittto还提供了保存变体、A/B测试等功能，让您能够更好地管理和优化您的网页首页英文介绍。Dittto的AI模型经过训练，能够理解您公司的独特定位，并不断自我改进，使生成的文案更加精准。您可以免费试用Dittto，开始优化您的网页首页英文介绍。

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SCEdit是一个高效和可控制的图像扩散生成框架

SCEdit是一个由阿里巴巴提出的高效的生成模型精调框架。该框架增强了下游文本到图像生成任务的精调能力,并实现了对特定生成场景的快速适配,相比LoRA可以节省30%-50%的训练内存成本。此外,它可以直接扩展到可控图像生成任务,只需要ControlNet条件生成所需参数量的7.9%,并可以节省30%的内存使用。它支持各种条件生成任务,包括边缘图、深度图、分割图、姿态、色彩图以及图像补全等。

医学大型语言模型套件

Meditron 是一套开源的医学大型语言模型（LLM）套件。它通过对一份经过综合筛选的医学语料库进行持续预训练，包括选定的 PubMed 论文和摘要、一份新的国际认可的医学指南数据集以及一个通用领域语料库，将 Llama-2 适应到医学领域。Meditron-70B 在相关数据上进行了微调，性能优于 Llama-2-70B、GPT-3.5 和 Flan-PaLM。

GPT 4：更深层次的推理、创造力和挑战性编码任务的最佳模型。

New Chat GPT4是一款基于GPT 4模型的聊天工具，拥有更深层次的推理、创造力和挑战性编码任务的能力。它能够帮助用户更加高效地进行聊天交流，并且支持WebSearch和Doc Edit等功能。New Chat GPT4是一个完美的聊天工具，适用于各种场景。

高保真、时间连贯的视频编辑

MagicEdit是一款高保真、时间连贯的视频编辑模型，通过明确分离外观和运动的学习，支持视频风格化、局部编辑、视频混合和视频外扩等多种编辑应用。MagicEdit还支持视频外扩任务，无需重新训练即可实现。

审核落地页文案

Landing Page Copy Audit是一款通过AI审核落地页文案的工具。它基于行为科学、决策科学和心理学的智慧进行训练，帮助您优化落地页文案，提升转化率。只需将您的落地页文案粘贴到工具中，通过AI的分析和反馈，获取行为科学的洞察力，了解如何激发用户行为，消除购买障碍，以及解决拖延问题。工具提供10个不同的审核视角，帮助您市场推广更具影响力的产品。定价为$2。

先进的大型语言模型，具备推理和编程能力。

Mistral-Large-Instruct-2407是一个拥有123B参数的先进大型语言模型(LLM)，具备最新的推理、知识和编程能力。它支持多语言，包括中文、英语、法语等十种语言，并且在80多种编程语言上受过训练，如Python、Java等。此外，它还具备代理中心能力和先进的数学及推理能力。

大型语言模型，支持多种参数规模

Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型，旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本，支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供，用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用，具有广泛的研究和商业潜力。

AI数学奥林匹克解决方案

这个GitHub仓库包含了训练和推理代码，用于复制我们在AI数学奥林匹克（AIMO）进展奖1中的获胜解决方案。我们的解决方案由四个主要部分组成：一个用于微调DeepSeekMath-Base 7B以使用工具集成推理（TIR）解决数学问题的配方；两个约100万个数学问题和解决方案的高质量训练数据集；一个自洽解码算法，用于生成具有代码执行反馈的解决方案候选项（SC-TIR）；四个来自AMC、AIME和MATH的精心选择的验证集，以指导模型选择并避免对公共排行榜的过拟合。

数学竞赛问题的解决方案集合

NuminaMath是一套为训练最先进数学语言模型（SOTA math LLMs）而设计的数据库和模型。它包含860k+数学竞赛问题及其解决方案对，每个解决方案都使用了链式思维（Chain of Thought, CoT）推理进行模板化。此外，还有70k+数学竞赛问题，其解决方案由GPT-4通过工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning, TIR）生成。NuminaMath通过提供高质量的数学问题和解决方案，为教育工作者和学生提供了一个宝贵的资源，帮助他们提高数学思维和解决问题的能力。

新一代大模型架构，超越 Transformer。

RWKV 是一种革新的深度学习架构，结合了 RNN 和 Transformer 的最佳特性。它提供出色的性能，快速的推理和训练，并且不依赖自注意力机制，节省 VRAM，支持 ' 无限 ' 的上下文长度。RWKV 在多个语言和编码中表现出色，成为全球开发者的热门选择，推动了开源大语言模型的进步。

高效小型语言模型

SmolLM是一系列最新的小型语言模型，包含135M、360M和1.7B参数的版本。这些模型在精心策划的高质量训练语料库上进行训练，能够实现在本地设备上运行，显著降低推理成本并提高用户隐私。SmolLM模型在多种基准测试中表现优异，测试了常识推理和世界知识。

一款专注于代码生成的高级语言模型

Codestral Mamba是Mistral AI团队发布的专注于代码生成的语言模型，它基于Mamba2架构，拥有线性时间推理的优势和理论上无限序列建模的能力。该模型经过专业训练，具备高级代码和推理能力，能够与当前最先进的基于Transformer的模型相媲美。

数学视觉指令调优模型

MAVIS是一个针对多模态大型语言模型（MLLMs）的数学视觉指令调优模型，主要通过改进视觉编码数学图表、图表-语言对齐和数学推理技能来增强MLLMs在视觉数学问题解决方面的能力。该模型包括两个新策划的数据集、一个数学视觉编码器和数学MLLM，通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。

轻量级OCR模型，推理速度快

OnnxOCR是基于PaddleOCR重构的轻量级OCR模型，它脱离了PaddlePaddle深度学习训练框架，实现了快速的推理速度。该模型支持超过80种语言的推理，并在转换为ONNX模型后，推理速度比使用PaddlePaddle框架快5倍。OnnxOCR独立于深度学习训练框架，可以直接部署，适用于计算能力有限但需要保持准确性的场景，并且可以在ARM和x86架构的计算机上部署。

AI加速器，推动人工智能的突破

Graphcore是一家专注于人工智能硬件加速器的公司，其产品主要面向需要高性能计算的人工智能领域。Graphcore的IPU（智能处理单元）技术为机器学习、深度学习等AI应用提供了强大的计算支持。公司的产品包括云端IPU、数据中心IPU以及Bow IPU处理器等，这些产品通过Poplar® Software进行优化，能够显著提升AI模型的训练和推理速度。Graphcore的产品和技术在金融、生物技术、科研等多个行业都有应用，帮助企业和研究机构加速AI项目的实验过程，提高效率。

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。

开源的多语言代码生成模型

CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本，基于GLM-4-9B持续训练，显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能，覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异，是参数少于10亿的最强代码生成模型，实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。

轻量级、先进的文本生成模型

Gemma 2是Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型，仅提供英文版本，具有开放的权重，适用于预训练变体和指令调整变体。Gemma模型非常适合各种文本生成任务，包括问答、摘要和推理。其相对较小的体积使其能够部署在资源有限的环境中，如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施，使先进的AI模型的访问民主化，并帮助为每个人促进创新。

快速神经风格迁移的ComfyUI节点

ComfyUI-Fast-Style-Transfer是一个基于PyTorch框架开发的快速神经风格迁移插件，它允许用户通过简单的操作实现图像的风格转换。该插件基于fast-neural-style-pytorch项目，目前只移植了基础的推理功能。用户可以自定义风格，通过训练自己的模型来实现独特的风格迁移效果。