Gemma 3 是基于 Gemini 2.0 技术的轻量级、高性能开源模型，专为单 GPU 或 TPU 设备设计。
Gemma 3 是 Google 推出的最新开源模型，基于 Gemini 2.0 的研究和技术开发。它是一个轻量级、高性能的模型，能够在单个 GPU 或 TPU 上运行，为开发者提供强大的 AI 能力。Gemma 3 提供多种尺寸（1B、4B、12B 和 27B），支持超过 140 种语言，并具备先进的文本和视觉推理能力。其主要优点包括高性能、低计算需求以及广泛的多语言支持，适合在各种设备上快速部署 AI 应用。Gemma 3 的推出旨在推动 AI 技术的普及和创新，帮助开发者在不同硬件平台上实现高效开发。
AI基础设施安全评估工具，用于发现和检测AI系统中的潜在安全风险。
AI Infra Guard是一款由腾讯开发的AI基础设施安全评估工具。它专注于发现和检测AI系统中的潜在安全风险，支持28种AI框架指纹识别，覆盖200多个安全漏洞数据库。该工具轻量级、易于使用，无需复杂配置，具有灵活的匹配语法和跨平台支持。它为AI基础设施的安全性提供了高效的评估手段，帮助企业和开发者保护其AI系统免受安全威胁。
一个基于音频驱动的实时2D聊天头像生成模型，可在仅使用CPU的设备上实现30fps的实时推理。
LiteAvatar是一个音频驱动的实时2D头像生成模型，主要用于实时聊天场景。该模型通过高效的语音识别和嘴型参数预测技术，结合轻量级的2D人脸生成模型，能够在仅使用CPU的设备上实现30fps的实时推理。其主要优点包括高效的音频特征提取、轻量级的模型设计以及对移动设备的友好支持。该技术适用于需要实时交互的虚拟头像生成场景，如在线会议、虚拟直播等，背景基于对实时交互和低硬件要求的需求而开发，目前开源免费，定位为高效、低资源消耗的实时头像生成解决方案。
rene.css 是一个为干净轻量界面设计的系统，也是首个 AI 就绪的 CSS 框架。
rene.css 是一个专注于简洁、轻量级界面设计的系统，同时也是首个为 AI 设计到代码工作流准备好的 CSS 框架。它为设计师、开发者和 AI 工具提供了一个理想的共同基础，支持实用主义的类和内联样式，提供可定制的结构和现成的元素。其主要优点是简洁性、易用性和对 AI 的支持，适合快速开发和设计流程。
SmolVLM-500M 是一个轻量级多模态模型，能够处理图像和文本输入并生成文本输出。
SmolVLM-500M 是由 Hugging Face 开发的轻量级多模态模型，属于 SmolVLM 系列。该模型基于 Idefics3 架构，专注于高效的图像和文本处理任务。它能够接受任意顺序的图像和文本输入，生成文本输出，适用于图像描述、视觉问答等任务。其轻量级架构使其能够在资源受限的设备上运行，同时保持强大的多模态任务性能。该模型采用 Apache 2.0 许可证，支持开源和灵活的使用场景。
基于Kokoro和ONNX运行时的文本到语音（TTS）项目。
kokoro-onnx是一个基于Kokoro模型和ONNX运行时的文本到语音（TTS）项目。它支持英语，并计划支持法语、日语、韩语和中文。该模型在macOS M1上具有接近实时的快速性能，并提供多种声音选择，包括耳语。模型轻量级，约为300MB（量化后约为80MB）。该项目在GitHub上开源，采用MIT许可证，方便开发者集成和使用。
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。
一个为数据科学设计的超级IDE，支持大规模并发处理.
Zasper 是一个专为数据科学设计的集成开发环境（IDE），它从底层设计支持大规模并发处理，具有极小的内存占用、卓越的速度以及处理大量并发连接的能力。它非常适合运行类似 Jupyter notebook 的 REPL 风格的数据应用。Zasper 的主要优点在于其高效的并发处理能力和轻量级的资源占用，使其在数据科学领域具有重要的应用价值。目前，Zasper 提供的是开源版本，适合数据科学家和开发者使用。
一款高效率的2.4亿参数轻量级语言模型
YuLan-Mini是由中国人民大学AI Box团队开发的一款轻量级语言模型，具有2.4亿参数，尽管仅使用1.08T的预训练数据，但其性能可与使用更多数据训练的行业领先模型相媲美。该模型特别擅长数学和代码领域，为了促进可复现性，团队将开源相关的预训练资源。
一键AI变身、发型、穿搭，发现更美的自己
MagicMirror是一款利用人工智能技术的桌面客户端应用，它能够让用户通过简单的拖拽照片，一键实现变身、换发型和穿搭的效果。这款应用的设计理念是简单易用，无需复杂的设置，也不需要高端的GPU硬件支持。MagicMirror强调隐私保护，所有处理完全在本地进行，不涉及云端处理，确保用户数据的安全。此外，它的安装包体积小，模型文件也轻便，便于用户下载和使用。MagicMirror的主要优点包括简单易用、硬件要求低、隐私保护、轻量级以及开源，这些都是它在图像处理领域中的重要优势。
轻量级1.7B参数的语言模型，适用于多种任务。
SmolLM2是一系列轻量级的语言模型，包含135M、360M和1.7B参数的版本。这些模型能够在保持轻量级的同时解决广泛的任务，特别适合在设备上运行。1.7B版本的模型在指令遵循、知识、推理和数学方面相较于前代SmolLM1-1.7B有显著进步。它使用包括FineWeb-Edu、DCLM、The Stack等多个数据集进行了训练，并且通过使用UltraFeedback进行了直接偏好优化（DPO）。该模型还支持文本重写、总结和功能调用等任务。
轻量级、先进的2B参数文本生成模型。
Gemma 2 2B是谷歌开发的轻量级、先进的文本生成模型，属于Gemma模型家族。该模型基于与Gemini模型相同的研究和技术构建，是一个文本到文本的解码器仅大型语言模型，提供英文版本。Gemma 2 2B模型适用于问答、摘要和推理等多种文本生成任务，其较小的模型尺寸使其能够部署在资源受限的环境中，如笔记本电脑或桌面电脑，促进了对最先进AI模型的访问，并推动了创新。
一款简单高效的虚拟试穿扩散模型。
CatVTON是一款基于扩散模型的虚拟试穿技术，具有轻量级网络（总共899.06M参数）、参数高效训练（49.57M可训练参数）和简化推理（1024X768分辨率下<8G VRAM）。它通过简化的网络结构和推理过程，实现了快速且高效的虚拟试穿效果，特别适合时尚行业和个性化推荐场景。
轻量级、先进的文本生成模型
Gemma是由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，适用于多种文本生成任务，如问答、摘要和推理。Gemma模型的相对较小的尺寸使其能够在资源有限的环境中部署，如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施，使每个人都能接触到最先进的AI模型，并促进创新。
轻量级、先进的文本生成模型
Gemma-2-9b-it是由Google开发的一系列轻量级、最先进的开放模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建而成。这些模型是文本到文本的解码器仅大型语言模型，以英文提供，适用于问答、摘要和推理等多样化文本生成任务。由于其相对较小的尺寸，可以在资源有限的环境中部署，如笔记本电脑、桌面或个人云基础设施，使先进的AI模型更加普及，促进创新。
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。
视频运动编辑的轻量级得分引导扩散模型
MotionFollower是一个轻量级的得分引导扩散模型，用于视频运动编辑。它通过两个轻量级信号控制器，分别对姿势和外观进行控制，不涉及繁重的注意力计算。该模型设计了基于双分支架构的得分引导原则，包括重建和编辑分支，显著增强了对纹理细节和复杂背景的建模能力。实验表明，MotionFollower在GPU内存使用上比最先进的运动编辑模型MotionEditor减少了约80%，同时提供了更优越的运动编辑性能，并独家支持大范围的摄像机运动和动作。
Google Gemma, 轻量级开放模型
Google Gemma是由Google开发的前沿轻量级开放模型。这些模型分为2B和7B参数版本，包括基础和调优版本。Gemini模型的基础技术和指令调优技术都来自Google的技术，Gemma遵循AI原则，确保安全可靠的使用，并针对Google Cloud和NVIDIA GPU进行了优化，在全球范围内提供支持。
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