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    智谱发布新一代 GLM-4-32B-0414 系列模型:高性能、多功能、易部署

    智谱发布新一代 GLM-4-32B-0414 系列模型:高性能、多功能、易部署

    4 月 14 日,智谱发布了一则重磅消息:推出新一代 GLM-4-32B-0414 系列模型。这一系列模型凭借 320 亿参数的强大性能,效果直逼 OpenAI 的 GPT 系列和 DeepSeek ...
    大语言模型# GLM-4-32B-0414# 智谱AI
    1年前
    04280
    OpenAI发布全新GPT-4.1系列模型:GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano

    OpenAI发布全新GPT-4.1系列模型:GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano

    本周一,OpenAI发布了全新的模型系列——GPT-4.1,包括GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano。这些模型在编程和指令遵循方面表现出色,标志着OpenAI在打造“代理...
    大语言模型早报# GPT-4.1# GPT-4.1 mini# GPT-4.1 nano
    1年前
    05770
    字节跳动推出视频生成模型Seaweed-7B:以较低的计算成本实现高效的训练和生成

    字节跳动推出视频生成模型Seaweed-7B:以较低的计算成本实现高效的训练和生成

    近年来,随着视频生成技术的快速发展,如何在资源有限的情况下实现高性能的模型训练成为研究热点。字节跳动提出了一种创新的训练策略,推出了一个中等规模的视频生成模型——Seaweed-7B。这个模型拥有约7...
    视频模型# Seaweed-7B# 字节跳动# 视频生成模型
    1年前
    02900
    Hi3DGen:通过法线图作为中间表示,从二维图像生成高保真度的3D几何模型

    Hi3DGen:通过法线图作为中间表示,从二维图像生成高保真度的3D几何模型

    香港中文大学(深圳)、字节跳动和清华大学的研究人员推出通过法线桥接从图像生成高保真度3D几何模型Hi3DGen,通过法线图作为中间表示,从二维图像生成高保真度的三维几何模型。该框架通过解决现有方法在生...
    3D模型# 3D模型# Hi3DGen
    1年前
    04650
    月之暗面推出高效开源视觉-语言模型Kimi-VL

    月之暗面推出高效开源视觉-语言模型Kimi-VL

    随着AI技术的快速发展,视觉-语言模型(VLM)在多模态任务中的应用越来越广泛。然而,如何在保持高性能的同时降低计算成本,一直是研究者面临的挑战。近日,国内知名AI公司“月之暗面”推出了 一款高效的开...
    多模态模型# Kimi-VL# 月之暗面
    1年前
    04480
    基于视觉语言模型的端到端多模态 SVG 生成框架OmniSVG:能够生成从简单图标到复杂动漫角色的高质量 SVG 图形

    基于视觉语言模型的端到端多模态 SVG 生成框架OmniSVG:能够生成从简单图标到复杂动漫角色的高质量 SVG 图形

    复旦大学和阶跃星辰的研究人员推出基于视觉语言模型(VLMs)的端到端多模态 SVG 生成框架OmniSVG,能够生成从简单图标到复杂动漫角色的高质量 SVG 图形,支持文本到 SVG、图像到 SVG ...
    图像模型# OmniSVG# SVG# 视觉语言模型
    9个月前
    02570
    基于 Mochi 微调的开源视频模型Pusa:低成本、高性能的开源视频生成模型

    基于 Mochi 微调的开源视频模型Pusa:低成本、高性能的开源视频生成模型

    Pusa 是基于 Mochi 微调的开源视频模型,不仅开源了整个微调过程,还以极低的训练成本(仅 100 美元)实现了多种视频生成任务的无缝支持。 GitHub:https://github.com...
    视频模型# Pusa# 视频生成模型
    1年前
    02000
    基于像素空间流的图像生成模型PixelFlow:根据给定的文本描述生成高质量、语义一致的图像

    基于像素空间流的图像生成模型PixelFlow:根据给定的文本描述生成高质量、语义一致的图像

    香港大学和Adobe的研究人员推出基于像素空间流的图像生成模型PixelFlow,它直接在像素空间中进行操作,与传统的基于潜在空间(latent space)的模型不同。PixelFlow通过高效的级...
    图像模型# PixelFlow# 图像生成模型
    1年前
    02010
    基于DeepSeek-R1构建的开源高效编码模型DeepCoder-14B

    基于DeepSeek-R1构建的开源高效编码模型DeepCoder-14B

    由Together AI和Agentica联合推出了一款编码模型DeepCoder-14B,正以其卓越的性能和完全开源的特点,引发AI社区的广泛关注。这款基于DeepSeek-R1构建的模型,在多个编...
    大语言模型# DeepCoder-14B# DeepSeek-R1# 编码模型
    1年前
    02030
    字节跳动推出基于Flux的通用框架UNO:支持虚拟试穿、风格化生成、产品设计等功能

    字节跳动推出基于Flux的通用框架UNO:支持虚拟试穿、风格化生成、产品设计等功能

    字节跳动近日推出了UNO,这是一个强大的通用框架,能够从单一主体到多主体进行定制化演进。UNO不仅展示了出色的泛化能力,还能将多样化的任务统一在一个模型之下,为图像生成领域带来了新的突破。 项目主页...
    图像模型# FLUX# UNO# 字节跳动
    1年前
    06970
    智象未来开源全新的170 亿参数图像生成基础模型HiDream-I1

    智象未来开源全新的170 亿参数图像生成基础模型HiDream-I1

    北京智象未来科技开源了一款全新的图像生成基础模型HiDream-I1,其拥有 170 亿个参数,能够在几秒内实现顶尖的图像生成效果。这一模型提供了三种变体:Full、Dev 和 Fast,以满足不同用...
    图像模型# HiDream-I1# 图像生成模型# 智象未来
    1年前
    05940
    英伟达发布开源大语言模型Llama-3.1 Nemotron Ultra-253B-v1:以半数参数超越DeepSeek R1

    英伟达发布开源大语言模型Llama-3.1 Nemotron Ultra-253B-v1:以半数参数超越DeepSeek R1

    英伟达今天发布了一款全新的开源大语言模型—Llama-3.1 Nemotron Ultra-253B-v1,这款拥有2530亿参数的模型在多个基准测试中表现出色,甚至超越了竞争对手DeepSeek R...
    大语言模型# Llama-3.1 Nemotron Ultra# Llama-3.1 Nemotron Ultra-253B-v1# 英伟达
    1年前
    02800
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    在主流学术界为顶刊版面、高影响因子和“非升即走”的考核指标疯狂内卷之时,一场名为“学术垃圾”的反叛运动正在角落里悄然兴起。一群“想开了”的硕博研究生和青年学者(青椒),不再试图迎合传统的学术评价体系,而是隆重推出了一系列名字惊世骇俗的“旗舰”期刊——《SHIT》、《Notrue》、《Silence》、《Crazy》。
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    Tripo AI 是一家领先的 AI 驱动 3D 建模解决方案提供商,允许用户使用文本、单张图像、多张图像、涂鸦或视频等输入,快速创建高质量的 3D 模型和环境。
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    TapNow是一个面向创作者的专业级 AI 视觉内容平台,支持从脚本撰写、分镜头设计到高保真成片输出的完整流程,单人即可在 1–3 天内完成传统需 4–6 周的影视级项目。
    MinerU

    MinerU

    MinerU是一款功能强大、操作简单的文档解析工具。它不仅支持多种格式和导入方式,还能精准提取复杂元素,适用于多种场景。无论是学术研究、数据分析还是日常办公,MinerU都能为你带来流畅、准确的解析体验。在科研、学习和工作中,处理复杂文档格式一直是一个让人头疼的问题。无论是科技文献中的公式、表格,还是多语言扫描版PDF,传统工具往往难以满足高效、精准的解析需求。而今天要介绍的 MinerU,正是一款专为解决这些问题而生的免费文档解析神器。它不仅能精准提取复杂元素,还支持多种格式一键转换,适用于从机器学习到大模型语料生产的多种场景。 全格式兼容,轻松导入 MinerU 的一大亮点是其强大的格式兼容性。无论你的文档是 PDF、Word、PPT 还是图片,MinerU 都能轻松应对。通过简单的拖拽、截图或批量上传,你就可以快速将文件导入工具中,无需繁琐的操作。 支持格式:PDF、Word、PPT、图片等主流文档类型。 操作便捷:拖拽、截图、批量上传,一键完成导入。 智能识别:自动检测扫描版PDF和乱码PDF,并启用OCR功能,支持84种语言的检测与识别。 复杂元素精准提取 对于科技文献、学术论文等包含复杂排版的文档,MinerU 表现尤为出色。它能够精准定位并提取图表、公式等复杂元素,确保内容完整且语义连贯。 精准定位:自动识别文档中的图表、公式、表格等复杂元素,并进行精准提取。 结构保留:输出结果保留原文档的标题、段落、列表等结构,确保逻辑清晰。 多模态解析:支持图像描述、表格标题、脚注等内容的提取,适配多种使用场景。 多场景极速输出 MinerU 不仅擅长解析文档,还提供了丰富的输出格式选择,满足不同场景的需求。无论是用于机器学习训练、大模型语料生产,还是构建 RAG(检索增强生成)系统,MinerU 都能提供高效的解决方案。 多种输出格式: Markdown:适合多模态与NLP任务。 JSON:按阅读顺序排序,便于后续处理。 LaTeX:自动识别并转换公式,极大提升科研效率。 HTML:自动转换表格,方便网页展示。 可视化支持:提供 layout 可视化、span 可视化等功能,便于高效确认输出效果与质检。 技术亮点与性能优化 MinerU 在技术层面同样表现出色,兼顾了易用性与性能优化: 跨平台支持:兼容 Windows、Linux 和 Mac 平台,满足不同用户的设备需求。 硬件加速:支持纯 CPU 环境运行,同时可选 GPU(CUDA)、NPU(CANN)、MPS 加速,显著提升处理速度。 高精度 OCR:针对扫描版PDF和乱码文档,MinerU 内置高精度OCR功能,支持84种语言的检测与识别。 主要功能一览 MinerU 的核心功能覆盖了文档解析的方方面面,帮助用户高效完成复杂的文档处理任务: 删除冗余元素:自动移除页眉、页脚、脚注、页码等内容,确保输出文本语义连贯。 阅读顺序优化:输出符合人类阅读习惯的文本,无论是单栏、多栏还是复杂排版都能轻松应对。 公式与表格转换: 自动识别并转换公式为 LaTeX 格式。 自动识别并转换表格为 HTML 格式。 多语言支持:OCR 功能支持84种语言,满足国际化需求。 灵活输出:支持多种格式输出(Markdown、JSON、LaTeX、HTML 等),适配多种应用场景。 适用场景广泛 MinerU 的设计初衷是为了服务于科研和技术发展,但它的应用范围远不止于此。以下是一些典型的应用场景: 机器学习与大模型训练:将大量文档转化为高质量的训练数据,助力模型语料生产。 RAG 系统构建:为检索增强生成系统提供结构化数据支持。 学术研究:快速解析科技文献,提取关键信息,提升科研效率。 企业办公:批量处理合同、报告等文档,节省人工整理时间。 为什么选择 MinerU? 相比其他文档解析工具,MinerU 的优势在于其全面性和精准性。它不仅能够处理各种复杂文档,还能根据用户需求输出多样化的结果。更重要的是,MinerU 完全免费,且持续优化以解决科技文献中的符号转化问题,为大模型时代的技术进步贡献力量。
    Joker of Academics(小丑学术期刊 )

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    Joker 🤡 of Academics(小丑学术期刊 ) 是一本完全经过同行评审的开放获取期刊,致力于严肃研究非严肃的学术成果。我们发表敢于风趣的严谨研究、不知何故居然行得通的荒诞主义方法论,以及应用于可能并不需要它的领域的批判理论。
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