AI 工具集

Category: AI项目和框架

  • Indic Parler-TTS – 开源多语言TTS模型，专注于合成印度语和英语

    Indic Parler-TTS是什么

    Indic Parler-TTS 是 Hugging Face 和 AI4Bharat 团队合作推出的多语言文本到语音（TTS）模型，专门用于印度语言和英语的语音合成。Indic Parler-TTS 是 Parler-TTS Mini 的扩展版本，支持 20 种印度语言和英语，拥有 69 种独特语音，能生成自然、清晰且富有情感的语音输出。模型基于描述性文本输入，灵活调整语音的音调、语速、情感、背景噪音等特性，适应多种应用场景。Indic Parler-TTS 在多种印度语言上表现出色，在低资源语言上展现强大的适应性。

    Indic Parler-TTS

    Indic Parler-TTS的主要功能

    • 多语言支持：
      • 支持 20 种印度语言和英语，包括印地语、泰米尔语、孟加拉语、泰卢固语、马拉地语等。
      • 提供对未正式支持的语言的有限支持，如克什米尔语和旁遮普语。
    • 丰富的情感和语音特性：
      • 支持多种情感表达，如愤怒、快乐、悲伤、惊讶等。
      • 支持调整语音的音调、语速、背景噪音、混响和整体音质。
    • 灵活的输入方式：
      • 用户用描述性文本（caption）控制语音的特性，例如指定说话者的性别、口音、情感和录音环境。
      • 模型自动识别输入文本的语言，切换到相应的语言进行语音合成。
    • 高质量的语音输出：在多种语言上表现出色，尤其是在印度语言上。
    • 语音多样性：提供 69 种独特的语音，每种语言都有推荐的语音，以确保自然和清晰的发音。
    • 定制化能力：用户基于描述性文本精确控制语音的背景噪声、混响、表达性、音调、语速和语音质量。

    Indic Parler-TTS的技术原理

    • 基于深度学习的 TTS 架构：基于深度学习的文本到语音模型，采用 Encoder-Decoder 架构，将文本输入转换为语音波形，实现高质量的语音合成。
    • 多语言预训练与微调：基于大规模多语言数据集进行预训练，在特定的印度语言和英语数据集上进行微调。这种预训练+微调的方式使其能够适应多种语言和方言。
    • 描述性文本控制：引入描述性文本（caption）输入，基于自然语言描述控制语音的特性。
    • 双分词器机制：模型使用两个分词器：一个用于处理文本输入（prompt），另一个用于处理描述性文本（description）。

    Indic Parler-TTS的项目地址

    Indic Parler-TTS的应用场景

    • 语音助手：为智能设备提供多语言语音交互，方便用户操作。
    • 有声读物：将文本转换为语音，满足不同用户的阅读需求。
    • 新闻播报：生成多语言语音内容，扩大信息传播范围。
    • 客服系统：支持多语言的自动语音应答，提升服务效率。
    • 内容创作：为影视、广告等提供高效语音合成，丰富创作形式。

  • Evo 2 – Acr研究所联合英伟达、斯坦福等推出的生物学AI模型

    Evo 2是什么

    Evo 2 是美国弧形研究所、英伟达、斯坦福大学等机构合作推出的DNA语言模型，用于基因组建模和设计，覆盖生命的所有领域。Evo 2 基于 StripedHyena 2 架构开发，以单核苷酸分辨率处理长达100万个碱基对的上下文长度。Evo 2 用 OpenGenome2 数据集进行自回归预训练，数据集包含来自生命所有领域的8.8万亿个标记，支持长序列建模、DNA序列生成和嵌入向量提取等功能，提供多个模型检查点满足不同需求。Evo 2 推动基因组学研究和应用，为生物医学和合成生物学等领域提供强大的工具支持。

    Evo 2

    Evo 2的主要功能

    • 长上下文建模：处理长达 100 万个碱基对 的 DNA 序列，支持高精度的基因组建模。
    • DNA 序列生成：根据给定的提示生成新的 DNA 序列，适用于合成生物学和基因编辑。
    • 嵌入向量提取：提取 DNA 序列的嵌入向量，用于下游分析，如基因功能预测和变异效应分析。
    • 零样本预测：支持零样本学习，例如预测基因变异对功能的影响（如 BRCA1 基因变异效应预测）。
    • 序列评分：计算 DNA 序列的似然分数，评估序列的稳定性和功能潜力。

    Evo 2的技术原理

    • 大规模数据训练：基于超过 9.3 万亿个核苷酸的数据进行训练的，据来自超过 12.8 万个基因组，涵盖细菌、古菌、真核生物等多个生命领域的生物。
    • 独特的 AI 架构：基于 StripedHyena 2 架构，处理长达 100 万个核苷酸的基因序列，理解基因组中相距较远部分之间的关系。
    • 深度学习与生成生物学：基于深度学习技术，像理解语言一样理解核酸序列。用学习进化过程中形成的生物序列模式，预测基因突变的影响并生成新的基因组。
    • 强大的计算支持：Evo 2 的训练利用英伟达的 DGX Cloud AI 平台和超过 2000 个 H100 GPU，展示了强大的计算能力和高效的模型训练。

    Evo 2的项目地址

    Evo 2的应用场景

    • 疾病预测：识别基因突变是否致病，辅助疾病诊断。
    • 基因治疗：设计细胞特异性基因治疗工具，减少副作用。
    • 合成生物学：设计新基因组，助力人工生命研究。
    • 进化研究：识别基因序列模式，研究生物进化。
    • 生物工具开发：设计生物传感器等工具，推动生物技术发展。

  • OOMOL – 基于 VSCode 的 AI 工作流集成开发环境

    OOMOL是什么

    OOMOL （悟墨）是基于 VSCode 打造的现代化集成开发环境（IDE），专为工作流自动化而设计。通过拖拽式图形化界面，让用户能直观地搭建复杂的工作流，无需编程基础。核心优势在于预装的 Python 和 Node.js 环境，结合容器化技术，实现开箱即用，同时支持跨平台共享和数据安全隔离。OOMOL 原生支持 AI 功能，内置丰富的 AI 节点和大模型 API，可广泛应用于数据科学、多媒体处理和 AI 模型开发等场景。

    OOMOL

    OOMOL的主要功能

    • 拖拽式工作流搭建：通过直观的图形交互界面，用户可以轻松构建复杂的工作流，无需编写大量代码。
    • 预装环境与容器化支持：内置 Python 和 Node.js，开箱即用，使用容器技术实现跨平台开发环境的一致性。
    • 强大的 AI 集成：原生支持 Python 和 JavaScript，内置丰富的 AI 功能节点和大模型 API，适用于 AI 模型开发和数据分析。
    • 社区共享与开源生态：支持将工作流和工具箱分享至 OOMOL 社区和 GitHub，开源了多个关键组件，促进知识共享。
    • 开发者友好：基于 VSCode，提供代码补全、高亮和 AI 提示，配备直观的工作流日志界面，便于调试。

    OOMOL的技术原理

    • 容器化技术：OOMOL 内置了基于 Podman 的容器化能力，支持 GPU 加速，兼容 Mac 的 M1/M2 芯片和 Intel 芯片，以及 Windows 平台。简化了开发环境的配置，确保了跨平台的一致性。
    • 基于 VSCode 的深度定制：OOMOL 基于 VSCode 深度定制，保留了开发者熟悉的操作界面，同时增强了功能。

    OOMOL的项目地址

    OOMOL的应用场景

    • 数据科学：支持使用 Python/JS 处理数据生成图表，构建现代化的 AI 数据分析工作流。
    • 多媒体处理：开发人员可以封装视频处理库为功能节点，内容创作者可以通过拖放创建音视频处理工作流，自动化完成多语言字幕等任务。
    • AI 模型开发：支持大模型 API 和 GPU 加速，例如制作双语电子书，通过 AI 翻译外文书籍并生成双语对照电子书。

  • Auto-Deep-Research – 香港大学开源的全自动个人 AI 助理

    Auto-Deep-Research是什么

    Auto-Deep-Research 是香港大学黄超教授实验室开源的全自动个人 AI 助理，作为 OpenAI Deep Research 的开源替代方案。基于 AutoAgent 框架开发，专注于深度研究功能，采用模块化的多 Agent 架构，包括 Web Agent、Coding Agent 和 Local File Agent。 Agent 分别负责互联网信息搜索、编程实现与调试以及多格式文件解析。支持多种大语言模型（LLM），如 Anthropic、OpenAI、Mistral、Hugging Face 等，仅基于 Claude-3.5-Sonnet 构建。Auto-Deep-Research 支持导入浏览器 Cookies，更好地访问特定网站。

    Auto-Deep-Research

    Auto-Deep-Research的主要功能

    • 深度研究功能：专注于复杂任务的自动化处理，如文件解析、网络搜索、数据分析与可视化，能生成详细的报告。
    • 多语言模型支持：兼容多种大语言模型（LLM），如 Anthropic、OpenAI、Mistral、Hugging Face 等。
    • 高性价比：基于 Claude-3.5-Sonnet 构建，成本效益显著，是开源方案中的最优解。
    • 社区驱动改进：根据社区反馈，增加了如一键启动和增强的 LLM 兼容性等功能。
    • 易于部署：支持通过 Conda 环境或 Docker 安装，提供详细的启动配置选项。

    Auto-Deep-Research的技术原理

    • 多 Agent 架构：包含 Web Agent（互联网信息搜索）、Coding Agent（编程实现与调试）和 Local File Agent（文件解析与理解），通过核心调度器（Orchestrator Agent）协同工作。
      • Web Agent：专注于互联网信息的无障碍访问和深度搜索。
      • Coding Agent：负责编程实现和调试，具备严密的逻辑分析能力。
      • Local File Agent：致力于多格式文件的解析和内容理解。

    Auto-Deep-Research的项目地址

    Auto-Deep-Research的应用场景

    • 科研与数据分析：研究人员可以用 Auto-Deep-Research 快速处理和分析数据，自动生成高质量的分析报告。
    • 金融与市场分析：金融分析师可以用工具追踪行业动态、评估市场趋势，生成投资研究报告，辅助数据驱动的决策。
    • 教育与学习：学生和教育工作者可以用 Auto-Deep-Research 进行文献综述、学习资料整理，生成学习报告。
    • 企业战略与商业决策：企业可以用工具进行行业分析、竞争对手调研和商业战略评估，优化产品规划和市场拓展策略。

  • ComfyUI-Copilot – 阿里推出基于 ComfyUI 的 AI 智能助手

    ComfyUI-Copilot是什么

    ComfyUI-Copilot 是阿里巴巴国际数字商业集团（AIDC-AI）推出基于 ComfyUI 框架深度开发的 AI 智能助手。ComfyUI-Copilot给予自然语言交互，为用户提供节点推荐、工作流构建辅助、模型查询等功能，降低 ComfyUI 的使用门槛，提升开发效率。帮助初学者和资深开发者，借助智能 Q&A 平台和实时交互支持，快速解决开发中的问题，优化工作流程。ComfyUI-Copilot自动参数调优和错误诊断等功能即将上线，进一步增强在 AI 开发中的实用性。

    ComfyUI-Copilot

    ComfyUI-Copilot的主要功能

    • 自然语言交互：基于自然语言对话，用户轻松查询节点信息、模型细节和参数设置，降低学习成本。
    • 智能节点推荐：根据用户需求，快速推荐合适的节点，提供工作流构建建议，提升开发效率。
    • 实时交互支持：提供 24 小时在线的交互支持，帮助开发者解决开发过程中遇到的问题。
    • 模型查询功能：根据任务需求，推荐基础模型和 LoRA，优化模型性能。
    • 智能工作流辅助：自动识别开发者需求，推荐和构建合适的工作流框架，减少手动设置时间。

    ComfyUI-Copilot的技术原理

    • 自然语言处理（NLP）：基于 NLP 技术，解析用户的自然语言输入，理解其意图和需求。用预训练的语言模型（如 Transformer 架构），实现高效的语言理解和生成，为用户提供准确的回答和建议。
    • 知识图谱与语义搜索：构建 ComfyUI 的知识图谱，包含节点、模型、参数等信息。基于语义搜索技术，快速匹配用户需求与知识图谱中的内容，实现精准推荐。
    • 机器学习与数据分析：对用户行为和开发场景进行数据分析，优化推荐算法。用机器学习模型，实现自动参数调优和错误诊断等功能，进一步提升开发效率。
    • 集成与扩展：作为 ComfyUI 的自定义节点，深度集成到 ComfyUI 框架中，无缝扩展其功能。提供 API 接口，支持与其他工具和平台的集成，增强通用性和灵活性。

    ComfyUI-Copilot的项目地址

    ComfyUI-Copilot的应用场景

    • AI 开发入门：帮助初学者快速上手 ComfyUI，通过自然语言交互理解节点功能和工作流构建，降低学习曲线。
    • 工作流优化：为开发者推荐高效的工作流框架，减少手动设置时间，提升开发效率，尤其适用于复杂的 AI 项目。
    • 模型选择与调优：根据具体任务需求，推荐合适的基础模型和 LoRA，并支持自动参数调优，优化模型性能。
    • 实时问题解决：提供 24 小时在线的交互支持，帮助开发者快速解决开发中遇到的技术问题，确保开发流程顺畅。
    • 创意探索与实验：支持开发者通过自然语言快速验证想法，探索不同节点组合和参数设置，激发创意和实验性开发。

  • Migician – 北交大联合清华、华中科大推出的多模态视觉定位模型

    Migician是什么

    Migician是北京交通大学、华中科技大学和清华大学的研究团队联合推出的多模态大语言模型（MLLM），专门用在自由形式的多图像定位（Multi-Image Grounding, MIG）任务，设计了大规模训练数据集MGrounding-630k。根据自由形式的查询（如文本描述、图像或两者的组合）在多幅图像中识别精确定位相关的视觉区域。Migician基于大规模的指令调优数据集MGrounding-630k进行训练，用两阶段训练方法，结合多图像理解和单图像定位能力，实现端到端的多图像定位功能。Migician的设计和训练方法为多模态模型在复杂视觉场景中的应用提供新的思路，推动多图像理解与细粒度视觉定位的融合。

    Migician

    Migician的主要功能

    • 跨图像定位：在多幅图像中找到与查询相关的对象或区域，给出其精确位置（如坐标框）。
    • 灵活的输入形式：支持文本、图像或两者的组合作为查询，例如“在图2中找到与图1相似的物体，但颜色不同”。
    • 多任务支持：处理多种与多图像相关的任务，如对象跟踪、差异识别、共同对象定位等。
    • 高效推理：基于端到端的模型设计，直接在多图像场景中进行推理，避免传统方法中的多步推理和错误传播问题。

    Migician的技术原理

    • 端到端的多图像定位框架：基于端到端的模型架构直接处理多图像定位任务，避免传统方法中将任务分解为多个子任务（如先生成文本描述再定位）的复杂性和效率问题。同时理解多幅图像的内容，根据查询直接输出目标对象的位置。
    • 大规模指令调优数据集（MGrounding-630k）：包含超过63万条多图像定位任务的数据。数据集涵盖多种任务类型（如静态差异定位、共同对象定位、对象跟踪等），结合自由形式的指令，模型学习到多样化的定位能力。
    • 两阶段训练方法：
      • 第一阶段：模型在多种多图像任务上进行训练，学习基本的多图像理解和定位能力。
      • 第二阶段：基于自由形式的指令调优，提升模型在复杂查询下的定位能力，保持对多样化任务的适应性。
    • 多模态融合与推理：结合视觉和语言模态的信息，基于多模态融合实现对复杂查询的理解和定位，处理抽象的视觉语义信息，例如通过对比、相似性或功能关联定位目标对象。
    • 模型合并技术：基于模型合并技术，将不同训练阶段的权重进行平均，优化整体性能。

    Migician的项目地址

    Migician的应用场景

    • 自动驾驶：快速定位车辆周围目标（如行人、障碍物），支持多视角感知和动态目标跟踪。
    • 安防监控：多摄像头联动识别异常行为或目标，分析人群聚集、快速移动等异常情况。
    • 机器人交互：精准定位目标物体，支持机器人在复杂环境中完成抓取、导航等任务。
    • 图像编辑：分析多幅图像内容，实现对象替换、删除或创意内容生成。
    • 医疗影像：融合多模态影像，快速定位病变区域或异常组织，支持动态监测。

  • Sitcom-Crafter – 北航联合港中文等高校推出的 3D 人类动作生成系统

    Sitcom-Crafter是什么

    Sitcom-Crafter 是北京航空航天大学、香港中文大学（深圳）、悉尼科技大学、中山大学等高校联合推出的 3D 场景中人类动作生成系统。基于用户提供的长剧情指导，生成多样化且物理真实的动作，包括人类行走、人类与场景交互及人类之间交互。系统包含八大模块，其中三大核心模块负责动作生成，五大增强模块用于优化动作流畅性、同步性、碰撞修正等。Sitcom-Crafter 创新的 3D 场景感知技术和自监督 SDF 策略，无需额外数据采集，生成符合物理逻辑的动作，显著提升了创作效率，为动画和游戏设计提供高效、智能化的解决方案。

    Sitcom-Crafter

    Sitcom-Crafter的主要功能

    • 人类行走：角色在 3D 场景中自然行走。
    • 人类与场景交互：角色与环境物体进行符合物理逻辑的交互。
    • 人类之间交互：角色之间进行协调的动作生成，减少碰撞并优化动作同步。
    • 增强功能：
      • 剧情解析：AI自动拆解剧本，转化为具体的角色动作指令
      • 运动同步：确保不同模块生成的运动在时间上保持一致。
      • 手部姿态增强：通过检索数据库中的手部姿态来增强运动的自然性。
      • 碰撞修正：自动检测并修正人物之间的碰撞。
      • 3D重定向：将生成的运动映射到现有的3D数字人物模型，提升视觉效果。

    Sitcom-Crafter的技术原理

    •  运动生成模块：
      • 人类行走生成：基于现有的先进方法（如GAMMA），通过深度学习模型生成人物的行走运动。
      • 人与场景交互生成：基于DIMOS等方法，结合场景信息生成人物与场景物体的交互运动。
      • 人与人交互生成：用自监督的场景感知方法，合成3D场景中的SDF（签名距离函数）点模拟周围环境，避免人物与场景的碰撞。基于扩散模型（diffusion model）生成多人交互，考虑人物之间的相对位置和运动。
    • 场景感知技术：
      • SDF点合成：基于预处理运动数据，定义运动区域并随机生成周围物体的SDF点，模拟场景中的障碍物。
      • 碰撞检测与修正：SDF点检测人物与场景或彼此之间的碰撞，调整运动轨迹或速度避免碰撞。
    • 剧情理解与命令生成：用大型语言模型（如Gemini 1.5）解析剧情文本，转化为具体的运动指令。基于自然语言处理技术，将复杂的剧情分解为多个运动命令，分配给相应的运动生成模块。
    • 增强模块：
      • 运动同步：基于插值技术（如Slerp）确保不同模块生成的运动在时间上平滑过渡。
      • 手部姿态检索：CLIP模型检索与文本描述最相似的手部姿态，融入生成的运动中。
      • 碰撞修正：调整运动速度或路径，避免人物之间的碰撞。
      • 3D重定向：将生成的运动映射到高质量的3D数字人物模型，提升视觉效果。
    • 统一的运动表示：系统采用标记点（marker points）作为统一的运动表示，支持从不同数据源（如SMPL、SMPL-X模型）提取运动数据，增强系统的扩展性和兼容性。

    Sitcom-Crafter的项目地址

    Sitcom-Crafter的应用场景

    • 动画制作：快速生成角色运动，减少手动动画工作量，支持多样化动作和剧情驱动的动画设计。
    • 游戏开发：为NPC设计自然行为和交互动作，支持动态剧情生成和实时动作反馈，提升游戏沉浸感。
    • 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：生成虚拟角色的自然交互和场景模拟，增强用户体验和交互自然性。
    • 影视制作：用在早期创意验证、特效场景设计和动作捕捉替代，提升制作效率。
    • 教育和培训：生成模拟训练中的角色行为，创建虚拟教学助手，支持安全演示和复杂场景教学。

  • AgentSociety – 清华大学推出的社会模拟器

    AgentSociety是什么

    AgentSociety 是清华大学推出的基于大语言模型（LLM）的社会模拟器，通过构建具有“类人心智”的智能体来模拟复杂的社会行为和现象。结合社会学理论，赋予智能体情感、需求和认知能力，能在模拟的城市环境中进行移动、就业、消费和社交互动。AgentSociety 的核心功能包括真实的城市社会环境模拟、大规模社会模拟引擎以及智能社会科学研究工具箱。可用于分析社会现象，作为政策沙盒测试、危机预警和未来社会形态探索的实验平台。

    AgentSociety

    AgentSociety的主要功能

    • 大模型驱动的社会人智能体：AgentSociety 构建了具有“类人心智”的智能体，赋予其情感、需求、动机和认知能力，能在复杂的社会环境中进行移动、就业、消费和社交互动。
    • 真实城市社会环境模拟：平台能精准模拟城市空间，包括交通、基础设施和公共资源，确保智能体在真实环境约束下进行交互，形成逼真的社会生态。
    • 大规模社会模拟引擎：采用异步模拟架构和 Ray 分布式计算框架，结合 MQTT 高并发通信，实现高效、可扩展的智能体交互和行为模拟。
    • 智能社会科学研究工具箱：提供全面支持实验、访谈、问卷调查等社会学研究方法的工具，以及多种自动化数据分析工具，助力从定性到定量的社会科学研究。
    • 实时交互可视化：提供实时界面，方便研究人员在实验过程中监控和与智能体互动。

    AgentSociety的技术原理

    • 心智层面：智能体被赋予稳定的个体画像（如性格、年龄、性别）和动态的个人状态（如情感、经济状况和社会关系），确保其行为模式的个性化。
    • 心智-行为耦合：智能体的行为由其情感、需求和认知共同驱动，基于马斯洛需求层次理论和计划行为理论，实现从心理状态到行为执行的完整路径。
    • 行为层面：智能体能执行简单行为（如睡眠、饮食）和复杂社会行为（如移动、社交和经济活动），根据环境反馈动态调整行为。
    • 城市空间：模拟城市道路网络、兴趣区域（AOI）和兴趣点（POI），支持多种交通方式（如步行、驾车、公共交通）。
    • 社交空间：支持在线和离线社交互动，模拟社交网络的动态变化。
    • 经济空间：模拟宏观经济活动，包括就业、消费、税收和利息机制，支持经济行为的模拟。
    • 异步模拟架构：每个智能体作为独立的模拟单元，通过消息系统进行信息交换，避免了传统多智能体系统中严格的执行顺序。
    • 分布式计算：基于 Ray 框架和 Python 的 asyncio 机制，实现多核计算资源的高效利用，支持分布式集群扩展。
    • MQTT 通信协议：支持大规模智能体之间的高并发、低延迟消息传输，确保模拟的实时性和可靠性。

    AgentSociety的项目地址

    AgentSociety的应用场景

    • 社会舆论传播：模拟信息在社交网络中的传播路径和影响。
    • 公众政策响应：评估政策对个体和群体行为的影响。
    • 社会极化：研究观点分化和对立阵营的形成机制。
    • 自然灾害响应：模拟极端事件下的人群行为和社会动态。

  • Ovis2 – 阿里国际推出的多模态大语言系列模型

    Ovis2是什么

    Ovis2 是阿里巴巴国际团队推出的新型多模态大语言模型，基于结构化嵌入对齐解决视觉与文本模态间的差异。Ovis2继承、优化了 Ovis 系列架构，强化小规模模型的能力密度，基于指令微调和偏好学习显著提升了思维链（CoT）推理能力。Ovis2 引入视频和多图像处理能力，增强多语言支持和复杂场景下的 OCR 能力。Ovis2 系列包含1B、2B、4B、8B、16B 和 34B 六个不同参数规模的模型版本，均在 OpenCompass 多模态评测榜单中展现出卓越性能，在数学推理和视频理解方面表现突出。Ovis2 的开源为多模态大模型的研究和应用提供了新的方向和工具。

    Ovis2

    Ovis2的主要功能

    • 多模态理解与生成：处理文本、图像、视频等多种输入模态，生成高质量的文本输出，支持复杂场景下的视觉和语言任务。
    • 强化推理能力：基于思维链（CoT）推理能力的提升，解决复杂的逻辑和数学问题，提供逐步推理的解决方案。
    • 视频和多图像处理：引入视频理解能力，支持关键帧选择和多图像输入，处理跨帧的复杂视觉信息。
    • 多语言支持和OCR能力：支持多种语言的文本处理，从复杂视觉元素（如表格、图表）中提取结构化数据。
    • 小模型优化：基于优化训练策略，使小规模模型达到高能力密度，满足不同应用场景的需求。

    Ovis2的技术原理

    • 结构化嵌入对齐：基于视觉tokenizer将图像分割成图像块（patch），提取特征后映射到“视觉单词”上，形成概率化的视觉token。视觉token与文本token一起输入到LLM中，实现模态间的结构化对齐。
    • 四阶段训练策略：
      • 第一阶段：冻结LLM，训练视觉模块，学习视觉特征到嵌入的转化。
      • 第二阶段：进一步训练视觉模块，增强高分辨率图像理解和多语言OCR能力。
      • 第三阶段：用对话形式的视觉数据，使视觉嵌入对齐LLM的对话格式。
      • 第四阶段：进行多模态指令训练和偏好学习，提升模型对用户指令的遵循能力和输出质量。
    • 视频理解增强：用MDP3算法（基于帧与文本的相关性、组合多样性和序列性）选择关键帧，提升视频理解能力。
    • 基于Transformer架构：结合强大的视觉编码器（如ViT）和语言模型（如Qwen），实现高效的多模态融合和生成。

    Ovis2的项目地址

    Ovis2的应用场景

    • 研究人员和开发者：从事人工智能、多模态技术研究的专业人员，及需要开发智能应用的开发者，进行模型优化、算法改进或开发多模态应用。
    • 内容创作者：新闻媒体、广告、营销等行业从业者，快速生成图片或视频的描述、文案、标题等，提升创作效率。
    • 教育工作者和学生：教师生成图片或视频的解释性文字，帮助学生理解复杂内容；学生则通过视觉问答功能解决学习中的问题。
    • 企业用户：金融、法律、医疗等行业从业者处理复杂的文档、图像或视频数据，提取关键信息，辅助决策。
    • 普通用户和技术爱好者：对人工智能感兴趣的人群，进行简单的多模态任务，例如生成图片描述或进行视觉问答，探索技术在日常生活中的应用。

  • HiveChat – 开源 AI 聊天机器人，支持Deepseek等主流 AI 模型

    HiveChat是什么

    HiveChat 是为中小团队设计的 AI 聊天应用，支持多种主流 AI 模型，如 OpenAI、Claude、Gemini 和 Deepseek 等。HiveChat具备 LaTeX 和 Markdown 渲染、图像理解、AI 智能体等功能，提供云端数据存储。管理员能轻松配置模型和管理用户，普通用户能快速登录使用。HiveChat 为团队提供高效、便捷的 AI 辅助沟通解决方案。

    HiveChat

    HiveChat的主要功能

    • AI 模型支持与集成：
      • 多模型支持：HiveChat 支持多种主流 AI 模型，包括Open AI、Claude、Gemini、DeepSeek、Moonshot(月之暗面)、火山方舟（豆包）、阿里百炼（千问）、百度千帆、Ollama、硅基流动。
      • 模型功能集成：用户使用 AI 模型的强大功能，如自然语言处理、文本生成、图像理解等，提升沟通效率。
    • 智能交互功能：
      • 文本交互：用户基于文本与 AI 进行对话，AI 能理解生成自然语言回复。
      • 图像理解：支持用户上传图片，AI 能对图片内容进行分析和解读，提供相关信息。
      • LaTeX 和 Markdown 渲染：支持复杂的文本排版和公式展示，适合学术讨论或技术团队使用。

    HiveChat的技术原理

    • 前端交互：基于 React 的框架，支持服务端渲染（SSR）和静态生成（SSG），优化页面加载速度和 SEO。TailwindCSS用在快速构建自定义的界面，提供灵活的样式配置。Ant Design提供丰富的 UI 组件，构建现代化的前端界面。
    • 后端处理与数据管理：PostgreSQL作为关系型数据库，用在存储用户数据、聊天记录、配置信息等。Drizzle ORM简化数据库操作，提供类型安全的数据库交互。Auth.js用在用户身份验证和授权，支持多种认证方式（如邮箱、密码等）。后端接收前端请求后，根据请求类型（如文本对话、图像处理等）调用相应的 AI 模型接口。
    • 部署与扩展：HiveChat 提供多种部署方式，包括本地部署、Docker 部署和云平台（如 Vercel）部署。本地部署基于配置 .env 文件和初始化数据库，用户在本地运行 HiveChat。Docker 部署基于 Docker 容器化，简化环境依赖问题，便于在不同环境中快速部署。用 Vercel 等云平台的优势，实现快速部署和自动扩展。

    HiveChat的项目地址

    HiveChat的应用场景

    • 企业内部沟通：提升团队沟通效率，辅助生成会议纪要和整理信息。
    • 学术与教育：支持学术写作、教学答疑，适合处理复杂学术内容。
    • 创意与内容创作：激发创意灵感，快速生成文案和设计脚本。
    • 技术支持与客服：帮助解决技术问题，为客户提供智能解答。
    • 小型团队项目管理：灵活管理项目进度和权限，适合预算有限的团队。