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Florence-VL：微软和马里兰大学共同开源的多模态大语言模型
Florence-VL是由微软和马里兰大学共同开源的多模态大语言模型，结合生成式视觉基础模型Florence-2和深度-广度融合技术，实现视觉与语言理解的深度融合，适用于多种下游任务。
GenMAC：港大、清华联合微软推出文本到视频生成的多代理协作框架
GenMAC是由香港大学、清华大学和微软研究院联合推出的文本到视频生成的多代理协作框架。该框架通过任务分解、迭代循环和多代理协作，解决了复杂场景生成问题，显著提高了视频生成的准确性和文本对齐度。
NVILA：英伟达开源视觉语言大模型，高效处理高分辨率图像和长视频
NVILA是英伟达推出的视觉语言大模型，旨在高效处理高分辨率图像和长视频，同时保持高准确性。该模型通过“扩展-压缩”策略和多种优化技术，在多个领域如机器人导航和医疗成像中展现出广泛的应用潜力。
GLM-4V-Flash：智谱 AI 免费开放的图像理解大模型 API 接口
智谱AI推出的GLM-4V-Flash是一款专注于图像理解的免费开放大模型，提供API接口支持用户上传图片URL或Base64编码图片获取详细的图像描述。该模型通过深度学习和卷积神经网络技术，简化了图像分析流程，提高了开发效率，适用于内容审核、辅助视障人士、社交媒体、教育和电子商务等多个应用场景。
MEMO：通过音频和图像生成肖像说话视频，感知音频中的情感来细化面部表情
MEMO是一种音频驱动的生成肖像说话视频框架，由Skywork AI、南洋理工大学和新加坡国立大学联合推出。该框架通过记忆引导的时间模块和情感感知音频模块，确保生成的视频在身份一致性和表现力方面达到高水平。MEMO支持多种图像风格和音频类型的说话视频生成，并能处理多语言输入。
Optimus-1：哈工大联合鹏城实验室推出挑战开放世界中长期任务的智能体框架
Optimus-1是由哈尔滨工业大学（深圳）和鹏城实验室联合推出的智能体框架，旨在解决开放世界环境中长期任务的挑战。该框架结合了结构化知识和多模态经验，通过混合多模态记忆模块、知识引导规划器和经验驱动反射器，显著提升了在Minecraft等环境中的长期任务性能。本文将详细介绍Optimus-1的主要功能、技术原理以及如何运行该框架。
Agent-E：基于 AutoGen 代理框架构建的 AI 浏览器自动化系统
Agent-E 是一个基于 AutoGen 代理框架构建的智能自动化系统，专注于浏览器内的自动化操作。它能够执行多种复杂任务，如填写表单、搜索和排序电商产品、定位网页内容等，从而提高在线效率，减少重复劳动。本文将详细介绍 Agent-E 的功能、技术原理以及如何运行该系统。
FlagEvalMM：智源开源的多模态模型评测框架
FlagEvalMM 是由北京智源人工智能研究院开源的多模态模型评测框架，旨在全面评估处理文本、图像、视频等多种模态的模型。该框架支持多种任务和指标，采用评测与模型推理解耦的设计，提升评测效率，便于快速适配新任务和模型。
GLM-Edge：智谱开源的端侧大语言和多模态系列模型
GLM-Edge是智谱开源的一系列端侧部署优化的大语言对话模型和多模态理解模型，旨在实现模型性能、实机推理效果和落地便利性之间的最佳平衡。该系列模型支持在手机、车机和PC等端侧设备上高效运行，适用于智能助手、聊天机器人、图像标注等多种应用场景。
Qwen2VL-Flux：开源的多模态图像生成模型，支持多种生成模式
Qwen2VL-Flux 是一个开源的多模态图像生成模型，结合了 Qwen2VL 的视觉语言理解和 FLUX 框架，能够基于文本提示和图像参考生成高质量的图像。该模型支持多种生成模式，包括变体生成、图像到图像转换、智能修复及 ControlNet 引导生成，具备深度估计和线条检测功能，提供灵活的注意力机制和高分辨率输出，是一站式的图像生成解决方案。
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