GitHub 推出了 GitHub Copilot Free，提供每月 2,000 代码补全和 50 聊天消息，支持多种模型和功能，助力 1.5 亿开发者。

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StableAnimator是由复旦大学、微软亚洲研究院、虎牙公司和卡内基梅隆大学联合推出的端到端身份一致性视频扩散框架。该框架能够根据一张参考图像和一系列姿态，直接合成高保真度且保持人物身份一致性的视频，无需任何后处理工具。本文详细介绍了StableAnimator的主要功能、技术原理以及如何运行该框架。

AnchorCrafter是由中科院和腾讯联合推出的一项AI虚拟主播带货视频制作技术。该技术基于扩散模型，能够自动生成高保真度的主播风格产品推广视频，通过整合人-物交互（HOI）技术，实现对物体外观和运动控制的高度还原。AnchorCrafter在物体外观保持、交互感知以及视频质量方面优于现有方法，为在线广告和消费者参与提供了新的可能性。

Kandinsky-3 是一个开源的文本到图像生成框架，基于潜在扩散模型，能够适应多种图像生成任务。该框架支持高质量和逼真的图像合成，包括文本引导的修复/扩展、图像融合、文本-图像融合及视频生成等功能。Kandinsky-3 通过简化模型架构，提高了推理速度，同时保持了图像质量。

Flex.2-preview是Ostris开源的80亿参数文本到图像扩散模型，支持512token长文本输入和多类型控制引导，内置修复功能并兼容主流AI绘画工具链。

DeepCoder-14B-Preview是基于Deepseek-R1蒸馏优化的140亿参数模型，通过强化学习微调在LiveCodeBench达到60.6%准确率，开源训练数据与系统优化方案。

ACTalker是由香港科技大学联合腾讯、清华大学研发的端到端视频扩散框架，采用并行Mamba结构和多信号控制技术，能生成高度逼真的说话人头部视频。

MoCha是由Meta与滑铁卢大学联合开发的端到端对话角色视频生成模型，通过创新的语音-视频窗口注意力机制实现精准的唇语同步和全身动作生成。

PaperBench是OpenAI推出的开源评测框架，通过8316个评分节点系统评估AI智能体复现学术论文的能力，涵盖理论理解、代码实现到实验执行全流程。

WorldScore是斯坦福大学提出的首个统一评估世界生成模型的基准测试，通过基于相机轨迹的布局规范和3000个多样化样本，全面评测生成内容的可控性、质量与动态性。

AI-ClothingTryOn是基于Google Gemini技术的虚拟试衣应用，支持人物与服装照片智能合成，可生成多达10种试穿效果版本，并提供自定义提示词优化功能。

TripoSG 是 VAST AI 推出的基于大规模修正流模型的高保真 3D 形状合成技术，能够从单张图像生成细节丰富的 3D 网格模型，在工业设计、游戏开发等领域具有广泛应用前景。

Reve Image 是 Reve 推出的全新 AI 图像生成模型，专注于提升美学表现、精确的提示遵循能力以及出色的排版设计，能生成高质量的视觉作品。

MoshiVis 是 Kyutai 推出的开源多模态语音模型，结合视觉与语音输入，支持实时交互，适用于无障碍应用、智能家居控制等多个场景。

YT Navigator 是一款 AI 驱动的 YouTube 内容搜索工具，通过自然语言查询快速定位视频中的关键信息，支持与视频内容对话，适用于研究人员、学生和内容创作者。

MT-TransformerEngine 是摩尔线程开源的高效训练与推理优化框架，专为 Transformer 模型设计，通过算子融合、并行加速等技术显著提升训练效率，支持 FP8 混合精度训练，适用于 BERT、GPT 等大型模型。

NotaGen 是由中央音乐学院、北京航空航天大学、清华大学等机构联合推出的音乐生成模型，基于模仿大型语言模型的训练范式，能够生成高质量的古典乐谱。该模型通过预训练、微调和强化学习相结合的方式，显著提升了符号音乐生成的艺术性和可控性。

Fractal Generative Models 是麻省理工学院与 Google DeepMind 团队推出的新型图像生成方法，基于分形思想，通过递归调用模块构建自相似架构，显著提升计算效率，适用于高分辨率图像生成、医学图像模拟等领域。

Shandu 是一款开源的 AI 研究自动化工具，结合 LangChain 和 LangGraph 技术，能够自动化地进行多层次信息挖掘和分析，生成结构化的研究报告，适用于学术研究、市场分析和技术探索等多种场景。

DeepSeek 开源的 DualPipe 技术通过双向流水线并行设计，显著提升大规模深度学习模型的训练效率，优化计算与通信重叠，降低内存峰值需求，适用于推理加速、多模态数据处理等场景。

DragAnything 是快手联合浙江大学和新加坡国立大学推出的基于实体表示的可控视频生成方法，支持多实体独立运动控制、高质量视频生成，并在 FID、FVD 和用户研究等评估指标上达到最佳性能。

OmniThink 是浙江大学与阿里通义实验室联合开发的机器写作框架，通过模拟人类迭代扩展和反思过程，生成高质量长篇文章，显著提升知识密度和内容深度。

LLM2LLM 是一种创新的迭代数据增强技术，通过教师模型生成合成数据，显著提升大语言模型在数据稀缺任务中的性能。

FlexRAG 是中科院推出的高性能多模态 RAG 框架，支持多数据类型、上下文压缩和多模态数据处理，显著提升生成模型的表现。

Cognita 是一个面向生产环境的开源模块化 RAG 框架，支持本地部署、无代码 UI 和增量索引，帮助开发者轻松构建和扩展生产级应用。

TRELLIS 是由微软、清华大学和中国科学技术大学联合推出的高质量 3D 生成模型，能够根据文本或图像提示生成多样化的 3D 资产，支持多种输出格式和灵活编辑。

谷歌最新推出的Gemini 2.0是一款原生多模态输入输出的AI模型，以Agent技术为核心，支持多种数据类型的输入与输出，具备强大的性能和多语言音频输出能力。本文将详细介绍Gemini 2.0的主要功能、技术原理及其在多个领域的应用场景。

2024年11月30日，由开放源子开源基金会主办，魔搭社区、英特尔与阿里云共同承办的“AI+硬件创新大赛”总决赛在杭州圆满落幕。

EfficientTAM是Meta AI推出的轻量级视频对象分割和跟踪模型，旨在解决SAM 2模型在移动设备上部署时的高计算复杂度问题。该模型采用非层次化Vision Transformer（ViT）作为图像编码器，并引入高效记忆模块，以降低计算复杂度，同时保持高质量的分割结果。EfficientTAM在多个视频分割基准测试中表现出与SAM 2相当的性能，具有更快的处理速度和更少的参数，特别适用于移动设备上的视频对象分割应用。

Optima是由清华大学和北京邮电大学联合推出的一个优化通信效率和任务有效性的训练框架。该框架通过迭代生成、排名、选择和训练范式，显著提高了基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）的通信效率和任务效果。Optima不仅减少了令牌使用，还为改进推理时间扩展法则提供了新的可能性。

深入解析OpenAI o1模型的复杂推理技术与发展历程

OpenScholar是由华盛顿大学和艾伦AI研究所联合开发的开源学术搜索工具，旨在通过检索和综合科学文献中的相关论文来回答用户问题。该工具利用大规模科学论文数据库、定制的检索器和重排器，以及一个优化的8B参数语言模型，生成基于实际文献的准确回答。OpenScholar在提供事实性回答和准确引用方面超越了现有的专有和开源模型，所有相关代码和数据均已开源，支持并加速科学研究。

魔搭ModelScope本期社区进展：923个模型，85个数据集，35个创新应用，7 篇内容

公募REITs专属AI多智能体查询分析项目。本项目是基于 OpenAI Agent 框架的多智能体项目，提供二级市场数据查询分析、招募说明书内容检索、公告信息检索、政策检索等多板块查询服务。支持图标绘制、文件生成。