Edicho 是蚂蚁集团联合港科大等高校推出的多图像一致性编辑方法，基于扩散模型，支持即插即用，无需额外训练，适用于多种图像编辑任务。

提出了一种质量感知训练范式，使模型在训练过程中能够感知数据集的质量，从而在音乐性（美学角度）和音频质量方面实现卓越的音乐生成效果。

GraphAgent 是香港大学和香港科技大学联合推出的智能图形语言助手，能够处理结构化和非结构化数据，并通过知识图谱展示复杂关系。

AGUVIS 是香港大学与 Salesforce 联合推出的纯视觉 GUI 自动化框架，能够在多种平台上实现自主 GUI 交互，结合显式规划和推理，提升复杂数字环境中的导航和交互能力。

捣鼓AI做一本情绪拉满的2025夸夸日历

CogAgent-9B 是智谱AI基于 GLM-4V-9B 训练的专用Agent任务模型，支持高分辨率图像处理和双语交互，能够预测并执行GUI操作，广泛应用于自动化任务。

Enhance-A-Video 是由上海人工智能实验室、新加坡国立大学和德克萨斯大学奥斯汀分校联合推出的视频生成质量增强算法，能够显著提升视频的对比度、清晰度和细节真实性。

DynamicControl 是腾讯优图联合南洋理工等机构推出的动态条件控制图像生成新框架，通过自适应选择不同条件，显著增强了图像生成的可控性。

Bamba-9B 是由 IBM、普林斯顿大学、卡内基梅隆大学和伊利诺伊大学香槟分校联合推出的基于 Mamba2 架构的仅解码语言模型。该模型在开放数据集上训练，旨在提高大型语言模型的推理效率，特别是在处理长文本时的内存带宽瓶颈。Bamba-9B 在推理时相较于标准变换器模型展现出 2.5 倍的吞吐量提升和 2 倍的延迟加速。

新加坡国立大学推出的CLEAR线性注意力机制，通过局部注意力窗口设计，显著提升了预训练扩散变换器生成高分辨率图像的效率，生成8K图像时提速6.3倍。

在大语言模型（LLM）领域，结合多个模型的优势以提升单个模型的能力已成为一大趋势。然而，以往的模型融合方法例如 FuseLLM[1], FuseChat-1.0/2.0[2] 等存在词表对齐困难、效率低下等问题。

Lyra是由香港中文大学、SmartMore和香港科技大学联合推出的高效多模态大型语言模型，专注于提升语音、视觉和语言模态的交互能力。Lyra基于开源大型模型和多模态LoRA模块，减少训练成本和数据需求，支持多种模态理解和推理任务。

FreeScale是一个无需微调的推理框架，旨在提升扩散模型生成高分辨率图像和视频的能力。该框架通过处理和融合不同尺度的信息，首次实现了8K分辨率图像的生成，显著提高了生成内容的质量和保真度，同时减少了推理时间。

Meta Motivo 是 Meta 公司推出的 AI 模型，旨在控制数字智能体的全身动作，提升元宇宙体验的真实性。该模型通过无监督强化学习算法，能够实现零样本学习、行为模仿与生成、多任务泛化等功能，适用于机器人控制、虚拟助手、游戏角色动画等多个应用场景。

CodeArena 是一个在线平台，用于测试和比较不同大型语言模型（LLM）的编程能力。通过实时显示多个 LLM 的代码生成过程和结果，帮助开发者选择适合的 LLM，并推动 LLM 技术的发展。

SynCamMaster是由快手科技联合浙江大学、清华大学等机构推出的全球首个多视角视频生成模型，能够结合6自由度相机姿势，从任意视点生成开放世界视频。该模型通过增强预训练的文本到视频模型，确保不同视点的内容一致性，支持多摄像机视频生成，并在多个应用场景中展现出巨大潜力。

Insight-V是由南洋理工大学、腾讯公司和清华大学联合推出的多模态模型，旨在提升长链视觉推理能力。通过渐进式数据生成、多智能体系统和两阶段训练流程，Insight-V在多个视觉推理基准测试中表现出色，展现出强大的视觉推理能力。

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VISION XL是一款基于潜在扩散模型的高效视频修复和超分辨率工具，能够修复视频缺失部分、去除模糊，并支持四倍超分辨率。该工具优化了处理效率，适合快速处理视频的应用场景。

ClotheDreamer是由上海大学、上海交通大学、复旦大学和腾讯优图实验室联合推出的3D服装生成技术，能够根据文本描述生成高保真、可穿戴的3D服装资产，适用于虚拟试穿和物理精确动画。

12月05日，由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手阿里魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·电子科技大学站圆满结营。

《深度学习案例实战》是一本实用的指南，涵盖多个领域的深度学习应用案例。本书旨在通过具体的案例讲解，阐述典型深度学习算法在图像分类、声音识别、语义分割、目标检测等各个领域的广泛应用。本书所涵盖的典型案例包括太阳黑子分类、气象预测、食物声音分类、智能厨房、智能冰箱食材检测、集体照人脸识别、遛狗绳识别、智能售药机药品检测、道路裂纹检测、学生教室行为检测等。这些案例旨在通过实际问题的解决，使读者能够深入理解深度学习算法的应用和实践。 本书特别关注两个关键技术：低代码开发平台摩搭ModelScope和深度学习加速器OpenVINO。摩搭平台为读者提供了一个便捷的开发环境，借助其丰富的预训练模型库和开发平

SNOOPI是一个创新的AI文本到图像生成框架，通过增强单步扩散模型的指导，显著提升模型性能和控制力。该框架包括PG-SB和NASA两种技术，分别用于增强训练稳定性和整合负面提示。SNOOPI在多个评估指标上超越基线模型，尤其在HPSv2得分达到31.08，成为单步扩散模型的新标杆。

FullStack Bench是由字节跳动豆包大模型团队与M-A-P社区联合推出的全新代码评估基准，专注于全栈编程和多语言编程能力评估。该基准覆盖超过11种真实编程场景，包含3374个问题，涉及16种编程语言，旨在更有效地衡量大模型在现实世界中的代码开发能力。

GeneMAN是由上海AI实验室、北京大学、南洋理工大学和上海交通大学联合推出的3D人体模型创建框架。该框架能够从单张图片中生成高保真度的3D人体模型，适用于多种应用场景，如虚拟试衣、游戏和娱乐、增强现实和虚拟现实等。

Delta-CoMe是由清华大学NLP实验室联合OpenBMB开源社区、北京大学和上海财经大学提出的新型增量压缩算法。该算法通过结合低秩分解和低比特量化技术，显著减少了大型语言模型的存储和内存需求，同时保持了模型性能几乎无损。Delta-CoMe特别适用于处理数学、代码和多模态等复杂任务，并在推理速度上有所提升。

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。

OminiControl 是一个高度通用且参数高效的 AI 图像生成框架，专为扩散变换器模型设计，能够实现图像主题控制和空间精确控制。该框架通过引入极少量的额外参数（0.1%），支持主题驱动控制和空间对齐控制，适用于多种图像生成任务。

LongLLaVA是由香港中文大学推出的多模态大型语言模型，采用混合架构，结合Mamba和Transformer模块，旨在高效处理大量图像数据。该模型能够在单个A100 80GB GPU上处理多达1000张图像，通过2D池化技术压缩图像token，显著降低计算成本，同时保留关键的空间关系信息。LongLLaVA在视频理解、高分辨率图像分析和多模态代理等应用场景中展现出卓越的性能。

EvolveDirector是由阿里巴巴和南洋理工大学联合推出的文本到图像生成模型的高效训练技术。该框架通过与高级模型的API交互获取数据对，并利用预训练的大型视觉语言模型（VLMs）动态优化训练数据集，显著减少了数据量和训练成本。EvolveDirector能够从多个高级模型中选择最佳样本进行学习，使最终训练出的模型在多个方面超越现有高级模型。

StoryTeller是由字节跳动、上海交通大学和北京大学共同推出的全自动长视频描述生成系统。该系统通过音频视觉角色识别技术，结合低级视觉概念和高级剧情信息，生成详细且连贯的视频描述。StoryTeller在MovieQA任务中展现出比现有模型更高的准确率，适用于电影制作、视频内容分析、辅助视障人士等多个应用场景。

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Adobe Research 推出的 DynaSaur 是一个突破性的大语言模型代理框架，它允许代理动态创建和组合动作，通过生成和执行 Python 代码与环境互动，从而实现更灵活的问题解决。DynaSaur 不仅在 GAIA 基准测试中表现出色，还具有动态动作创建、动作积累与复用、环境互动等主要功能，适用于多种应用场景。