Find3D：加州理工学院推出的3D部件分割模型
Find3D是由加州理工学院推出的3D部件分割模型，能够根据任意文本查询分割任意对象的任何部分。该模型利用强大的数据引擎自动从互联网上的3D资产生成训练数据，并通过对比训练方法训练出一个可扩展的3D模型。Find3D在多个数据集上表现出色，显著提升了平均交并比（mIoU），并能处理来自iPhone照片和AI生成图像的野外3D构建。
ViewExtrapolator：南洋理工联合UCAS团队推出的新型视图合成方法
南洋理工大学与UCAS团队联合推出了一种新型视图合成方法——ViewExtrapolator。该方法基于稳定视频扩散（SVD）技术，能够在不进行微调的情况下，高效生成超出训练视图范围的新视角图像，显著减少伪影，提升视觉质量。ViewExtrapolator具有广泛的应用前景，尤其在虚拟现实、3D内容创建、电影制作等领域。
TÜLU 3：Ai2推出的系列开源指令遵循模型
TÜLU 3是由艾伦人工智能研究所（Ai2）推出的开源指令遵循模型系列，包括8B和70B两个版本，未来计划推出405B版本。该模型在性能上超越了Llama 3.1 Instruct版本，提供了详细的后训练技术报告，公开数据、评估代码和训练算法。TÜLU 3基于强化学习、直接偏好优化等先进技术，显著提升模型在数学、编程和指令遵循等核心技能上的表现。
基于qwen模型实现大模型应用探索-党务知识小助手
本项目基于qwen2-7b-instruct模型，采用LoRA技术，在党务知识数据集与通用数据集上进行微调，专为党务领域问答设计，涵盖党员教育等场景。通过数据准备、模型微调、推理测试及部署应用。
Google提出的网页性能评价指标
Google推出的“网页指标”计划旨在优化网页用户体验，其中Core Web Vitals为核心指标，包括Largest Contentful Paint (LCP)、Interaction to Next Paint (INP)和Cumulative Layout Shift (CLS)，分别衡量加载速度、互动性和视觉稳定性。这些指标采用第75百分位数评估，确保在不同设备和网络环境下提供一致的用户体验。
公募REITs公告PDF文档处理项目
本项目是一个专门用于处理基础设施公募REITs（Real Estate Investment Trusts）公告PDF文件的完整RAG数据处理管道，也适用于其他公告PDF文件，应用多模态大模型，可高效提升文本提取内容。系统能够自动化地将PDF公告文档转换为结构化数据，能够检测表格、实现跨页表格拼接，并将表格内容还原为便于检索的文本信息。并构建向量数据库和 Elasticsearch 以支持智能检索与问答系统。
【千问海报大赛·地方风物】创意征集令！用AI解锁家乡新名片，万元奖金等你来战！
用Qwen-Image打破常规！将家乡的地标、方言、美食或热梗，通过错位混搭（赛博山水×古风建筑？霓虹城市×传统小吃？）或风格化创作（复古卡通、漫画方言…）焕发全新视觉冲击力！
国内主流电商淘宝+京东+1688api数据接口实操
这是一套用于获取淘宝、京东和1688电商平台数据的Python实现方案。通过定义统一的API基类，封装了请求流程与异常处理机制，包括请求超时、频率限制及认证失败等。针对各平台特性，分别实现了签名生成、参数准备与接口调用功能，如商品搜索、详情查询和订单列表获取等。使用前需申请各平台开发者账号以获取AppKey和AppSecret，并根据实际需求调整代码配置与业务逻辑，同时注意控制请求频率避免限流。
全模态图像模型Nexus-Gen对齐GPT-4o！同时搞定，数据、训练框架、模型全面开源
OpenAI GPT-4o发布强大图片生成能力后，业界对大模型生图能力的探索向全模态方向倾斜，训练全模态模型成研发重点。
DreamActor-M1：字节跳动推出AI动画黑科技，静态照片秒变生动视频
DreamActor-M1是字节跳动研发的AI图像动画框架，通过混合引导机制实现高保真人物动画生成，支持多语言语音驱动和形状自适应功能。
SWEET-RL：8B小模型暴打GPT-4？Meta开源强化学习黑科技，多轮任务成功率飙升6%
Meta最新开源的SWEET-RL框架通过优化多轮交互任务的信用分配机制，使Llama-3.1-8B模型在协作推理任务中的表现提升6%，性能达到顶尖大模型水平。
智谱AI新突破！GLM-Z1-Rumination：新一代沉思模型，推动AI助手进入"高智商+高自主"的新阶段
GLM-Z1-Rumination是智谱推出的新一代沉思模型，通过扩展强化学习训练实现长程推理能力，支持动态工具调用与自我验证机制，显著提升AI自主研究能力。
ChatAnyone：阿里通义黑科技！实时风格化肖像视频生成框架震撼发布
阿里巴巴通义实验室推出的ChatAnyone框架，通过高效分层运动扩散模型和混合控制融合技术，实现高保真度、自然度的实时肖像视频生成。
TripoSF：3D建模内存暴降80%！VAST AI新一代模型细节狂飙82%
TripoSF 是 VAST AI 推出的新一代 3D 基础模型，采用创新的 SparseFlex 表示方法，支持 1024³ 高分辨率建模，内存占用降低 82%，在细节捕捉和复杂结构处理上表现优异。
TxGemma：谷歌DeepMind革命药物研发！270亿参数AI药理学家24小时在线
谷歌推出专为药物研发设计的TxGemma大模型，具备药物特性预测、生物文献筛选、多步推理等核心能力，提供20亿至270亿参数版本，显著提升治疗开发效率。
今日论文推荐：DeepMesh、TULIP、Cube、STEVE及LEGION
由上海 AI 实验室、西安交通大学等机构提出的 φ-Decoding，是一种全新的推理时间优化策略。该工作通过前瞻采样和聚类技术，平衡了探索与利用的关系，显著提升了大语言模型（LLM）的推理性能。实验表明，其在七个基准测试中超越了强基线，且具备跨模型通用性和计算预算扩展性。
阶跃星辰开源Step-Video-TI2V 图生视频模型介绍
在今年 2 月，阶跃星辰开源了两款 Step 系列多模态大模型——Step-Video-T2V 视频生成模型和 Step-Audio 语音模型，为开源社区贡献了自己的多模态力量。
Instella：AMD开源30亿参数语言模型！训练效率碾压同级选手
Instella是AMD推出的30亿参数开源语言模型，基于自回归Transformer架构，支持多轮对话、指令跟随和自然语言理解，适用于智能客服、内容创作和教育辅导等多个领域。
Mistral Small 3.1：240亿参数多模态黑马！128k长文本+图像分析，推理速度150token/秒
Mistral Small 3.1 是 Mistral AI 开源的多模态人工智能模型，具备 240 亿参数，支持文本和图像处理，推理速度快，适合多种应用场景。
MV-MATH：中科院开源多模态数学推理基准，多视觉场景评估新标杆
MV-MATH 是中科院自动化所推出的多模态数学推理基准数据集，旨在评估多模态大语言模型在多视觉场景中的数学推理能力。该数据集包含2009个高质量的数学问题，涵盖11个数学领域和3个难度级别，适用于智能辅导系统和多模态学习研究。
weixin025移动学习平台的设计与实现+ssm(文档+源码)_kaic
基于微信小程序的移动学习平台旨在解决传统APP占用过多手机存储空间的问题，提升用户体验。该平台使用微信开发者工具开发前端，SSM框架和Java语言开发后台，并采用MySQL数据库保存数据。系统支持管理员对教师、课程、学生信息进行管理，教师可查看及审核作业，管理课程资源；学生能提交作业、查看审核结果并收藏或评论课程资源。此平台使用户无需安装独立APP即可访问学习内容，极大提升了便捷性和管理效率。 关键词：基于微信小程序的移动学习平台；微信开发者工具；SSM框架
打造跨语言智能工具与应用，“万卷·丝路”专项课题开放申请
随着共建“一带一路”进入高质量发展阶段，全球开发者对于多语言模型训练的需求不断增长，上海AI实验室联合大模型语料数据联盟成员发布了“万卷·丝路”多语言预训练语料库，为多语言大模型训练提供高质量数据支撑，助力全球开发者构建跨语言智能工具与应用。
仅7B的模型数学推理能力完虐70B？MIT哈佛推出行动思维链COAT让LLM实现自我反思并探索新策略
Satori 是由 MIT 和哈佛大学等机构联合推出的 7B 参数大型语言模型，专注于提升推理能力，具备强大的自回归搜索和自我纠错功能。
ssm020基于ssm的人才招聘网站(文档+源码)_kaic
网络和科技的进步以及人们生活条件的提高都让计算机技术越来越平民化，深入日常生活中。网络更是成为生活的必备条件，大到国家单位、科研项目，小到大街小巷都充斥着网络的身影。在日常办公中，计算机起到了文字编辑、打印、信息检索、统计等的作用。使用计算机可以使日常繁杂的信息进行科学的加工，使信息变得更加的有序、可利用。计算机技术已成为热门。 正是因为网络、科技、计算机技术使现代人的生活和工作变得便利、轻松，给实体行业带来了巨大的冲击。人才招聘的日常工作也遇到了前所未有的挑战。现如今，对于招聘的管理有很多的局限性，究其原因是因为招聘管理的根本是信息的运动。在新时代的环境下，传统的管理方式不再满足用户的需求，
大模型的综合分析报告
- **性能**：所提及的模型在性能上均表现出色，特别是在语言生成和理解方面。参数规模较大的模型（如DeepSeek-LLM-67B-Chat、Yi-1.5-9B-Chat等）通常能提供更为丰富的语言处理能力。 - **显存**：显存需求因模型参数规模而异，但一般较大规模的模型需要较高配置的硬件支持。 - **生态**：Llama、GLM等模型在开源社区中较为受欢迎，拥有一定的用户基础和生态支持。其他模型可能处于发展初期，生态支持有待加强。 - **更新频率和时间**：具体更新频率可能因开发者团队和模型版本而异。但一般而言，开源模型可能会不断更新以改进性能和功能。 - **效果评估**：在对话
如何将Together AI上基于Qwen2-7B训练的模型部署到ModelScope平台
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GeneralDyG：南洋理工推出通用动态图异常检测方法，支持社交网络、电商和网络安全
GeneralDyG 是南洋理工大学推出的通用动态图异常检测方法，通过时间 ego-graph 采样、图神经网络和时间感知 Transformer 模块，有效应对数据多样性、动态特征捕捉和计算成本高等挑战。
ModelScope模型即服务
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！欢迎加入技术交流群：微信公众号：魔搭ModelScope社区，钉钉群号：44837352
