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FaceAge是一款AI人脸识别扫描模型，它通过数万张患者照片和公共图像数据库进行训练，能够精准判断个人衰老迹象。 模型描述 FaceAge 深度学习流程包括两个阶段：面部定位和提取阶段，以及带有输出线性回归器的特征嵌入阶段，可提供生物年龄的连续估计。 第一阶段通过在照片中定位人脸并在其周围定义一个边界框来预处理输入数据。然后对图像进行裁剪、调整大小，并在所有 RGB 通道上对像
II-Agent：一个用于构建和部署智能体的全新开源框架。II-Agent 是一款开源智能助手，旨在简化和增强跨领域的工作流程。它代表了我们与技术互动方式的重大进步——从被动工具转变为能够独立执行复杂任务的智能系统。作为简易的COZE，Dify平替。 ii-agent开源框架，擅长构建跨多个领域工作流的Agent，能独立执行复杂任务已是Agent标配 其技能覆盖研究与核查、内容生成、数据分析可视
fellou开源智能体工作流框架，Eko 2.0 在不同复杂程度上始终表现优异： 简单任务：成功率为 95%（其他产品的成功率为 80-90%） 平均成功率：78%（其他产品成功率为 56-61%） 中等复杂度：成功率为 76%（其他产品的成功率为 49-58%） 困难任务：成功率为 70%（其他产品的成功率为 32-43%） 这些数字背后隐藏着不可靠的自动化工具和企业真正可以依
Macaly 是创新的无代码应用开发工具，通过自然语言处理技术，让用户能将想法转化为可运行的应用程序。可以通过简单的文字描述或语音指令，直接参与到应用的创建和修改过程中。Macaly 能实时反馈视觉效果，让用户即时看到更改结果，极大地提高了开发效率和协作体验。Macaly 与 GitHub 深度集成，支持无缝的代码管理和协作，包括拉取、推送和问题管理。 Macaly的主要功能 自然语言
Sapling AI 是检测文本是否由AI生成的免费在线工具，用户可以通过上传文本或直接粘贴内容进行检测，工具基于机器学习算法分析文本特征，识别出由 AI 模型（如 ChatGPT 和 GPT-4）生成的内容。Sapling 能在短至 50 个字的文本中进行检测，将 AI 生成的部分高亮显示，同时提供整体的 AI 生成内容比例。 Sapling AI Content Detector的主要功能
Gemini Diffusion是谷歌推出的实验性文本扩散模型。与传统自回归模型逐词生成文本不同，基于逐步细化噪声生成输出，能快速迭代纠正错误，让Gemini Diffusion在文本生成任务中表现出色，具备快速响应、生成更连贯文本和迭代细化等能力。Gemini Diffusion性能在外部基准测试中与更大规模模型相当，速度更快。Gemini Diffusion作为实验性演示提供，用户加入等待名单
EmoxCare是免费的AI心理咨询师，帮助用户进行心理健康管理。用户可以通过文字、语音消息等方式与EmoxCare进行交流，会根据用户的输入提供情感支持和指导。应用提供自我疗愈练习、心理健康评估和报告等功能。EmoxCare提供的信息仅供参考，不能替代专业医疗或心理健康建议。 EmoxCare的主要功能 情绪追踪与聊天：用户可以与 EmoxCare 进行文字或语音交流，倾诉烦恼、分享心情
视觉语言模型（VLM），基于像素空间推理增强模型对视觉信息的理解和推理能力。模型能直接在视觉输入上进行操作，如放大图像区域或选择视频帧，更细致地捕捉视觉细节。Pixel Reasoner用两阶段训练方法，基于指令调优让模型熟悉视觉操作，用好奇心驱动的强化学习激励模型探索像素空间推理。Pixel Reasoner在多个视觉推理基准测试中取得优异的成绩，显著提升视觉密集型任务的性能。 Pixel R
OpusClip Thumbnail 是 OpusClip 团队推出的免费的 AI 缩略图生成工具，专为 YouTube 创作者设计，用于快速生成视频缩略图。用户只需粘贴视频链接，AI 会自动分析内容并生成多个高表现力的缩略图选项，无需手动输入提示词或描述。基于顶级创作者的成功模式训练，吸引观众注意力提高点击率。 OpusClip Thumbnail的主要功能 一键生成：用户只需粘贴 Yo
LMEval 是谷歌推出的开源框架，用在简化大型模型（LLMs）的跨提供商评估。框架支持多模态（文本、图像、代码）和多指标评估，兼容 Google、OpenAI、Anthropic 等主流模型提供商。LMEval 基于增量评估引擎，运行必要的测试，节省时间和计算资源。框架自加密的 SQLite 数据库确保评估结果的安全存储。LMEvalboard 提供交互式可视化界面，帮助用户快速分析模型性能，直
QwenLong-L1-32B 是阿里巴巴集团 Qwen-Doc 团队推出的，基于强化学习训练的首个长文本推理大模型。模型基于渐进式上下文扩展、课程引导的强化学习和难度感知的回顾性采样策略，显著提升在长文本场景下的推理能力。模型在多个长文本文档问答（DocQA）基准测试中表现优异，平均准确率达到了70.7%，超越OpenAI-o3-mini和Qwen3-235B-A22B等现有旗舰模型，且与Cla
Ming-Lite-Omni是蚂蚁集团开源的统一多模态大模型。模型基于MoE架构，融合文本、图像、音频和视频等多种模态的感知能力，具备强大的理解和生成能力。模型在多个模态基准测试中表现出色，在图像识别、视频理解、语音问答等任务上均取得优异成绩。模型支持全模态输入输出，能实现自然流畅的多模态交互，为用户提供一体化的智能体验。Ming-Lite-Omni具备高度的可扩展性，可广泛用在OCR识别、知识问
TripoSG 是 VAST-AI-Research 团队推出的基于大规模修正流（Rectified Flow, RF）模型的高保真 3D 形状合成技术， 通过大规模修正流变换器架构、混合监督训练策略以及高质量数据集，实现了从单张输入图像到高保真 3D 网格模型的生成。TripoSG 在多个基准测试中表现出色，生成的 3D 模型具有更高的细节和更好的输入条件对齐。 TripoSG的主要功能
VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架，专注于提升视觉语言模型（VLMs）在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。基于定义视觉感知动作空间，让模型能从粗粒度到细粒度逐步获取信息，更有效地激活模型的推理能力。VRAG-RL引入综合奖励机制，结合检索效率和基于模型的结果奖励，优化模型的检索和生成能力。在多个基准测试中，VRAG-RL显著优于现有方法，展现在视
OCode 是终端原生 AI 编程助手，为开发者提供深度代码库智能和自动任务执行功能。与本地 Ollama 模型无缝集成，将企业级 AI 辅助直接融入开发流程中。终端原生工作流，能直接在你的 shell 环境中运行；深度代码库智能，可自动映射并理解整个项目；自动任务执行，能端到端处理多步骤开发任务；可扩展的插件层，通过模型上下文协议（MCP）启用第三方集成，帮助开发者提高编程效率和质量。 OCo
字节跳动 Seed 团队今天正式发布图像编辑模型 SeedEdit 3.0。 该模型可处理并生成 4K 图像，在精细且自然地处理编辑区域的同时，还能高保真地维持其他信息。尤其针对图像编辑“哪里改与哪里不改”的取舍，该模型表现出更佳的理解力和权衡力，可用率相应提高。 依靠 AI 完成指令式图像编辑的需求，广泛存在于视觉内容创意工作中。但此前，图像编辑模型在主体&背景保持、指令遵循等方面能
Seedance 1.0 支持文字与图片输入，可生成多镜头无缝切换的 1080p 高品质视频，且主体运动稳定性与画面自然度较高。 相较 Seed 此前发布的视频生成模型，Seedance 1.0 核心亮点如下： • 原生多镜头叙事能力：支持 2-3 个镜头切换的 10 秒视频生成，可进行远中近景画面切换，叙事能力大幅提升； 在第三方评测榜单 Artificial Analysis 上，See
普林斯顿与复旦推出HistBench和HistAgent，首个人文AI评测基准 普林斯顿大学AI实验室与复旦大学历史学系联手推出了全球首个聚焦历史研究能力的AI评测基准——HistBench，并同步开发了深度嵌入历史研究场景的AI助手——HistAgent。这一成果不仅填补了人文学科AI测试的空白，更为复杂史料处理与多模态理解建立了系统工具框架。 历史是关于时间中的人的
VBench 双榜第一：在 VBench 1.0 和 2.0 都排第一，画面稳定性连 Sora 都要让一分。 1080 p 直接渲染：默认最高 8 秒 1080 p，不用再去 Upscale。 动漫 / LoRA 一键套用：内置 LoRA 效果库，爆款短视频快速起量。 首尾帧接力：把尾帧再丢进去，一镜到底不是事。 内建 48 kHz AI 音效：画面 + 声音一站式搞定，省去到处找 BGM 的麻烦
Kimi-Dev是Moonshot AI推出的开源代码模型，专为软件工程任务设计。模型拥有 72B 参数量，编程水平比最新的DeepSeek-R1还强，和闭源模型比较也表现优异。在 SWE-bench Verified数据集上达到60.4%的性能，超越其他开源模型，成为当前开源模型中的SOTA。Kimi-Dev 基于强化学习和自我博弈机制，能高效修复代码错误、编写测试代码。模型基于MIT协议开源，
MiniMax-M1是MiniMax团队最新推出的开源推理模型，基于混合专家架构（MoE）与闪电注意力机制（lightning attention）相结合，总参数量达 4560 亿，每个token激活 459 亿参数。模型超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，具有业内最高的性价比。MiniMax-M1原生支持 100 万token的上下文长度，提供40 和80K两种推理预算版本，适合处理长输入
EmbodiedGen 是用于具身智能（Embodied AI）应用的生成式 3D 世界引擎和工具包。能快速生成高质量、低成本且物理属性合理的 3D 资产和交互环境，帮助研究人员和开发者构建具身智能体的测试环境。EmbodiedGen 包含多个模块，如从图像或文本生成 3D 模型、纹理生成、关节物体生成、场景和布局生成等，支持从简单物体到复杂场景的创建。生成的 3D 资产可以直接用于机器人仿真和
北大团队通过对GPT-4o-Image的深入实验，突破性发现其在视觉特征提取环节中，相较于传统变分自编码器（VAE），更依赖语义编码器进行处理。这一关键洞察为统一模型架构设计开辟了全新路径。 基于上述研究成果，团队推出UniWorld-V1统一生成框架。该框架创新性融合高分辨率对比语义编码器与多模态大模型，仅需2.7M训练样本，即可实现图像理解、生成、编辑、感知等多任务处理。 实验数据显示，在
Dive3D是北京大学和小红书公司合作推出的文本到3D生成框架。框架基于分数的匹配（Score Implicit Matching，SIM）损失替代传统的KL散度目标，有效避免模式坍塌问题，显著提升3D生成内容的多样性。Dive3D在文本对齐、人类偏好和视觉保真度方面表现出色，在GPTEval3D基准测试中取得优异的定量结果，证明了在生成高质量、多样化3D资产方面的强大能力。 Dive3D的项目
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