关键词 "轻量级" 的搜索结果， 共 8 条, 只显示前 480 条
一款轻量级终端运行编码智能体 —— Codex CLI，该工具现已在 GitHub 完全开源。是OpenAI开发的。 Codex CLI 可以直接在用户的计算机上工作，旨在最大化 o3 和 o4-mini 等模型的推理能力，并即将支持 GPT-4.1 等额外的 API 模型。 Codex CLI 可以在 macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+、Windows 11
开源轻量级通用生物医学视觉-语言基础模型BiomedGPT，则在多种生物医学任务上展现先进性能。BiomedGPT在25项实验中有16项达到先进水平，并在人类评估中表现出色，总结能力接近人类专家。
✨ 轻量级快速的 AI 助手，支持 Claude、DeepSeek、GPT4 和 Gemini Pro。 您满足公司尖端化配置和定制需求 品牌定制：企业定制VI/UI，与企业品牌形象无缝契合 资源集成：由企业管理人员统一配置和管理记录种AI资源，团队成员开箱即用 权限管理：成员权限、资源权限、知识库权限制度划分，企业级管理面板统一控制 知识接入：企业内部知识库与AI能力相结合，比通用
ACE-Step，这是一个用于音乐生成的全新开源基础模型，它克服了现有方法的关键局限性，并通过整体架构设计实现了最佳性能。当前的方法在生成速度、音乐连贯性和可控性之间面临着固有的权衡。例如，基于 LLM 的模型（例如 Yue、SongGen）在歌词对齐方面表现出色，但推理速度慢且存在结构性伪影。另一方面，扩散模型（例如 DiffRhythm）虽然能够实现更快的合成速度，但通常缺乏长距离的结构连贯性
DreamFit是什么 DreamFit是字节跳动团队联合清华大学深圳国际研究生院、中山大学深圳校区推出的虚拟试衣框架，专门用在轻量级服装为中心的人类图像生成。框架能显著减少模型复杂度和训练成本，基于优化文本提示和特征融合，提高生成图像的质量和一致性。DreamFit能泛化到各种服装、风格和提示指令，生成高质量的人物图像。DreamFit支持与社区控制插件的无缝集成，降低使用门槛。 Dre
TinyVLA是一种面向机器人操控的视觉-语言-动作（VLA）模型，由华东师范大学和上海大学团队推出。针对现有VLA模型的不足，如推理速度慢和需要大量数据预训练，提出解决方案。TinyVLA基于轻量级的多模态模型和扩散策略解码器，显著提高推理速度，减少对大规模数据集的依赖。模型在模拟和真实机器人平台上经过广泛测试，证明在速度、数据效率以及多任务学习和泛化能力方面优于现有的先进模型OpenVLA。T
Being-M0 基于业界首个百万级动作数据集 MotionLib，用创新的 MotionBook 编码技术，将动作序列转化为二维图像进行高效表示和生成。Being-M0 验证了大数据+大模型在动作生成领域的技术可行性，显著提升动作生成的多样性和语义对齐精度，实现从人体动作到多款人形机器人的高效迁移，为通用动作智能奠定基础。 Being-M0的主要功能 文本驱动动作生成：根据输入的自然语言
🤱🏻 使用 Rust 将任何网页变成桌面应用程序。 🤱🏻利用Rust轻松构建轻量级多端桌面应用 Pake 支持 Mac、Windows 和 Linux。查看 README 文件，了解热门软件包、命令行打包和定制开发信息。欢迎在讨论区分享您的建议。 特征 🎐 比 Electron 包小近 20 倍（约 5M！） 🚀 借助 Rust Tauri，Pake 比基于 JS 的框架更加轻
只显示前20页数据，更多请搜索
