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Lovart

Lovart 全球首个设计 Agent 体验 Lovart 的三个特点：一、全链路设计和执行，一句话搞定以前的文生图工具，它们所提供的任务是“生成图片”这一环。而设计 Agent，则像一位“设计执行官”，覆盖从创意拆解到专业交付的整个视觉流程。从意图拆解 → 任务链 → 最后成品，一句话全搞定。单次可以执行上

Pyrefly

Pyrefly 是一款快速的 Python 类型检查器，计划在 2025 年底取代 Meta 现有的 Pyre 类型检查器。 Pyrefly 旨在通过 IDE 功能和检查 Python 代码来提高开发速度。主要特点：类型推断：除了函数参数之外，Pyrefly 可以在大多数位置推断类型。它可以推断变量的类型和返回类型。 Flow Types：Pyrefly 可以理解程序的控制流以细化

HRAvatar

HRAvatar是清华大学联合IDEA团队推出的单目视频重建技术，支持从普通单目视频中生成高质量、可重光照的3D头像。HRAvatar用可学习的形变基和线性蒙皮技术，基于精准的表情编码器减少追踪误差，提升重建质量。HRAvatar将头像外观分解为反照率、粗糙度和菲涅尔反射等属性，结合物理渲染模型，实现真实的重光照效果。HRAvatar在多个指标上优于现有方法，支持实时渲染（约155 FPS），为数

Pixel Reasoner

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

OmniAudio

OmniAudio 是阿里巴巴通义实验室语音团队推出的从360°视频生成空间音频（FOA）的技术。为虚拟现实和沉浸式娱乐提供更真实的音频体验。通过构建大规模数据集Sphere360，包含超过10.3万个视频片段，涵盖288种音频事件，总时长288小时，为模型训练提供了丰富资源。OmniAudio 的训练分为两个阶段：自监督的coarse-to-fine流匹配预训练，基于大规模非空间音频资源进行自监

dots.llm1

小红书hi lab（Humane Intelligence Lab，人文智能实验室）团队首次开源文本大模型 dots.llm1。 dots.llm1是一个中等规模的Mixture of Experts (MoE)文本大模型，在较小激活量下取得了不错的效果。该模型充分融合了团队在数据处理和模型训练效率方面的技术积累，并借鉴了社区关于 MoE 的最新开源成果。hi lab团队开源了所有模型和必要的训练