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月之暗面 (Moonshot AI) 创立于2023年3月，致力于寻求将能源转化为智能的最优解，通过产品与用户共创智能，2023年10月推出全球首个支持输入20万汉字的智能助手产品Kimi。
上海交通大学清源研究院的研究人员提出了PathoDuet框架，针对病理切片图像的特点，设计了跨尺度定位和跨染色迁移两个预训练任务，有效利用了图像放大倍数和染色方式之间的关联性。PathoDuet在结直肠癌分型和免疫组化标记物表达预测等任务中优于现有方法。此外，通用病理基础模型UNI[39]在超过100万张诊断切片上进行了大规模无监督学习，并在34个任务中展现了卓越的性能。该模型支持分辨率无关分类、
MedSAM医学图像分割基础模型，能够在广泛的任务范围内对多种模态的医学图像进行高性能分割。MedSAM在SAM模型的基础上，使用超过150万的图片和分割掩码进行训练，包含了10种图像模态以及30种癌症类别。
中国科学院深圳先进技术研究院的团队提出了MaCo，通过引入掩蔽对比学习，同时实现了胸部X光图像的细粒度理解和零样本学习。MaCo在6个公开的胸部X光数据集上验证了其效果，在分类、分割、检测等多个任务中超越了10种现有的最先进方法
Aignostics公司发布了目前最大规模的腹部CT数据集AbdomenAtlas。该数据集涵盖了广泛的人群特征及多种设备类型，共收录了来自112家医疗机构的20,460例三维CT影像。研究团队由10名放射科医生组成，采用人工智能辅助标注方法，完成了67.3万个高质量解剖结构掩码的标注工作。他们首先对5,246例影像中的22种解剖结构进行人工标注，随后利用半自动化流程，由放射科医生优化模型预测的标
通用病理基础模型UNI在超过100万张诊断切片上进行了大规模无监督学习，并在34个任务中展现了卓越的性能。该模型支持分辨率无关分类、少样本学习等，并具备对108种癌症类型的泛化分类能力。
CZ CELLxGENE Annotate（发音为“cell-by-gene”）是一款用于单细胞数据集（例如来自人类细胞图谱 (Human Cell Atlas)的数据集）的交互式数据探索器。我们利用现代 Web 开发技术，快速可视化至少 100 万个细胞，希望能够帮助生物学家和计算研究人员探索他们的数据。
SPOTlight提供了一个工具，可以从单细胞参考中对细胞混合物进行反卷积。该工具最初是为 10X 的 Visium（空间转录组学）技术开发的，可用于所有输出细胞混合物的技术。它与 Bioconductor 的Single Cell Experiment和Spatial Experiment类以及密集和稀疏矩阵兼容。此外，该软件包还提供可视化工具来评估反卷积的结果。简而言之，SPOTlight它基
百川智能核心团队由来自搜狗、百度、华为、微软、字节、腾讯等知名科技公司的AI顶尖人才组成。百川智能成立不到100天，便发布了Baichuan-7B、Baichuan-13B两款开源可免费商用的中文大模型。2025年1月24日，百川智能发布全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview，该模型同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力，现已在百小应中正式上线。
简单好用的在线生图工具：操作界面友好且直观，即使是艺术创作的新手也能快速上手，提供经典的输入框提示词生图和基于ComfyUI的工作流两种生图模式。 吐司TusiArt是上海必有回响智能科技推出的一个AI绘画模型分享社区和在线生图平台，吐司TusiArt不仅提供了一个方便用户下载和体验各种AI绘画模型的渠道，还允许用户在不安装任何额外软件或硬件的情况下，免费在线运行这些模型进行图片生成。吐司Tus
多语言效率工具，支持高精度录音转文本、智能会议总结和自动思维导图生成，覆盖110+语言。办公场景中应用广泛，适合会议和文档处理。
InternVL Family: A Pioneering Open-Source Alternative to GPT-4o. 接近GPT-4o表现的开源多模态对话模型InternVL 家族：利用开源套件缩小与商业多模态模型的差距——GPT-4o 的先驱开源替代方案InternVL3，一个性能强大的开源多模态大模型。其中InternVL3-78B同时在感知能力和推理能力上同时达到了开源第一的性能
Wan2.1，这是一套全面开放的视频基础模型，旨在突破视频生成的界限。Wan2.1提供以下主要功能： 👍 SOTA 性能：Wan2.1在多个基准测试中始终优于现有的开源模型和最先进的商业解决方案。 👍支持消费级 GPU：T2V-1.3B 型号仅需 8.19 GB VRAM，兼容几乎所有消费级 GPU。它可在约 4 分钟内在 RTX 4090 上生成一段 5 秒的 480P 视频（无需量化等
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我们在 Lean 4 中引入了 DeepSeek-Prover-V2，这是一个专为形式化定理证明而设计的开源大型语言模型，其初始化数据通过 DeepSeek-V3 驱动的递归定理证明流程收集。冷启动训练过程首先促使 DeepSeek-V3 将复杂问题分解为一系列子目标。已解决子目标的证明被合成为一个思路链，并结合 DeepSeek-V3 的逐步推理，为强化学习创建初始冷启动。这一过程使我们能够将非
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