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FramePack 是一个渐进式生成视频的下一帧（下一帧部分）预测神经网络结构。 FramePack 将输入上下文压缩为恒定长度，以便生成工作量不受视频长度的影响。 即使在笔记本电脑 GPU 上，FramePack 也可以使用 13B 模型处理大量帧。 FramePack 可以使用更大的批量大小进行训练，类似于图像扩散训练的批量大小。
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
ViLAMP（VIdeo-LAnguage Model with Mixed Precision）是蚂蚁集团和中国人民大学联合推出的视觉语言模型，专门用在高效处理长视频内容。基于混合精度策略，对视频中的关键帧保持高精度分析，显著降低计算成本提高处理效率。ViLAMP在多个视频理解基准测试中表现出色，在长视频理解任务中，展现出显著优势。ViLAMP能在单张A100 GPU上处理长达1万帧（约3小时）
🚀🤖 Crawl4AI：开源 LLM 友好型网络爬虫和抓取工具。 Crawl4AI 是 GitHub 上排名第一的热门代码库，由充满活力的社区积极维护。它提供速度超快、AI 就绪的 Web 爬取功能，专为 LLM、AI 代理和数据管道量身定制。Crawl4AI 开源、灵活，专为实时性能而构建，为开发者提供无与伦比的速度、精度和部署便捷性。 ✨ 查看最新更新 v0.6.0 🎉 0.6.
Devstral是Mistral AI和All Hands AI推出的专为软件工程任务设计的编程专用模型。Devstral在解决真实世界软件问题上表现出色，在SWE-Bench Verified基准测试中，得分46.8%大幅领先其他开源模型。Devstral支持处理复杂代码库中的上下文关系、识别组件间联系及发现细微的代码错误。Devstral轻量级，能在单个RTX 4090或32GB内存的Mac上
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
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
Todai 是AI个人情绪健康助手，通过智能日记、语音/文本记录和幸福生活指数（HLI）动态追踪，帮助用户了解自身情绪模式，发现变化规律，提供科学支持的实用工具（如正念练习、目标设定等）实现情绪平衡和幸福感提升。由心理学家和认知行为专家参与开发，确保方法专业有效，支持用户随时随地获得个性化的全天候支持，无需等待或担心评判。 Todai的主要功能 AI 情绪日记：随时用文字或语音记录当下
Youtu-agent 是腾讯优图实验室推出的开源智能体框架，用在构建、运行和评估自主智能体。框架基于开源模型DeepSeek-V3实现领先性能，支持多种模型 API 和工具集成，具备强大的智能体能力，如数据分析、文件处理和深度研究。框架用灵活的架构设计，支持 YAML 配置和自动智能体生成，简化开发流程。Youtu-agent 在 WebWalkerQA 和 GAIA 基准测试中表现出色，适用智
FramePackLoop 是基于 FramePack 推出的无限循环视频生成工具。工具通过创建主视频和连接视频，将视频组合成循环视频，适用视频背景、图标等场景。用户能自定义视频长度、循环次数等参数，支持 LoRA 模型和批量生成功能。工具提供丰富的自定义选项，适合视频制作和游戏开发等多种用途。FramePackLoop的项目地址GitHub仓库：https://github.com/red-po
# Framepack AI：革命性的AI视频生成模型Framepack AI是一种突破性的神经网络结构，用于AI视频生成。它采用创新的“下一帧预测”技术，并结合独特的固定长度上下文压缩机制，使用户能够生成高质量、高帧率（30fps）的视频，长度可达120秒，且硬件门槛极低（仅需配备6GB VRAM的消费级NVIDIA GPU）。## Framepack AI的独特之处是什么？Framepack
RTFM（Real-Time Frame Model）是李飞飞团队推出的实时生成式世界模型。模型能在单块H100 GPU上运行，实时生成3D场景，支持持久交互。RTFM通过观看大量视频数据学习光影、材质和空间关系，将复杂的物理渲染问题转化为基于数据的感知问题。RTFM为每一帧赋予空间坐标，用“上下文腾挪”技术，只关注附近帧生成新画面，实现高效且持久的世界构建。RTFM展示了未来世界模型的潜力，为实
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