「开源视觉模型」共找到 9003 篇相关文章
Coze 开源 ：全整理
字节跳动开源AI Agent开发平台Coze，含核心产品Coze Studio和Coze Loop。前者可零代码或低代码编排AI Agent；后者是运维中心，解决全链路挑战。采用Apache 2.0协议，安装门槛低，意在构建生态闭环。
开源 AI 视频平台
开源 AI 视频平台集成剪辑生成器、AI 短视频、YouTube 工作室三大工具，能将长视频转短视频，为业务生成营销视频，还具备免费 YouTube 工具包。支持多平台发布，自托管永久免费。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
模型大一统？1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」！
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。
两岁的Llama，最初的14位作者已跑了11个！Mistral成最大赢家
Meta 开源 Llama 模型改变大模型格局，但短短两年，14 位初创作者 11 人离职。Mistral 受益最大，由两位核心架构师创立，其模型与 Meta 竞争。Meta 面临留才挑战，领先优势消退。
虾、马之后，人类登场！这个霸榜GitHub项目火了
OpenHuman 是 tinyhumansai 团队构建的开源桌面 AI 智能助手，采用 GNU 许可证开源。它解决了 AI 助手失忆、集成碎片化等痛点，有记忆树、TokenJuice 等技术，目前在开源社区反响大。
ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石：北大提出ToolVQA数据集，引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集，用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本，贴近真实需求。通过ToolEngine构建，涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳，代码与模型已开源。
16个月后Meta杀回开源，小扎力挺蒸馏
Meta发布新开放AI模型Muse Glimmer底层参数，未来几周将开放Muse Spark 1.2模型权重。扎克伯格力挺开源，称要为数十亿人提供免费强大AI，还为模型蒸馏辩护。Meta此举有现实压力，也想创造算力需求。
真情实感体验了阿里「千问APP」后，为什么说它是「中国的ChatGPT」？
近日阿里推出面向全球的千问APP。从产品定位、模型能力、效果来看，它接近ChatGPT，是“中国的ChatGPT”。它打通Qwen模型和应用，界面极简，功能多，体验佳，有望让大家重新认识阿里大模型应用。
四大AI手搓蒙娜丽莎！8次临摹，最像那版全被自己改没了
AI工具平台TryAI搭建「绘画竞技场」，让GPT - 5.6 Sol等四个视觉模型临摹蒙娜丽莎等，记录实验过程。结果显示，模型最终作品不如中途最佳版，且成本差异大，工具使用方式不同。