TEKHUB AI为您提供人工智能产品开发服务
“该产品面向需要人工智能技术来提升生产力、运营效率的企业和组织。”
某在线教育公司使用该服务打造了智能助教机器人，帮助学生学习。
某电商平台使用该服务开发了个性化推荐系统，提高用户黏性。
某信息服务公司使用该服务开发了 Kunden服务聊天机器人，24小时响应用户咨询。
提供人工智能产品开发服务
开发聊天机器人、Recommendation系统等
需求分析、设计、开发、实施、维护全流程服务
https://tekhub.ai/
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Mini-InternVL是“迷你版”书生·万象大模型，是上海AI实验室与清华大学、南京大学等机构联合推出的轻量级多模态大型语言模型系列，包含1B、2B和4B三个参数版本，用较小的参数量实现较高的性能，其中Mini-InternVL-4B仅用5%的参数量达到InternVL2-76B约九成的性能。Mini-InternVL用InternViT-300M作为视觉编码器，与不同的预训练语言模型结合，基于动态分辨率输入策略和像素洗牌操作来减少视觉标记数量，提高处理效率。Mini-InternVL在多个一般多模态基准测试中表现出色，且能用简单的转移学习框架适应特定领域的下游任务。
多模态理解与推理：在给定图像和文本输入的情况下，理解和推理其中的语义关系。跨领域适应性：基于知识蒸馏和转移学习技术，适应不同的领域和任务。轻量级与高效性：Mini-InternVL在保持较小模型参数量（1亿至40亿）的同时，实现与大型模型相近的性能。使得在资源受限的环境中（如消费级GPU或边缘设备）高效运行，降低部署成本和计算资源需求。视觉指令调优：具备根据视觉指令进行调优的能力，更好地理解和执行用户基于图像的指令。动态分辨率输入：支持动态分辨率输入策略，根据图像的长宽比将其分割成不同大小的瓦片，并进行相应的处理。
视觉编码器（InternViT-300M）：作为模型的核心部分，视觉编码器负责将输入图像转换为模型能理解的特征表示。InternViT-300M是轻量级的视觉模型，基于知识蒸馏从更强大的InternViT-6B模型中继承丰富的视觉知识。蒸馏过程使得InternViT-300M能在多个视觉领域中表现出色，同时保持较小的模型参数量。知识蒸馏：将大型教师模型的知识转移到小型学生模型中，让学生模型能继承教师模型的性能。在Mini-InternVL中，InternViT-6B作为教师模型，基于计算负余弦相似性损失，将隐藏状态的知识传递给InternViT-300M。MLP投影器：MLP（多层感知器）投影器用在连接视觉编码器和语言模型。将视觉编码器输出的特征向量投影到一个适合语言模型处理的空间中，使得视觉信息和文本信息能有效地融合和交互。预训练语言模型（LLMs）：Mini-InternVL结合不同的预训练语言模型，如Qwen2-0.5B、InternLM2-1.8B和Phi-3mini。动态分辨率输入策略：基于动态分辨率输入策略。该策略根据图像的长宽比将其分割成448×448大小的瓦片，将瓦片组合成固定序列，最终生成一个2688×896分辨率的图像表示。且模型为每个瓦片添加一个缩略图，提供全局上下文信息。像素洗牌操作：基于像素洗牌操作，模型将图像的分辨率降低到原来的四分之一，减少视觉标记的数量。
GitHub仓库：https://github.com/OpenGVLab/InternVLHuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/OpenGVLab/internvl-adaptationarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.16261
自动驾驶：用在环境感知、行为预测和路径规划，处理多视角图像，识别和预测交通参与者的行为，生成安全高效的行驶路径。医学图像处理：辅助疾病诊断、图像标注和治疗方案建议，分析医学影像，提供诊断支持和治疗建议。遥感：进行土地利用分类、灾害监测和环境监测，识别不同类型的土地利用情况，评估自然灾害影响，监测环境变化。文档和图表理解：提取文档内容、解析表格和图表，生成文档摘要和图表解释，支持数据可视化和分析。视频理解：提取视频关键帧和内容，识别视频中的人物行为和事件，生成视频摘要和回答视频相关问题。
Weebo是实时语音聊天机器人，基于Whisper Small、Llama 3.2和Kokoro-82M技术驱动。能通过语音识别和生成技术，与用户进行自然流畅的对话，提供实时的语音交互体验。Weebo可以应用于多种场景，如个人助理、娱乐互动和教育辅导等。
语音到语音交互：用户可以通过语音与Weebo进行交流，无需手动输入文字，交互更加自然和便捷。实时对话：能实时响应用户的语音指令和问题，提供即时的反馈和回答，像与真人对话一样。多语言支持：支持多种语言，满足不同用户的需求。
语音识别：Weebo基于先进的语音识别技术，将用户的语音输入转换为文本。具体实现中，可以采用Web Speech API或WebRTC结合Whisper等技术。语音生成：Weebo使用AI语音生成技术，将文本转换为自然语音。基于深度学习模型，生成具有适当语调、节奏和情感表达的语音。
项目官网：https://amanvir.com/weeboGithub仓库：https://github.com/amanvirparhar/weebo
个人助理：用户可以随时随地通过语音指令让Weebo帮忙查询信息、设置提醒、安排日程等，提高生活和工作的效率。娱乐互动：在休闲时刻，与Weebo进行趣味对话或让它讲笑话、故事等，为用户带来娱乐体验。教育辅导：对于学习语言或特定知识的用户，Weebo可以作为一个互动式的学习工具，通过语音对话帮助用户更好地理解和掌握知识。
从随意对话到深度协作会议，Huddles提供了一种新的轻量级的音频或视频连接方式，随时随地连接。
Huddles适用于团队内部的随意对话、深度协作会议、解决问题、脑力激荡、合作编写文档等场景。
团队成员之间进行随意对话
多人协作解决问题
团队成员共享屏幕和文档进行协作
随意对话
深度协作会议
实时交流
共享屏幕和文档
提高工作效率
https://slack.com/intl/en-in/features/huddles
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ParGo是字节团队与中山大学合作提出的创新的多模态大语言模型连接器，提升视觉和语言模态在多模态大语言模型（MLLMs）中的对齐效果。通过结合局部token和全局token，使用精心设计的注意力掩码分别提取局部和全局信息，在控制token数量的同时增强了局部区域之间的关系建模，考虑图像的细节与全局视角，克服了传统方法中忽视细节的问题。
高效连接视觉与语言模态：ParGo采用全局+局部视角联合的方式，通过Partial-Global Perception Block（PGP）和Cascaded Partial Perception Block（CPP）两个关键模块，将视觉特征映射为Partial token和Global token，分别提取图像的局部和全局信息，实现了视觉特征和大语言模型（LLM）的高效连接，克服了传统方法对显著区域的过度聚焦问题。提升多模态大语言模型效果：在多个MLLM基准测试中表现出色，如在MME基准测试中相比传统的Q-Former投影器提升了259.96。特别是在强调细节感知能力的任务中，ParGo显著优于其他投影器，能够更准确地进行文字识别、更好地描述图像细节以及更有效地识别局部元素。自监督学习增强上下文理解：在训练阶段引入自监督学习策略，通过预测遮挡部分的内容来增强模型对上下文的理解能力，提高了模型的泛化性能，减少了对大规模标注数据的依赖。
全局+局部视角联合：ParGo采用两种类型的可学习token，基于attention机制，同时从局部和全局视角将视觉特征映射到大语言模型（LLM）中。Partial-Global Perception Block (PGP)：在ParGo中，视觉编码器的特征被映射为两种不同类型的token：Partial token和Global token，能够分别提取图像的局部和全局信息。Partial tokens：每个token仅与部分视觉特征进行交互，专注于图像的局部信息。Global tokens：全局token则与所有视觉特征进行交互，捕捉图像的全局信息。Cascaded Partial Perception Block (CPP)：ParGo在Partial-Global Perception模块之前引入了Cascaded Partial Perception (CPP)模块。CPP模块的核心是带有特殊设计掩码的自注意力机制，随着层数的增加，每个Partial token能访问到更多的相邻token，逐步扩展其感知范围。自监督学习策略：在训练阶段，ParGo引入了自监督学习策略，即通过预测遮挡部分的内容来增强模型对上下文的理解能力。
Github仓库：https://github.com/bytedance/ParGoarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.12928
视觉问答系统：ParGo能理解图像中的视觉线索，解析文本中的语义信息，在视觉问答任务中表现出色。图像字幕生成：ParGo在COCO Caption等任务上表现尤为突出，能生成高质量的图像字幕。能描述图像的全局信息，还能捕捉到图像中的局部细节，生成更加准确和丰富的字幕。跨模态检索：ParGo可以用于跨模态检索任务，帮助用户通过文本查询找到相关的图像，或者通过图像查询找到相关的文本。情感分析：ParGo能理解图像和文本中的情感信息，在情感分析任务中提供更准确的结果。 图像内容理解：ParGo可以用于图像内容理解任务，帮助系统更好地理解图像中的细节和全局信息。
微博评论智能机器人
“用户可以使用评论罗伯特来自动回复微博评论、进行网友交流以及学习人类的语言习惯和逻辑。”
用户A发布了一篇微博，评论罗伯特自动回复并表达了自己的观点。
用户B在微博评论区遇到了困惑，评论罗伯特给出了解答。
用户C与评论罗伯特展开了一次有趣的对话。
自动评论和回复微博
与网友进行交流
学习并模仿人类的语言习惯和逻辑
https://weibo.com/p/1005055762999670/
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MatterGen是微软推出的创新生成模型，专门用在设计无机材料。基于独特的扩散过程，逐步细化原子类型、坐标和周期晶格，生成跨越周期表的稳定、多样化的无机材料。MatterGen能被微调，满足广泛的性能约束，如化学组成、对称性、磁性、电子和机械性能等。与以往的材料生成模型相比，MatterGen在生成稳定、独特且新颖的材料方面表现出色，其生成的结构更接近DFT局部能量最小值。MatterGen能在给定的DFT属性计算预算内，找到更多满足极端性能约束的材料。
生成稳定、多样化的无机材料：跨越周期表生成各种无机材料，且生成的材料具有较高的稳定性、独特性和新颖性。满足广泛性能约束：基于微调，生成满足特定化学组成、对称性、磁性、电子和机械性能等约束条件的材料，如高磁性密度的磁性材料、特定带隙的半导体材料、高体模量的超硬材料等。逆向材料设计：直接根据目标性能约束生成材料结构，突破传统基于已知材料筛选方法的限制，大大提高寻找新型材料的效率。
扩散模型：基于扩散模型生成晶体材料。扩散模型基于逆转固定的破坏过程生成样本，该过程用学习到的分数网络实现。对于晶体材料，定义考虑其独特周期结构和对称性的定制化扩散过程，分别对原子类型、坐标和周期晶格进行破坏和去噪。分数网络：预训练等变分数网络，在大型稳定材料结构数据集上联合去噪原子类型、坐标和晶格。分数网络输出等变分数，用在去除噪声，无需从数据中学习对称性。适配器模块：引入适配器模块，在具有性能标签的额外数据集上对分数模型进行微调。适配器模块是注入基础模型每一层的可调组件，能根据给定的性能标签改变模型输出，实现对目标性能约束的引导生成。数据集：用大型多样化数据集Alex-MP-20进行预训练，该数据集包含从Materials Project和Alexandria数据集中重新计算的607,683个稳定结构。
项目官网：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/mattergen技术论文：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08628-5
能源存储：用在设计新型电池材料，如高比容量的锂离子电池正极材料和高性能的固态电解质，提高电池的能量密度和功率密度。催化：开发高选择性催化剂，用在石油化工和精细化工中的特定化学品合成，及环境催化中的汽车尾气处理，提高反应效率和环境友好性。碳捕获：设计高效吸附二氧化碳的材料和将二氧化碳转化为有用化学品的催化材料，实现碳的循环利用，助力环境保护。电子材料：研发新型半导体材料和高性能磁性材料，用在制造高性能的电子器件，推动电子技术的发展。超硬材料：开发用在切削工具和耐磨涂层的超硬材料，提高机械部件的耐磨性和抗腐蚀性，应用于航空航天、汽车等领域。
GameFactory 是香港大学和快手科技联合提出的创新框架，解决游戏视频生成中的场景泛化难题。框架基于预训练的视频扩散模型，结合开放域视频数据和小规模高质量的游戏数据集，通过多阶段训练策略，实现动作可控的游戏视频生成。
场景泛化能力：GameFactory 能生成多样化的游戏场景，不局限于单一风格或预设的场景。使生成的视频更具真实感和多样性。动作可控性：通过动作控制模块，GameFactory 可以实现对生成视频中角色或物体动作的精确控制。高质量数据集支持：为了支持动作可控的视频生成，GameFactory 采用了 GF-Minecraft 数据集。该数据集包含 70 小时的《我的世界》游戏视频，具有多样化的场景和详细的动作标注。交互式视频生成：GameFactory 支持生成无限长度的交互式游戏视频。用户可以通过输入指令或交互信号来控制视频内容的变化。
预训练视频扩散模型：GameFactory 基于在开放域视频数据上预训练的视频扩散模型，能生成多样化的游戏场景，突破了传统方法对特定游戏风格和场景的限制。三阶段训练策略第一阶段：使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）对预训练模型进行微调，使其适应目标游戏领域，同时保留大部分原始参数。确保模型在开放域的泛化能力得以保留。第二阶段：冻结预训练参数和 LoRA，专注于训练动作控制模块，避免风格与控制信号之间的纠缠。目标是确保生成的视频能根据用户输入进行准确的动作控制。第三阶段：移除 LoRA 权重，保留动作控制模块参数，使系统能在各种开放域场景中生成受控的游戏视频，不局限于特定的游戏风格。动作控制模块：GameFactory 引入了动作控制模块，支持自回归动作控制，能生成无限长度的交互式游戏视频。GF-Minecraft 数据集：为了支持动作可控的视频生成，研究团队发布了高质量的动作标注视频数据集 GF-Minecraft。数据集包含 70 小时的《我的世界》游戏视频，具有多样化的场景和详细的动作标注。数据集的设计满足了以下三个关键需求：可定制的动作：支持大规模、低成本的数据收集。无偏的动作序列：确保动作组合的多样性和低概率事件的覆盖。多样化的场景：通过预设的环境配置（如不同的生物群落、天气条件和时间段）增强场景多样性。
项目官网：https://vvictoryuki.github.io/gamefactoryarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08325
游戏开发：GameFactory 通过预训练的视频扩散模型和动作控制模块，能生成多样化的游戏场景和交互式视频内容。游戏内容创新：GameFactory 的开放域生成能力使其能够突破传统游戏引擎的限制，创造出全新的游戏风格和场景。自动驾驶：其动作控制模块和场景生成能力可以用于模拟自动驾驶环境，生成多样化的驾驶场景。具身智能（Embodied AI）：通过生成多样化的交互场景，为具身智能的研究提供支持。
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