该项目实现了针对语言模型的攻击方法，特别是在指令调优过程中，旨在提高模型对恶意输入的鲁棒性，同时研究指令调优对模型性能的影响。
该项目专注于通过同心因果注意机制减轻模型中的物体幻觉问题，旨在提高模型对物体的识别能力，特别是在复杂的视觉语言任务中。
基于论文知识复现 Pi（Physical Intelligence）智能视觉行动模型的开源项目，主要功能是模拟人类如何通过视觉和语言理解来指导行动。
TorchScale 包含我们在Transformers稳定性（DeepNet）、通用性（Magneto/Foundation Transformers）和效率性（X-MoE）的一系列研究的官方实现。我们希望通过基础本质的研究探索AI（尤其是大模型）的通用结构，并在NLP，CV，Speech和多模态等领域的任务和基础模型中广泛验证，欢迎大家使用、交流、合作开发。
该项目提供了从多个视角生成场景图的能力，能够分析复杂的场景关系，提升视觉理解能力。
ColorPeel是一个利用扩散模型，通过颜色和形状的分离来进行颜色提示学习的项目，旨在提高图像生成的灵活性与质量。
一种处理噪声标签的少样本学习方法，旨在提高模型在标签不准确情况下的学习能力。该方法利用少量标记样本进行训练，具备对标签噪声的鲁棒性，适用于图像分类等任务。
