Transformer模型研究

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。

Llama已然是最领先的开源大模型LLM，下载量接近3.5亿次，需求巨大，适用于各种自然语言处理任务。

LanceDB是一个开创性的工具，旨在彻底改变企业和个人处理多模态AI应用的方式。它提供强大的数据库解决方案，专门满足AI驱动环境的需求，简化了管理文本、图像、视频和音频等多种数据类型的复杂性，适用于开发者、数据科学家和商业分析师。

B-cos Networks旨在通过对齐实现模型的可解释性，提供最先进的性能，适用于各种机器学习任务。

NLPretext是一个综合性的NLP文本预处理库，提供多种文本处理功能，旨在为各种NLP用例提供高效和灵活的解决方案。它支持大规模文本数据的高效处理，并且允许用户根据需求定制预处理选项，方便集成和使用。

MoveNet是一个基于深度学习的高效姿态检测模型，能够在PyTorch环境中实时估计人体姿态，支持多种输入格式，并能在多个设备上运行，包括移动设备。

一个专门面向长视频生成的电影级数据集，特点是包含完整电影长度的视频、连贯的故事情节和多场景叙事，确保角色外观和音频在不同场景中的一致性，并提供分层的数据结构，包含高层电影信息和详细的镜头级描述

Anyscale是一个统一的计算平台，旨在利用Ray简化可扩展AI和Python应用的开发、部署和管理。用户可以轻松地开始使用Anyscale端点进行服务和微调开源大型语言模型（LLMs）。

这个项目能分析图像中对象之间的关系，是一个将Meta的Segment-Anything模型与ECCV'22论文相结合的演示：Panoptic Scene Graph Generation。

Semantic Scholar 是一个免费的AI驱动研究工具，旨在帮助学者发现相关的科学文献，利用先进的AI技术理解文献的语义，提升研究效率。

Scenic是一个基于JAX的计算机视觉研究库，支持多种计算机视觉任务，利用JAX的高性能特点，提供灵活和模块化的架构。

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。