OpenCity

Modelo base espacio-temporal de código abierto para la predicción del tráfico.

Producto ComúnProductividadPredicción de tráficoModelo espacio-temporal

OpenCity es un modelo base espacio-temporal de código abierto, enfocado en el ámbito de la predicción del tráfico. Este modelo integra la arquitectura Transformer y redes neuronales gráficas para capturar y estandarizar eficazmente las complejas relaciones espacio-temporales en los datos de tráfico, logrando una generalización de muestra cero en diferentes entornos urbanos. Se preentrena en conjuntos de datos de tráfico a gran escala y heterogéneos, aprendiendo representaciones ricas y generalizables, aplicables sin problemas a diversas situaciones de predicción del tráfico.

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OpenCity Situación del tráfico más reciente

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OpenCity Fuentes de tráfico

OpenCity Alternativas

OpenCity — Modelo base espacio-temporal de código abierto para la predicción del tráfico.

Qwen1.5-32B — Serie de modelos de lenguaje preentrenados basados en la arquitectura Transformer

Gemma-2b — Modelo de lenguaje preentrenado de código abierto lanzado por Google.

Google Vision Transformer — Modelo de reconocimiento de imágenes basado en Transformer

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

ART — Una técnica de transformador de área anónima para la generación de imágenes transparentes multicapa variables.

MoBA — MoBA es un mecanismo de atención de bloques mixtos para contextos de texto largo, diseñado para mejorar la eficiencia de los modelos lingüísticos grandes.

Magma — Magma es un modelo base capaz de comprender y ejecutar entradas multimodales, utilizable en tareas y entornos complejos.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

ViTPose — Conjunto de modelos ViTPose basados en Transformer

timesfm-2.0-500m-pytorch — Modelo de predicción de series temporales preentrenado desarrollado por Google Research.

ModernBERT — ModernBERT es un modelo de codificador de última generación con un rendimiento excepcional.

OpenEMMA — Modelo multimodal de conducción autónoma de extremo a extremo de código abierto

ModernBERT-base — Modelo codificador bidireccional eficiente para el procesamiento de textos largos

SynCamMaster — Tecnología de generación de video sincrónico multiperspectiva

InternVL2_5-26B — Modelo de lenguaje grande multimodal que integra la comprensión visual y lingüística.

Meta Llama 3.3 — Modelo lingüístico extenso de preentrenamiento multilingüe de 70 000 millones de parámetros

Llama-3.3-70B-Instruct — Modelo lingüístico extenso multilingüe de 70 mil millones de parámetros

OLMo 2 13B — Modelo de lenguaje de referencia académica en inglés de alto rendimiento

ViTLP — Modelo de preentrenamiento de diseño de texto guiado por visión para la inteligencia de documentos

Star-Attention — Técnica de inferencia eficiente para modelos de lenguaje grandes y secuencias largas

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4 — Modelo de lenguaje de código abierto para generación de código con 3200 millones de parámetros.

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — Modelo de generación de código de 0.5B parámetros con ajuste de instrucciones de la serie Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B — Modelo de 3B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder, enfocado en la generación y comprensión de código.

Informe técnico de Qwen2.5-Coder — Serie de informes técnicos de Qwen2.5-Coder

MobileLLM-1B — Modelo de lenguaje de Meta con menos de mil millones de parámetros, diseñado para aplicaciones en dispositivos móviles.

MobileLLM-600M — Modelo de lenguaje de 600M de parámetros, eficiente y optimizado, diseñado para aplicaciones en dispositivos.

MobileLLM-350M — Modelo de lenguaje de parámetros sub-mil millones eficientemente optimizado, diseñado para aplicaciones en dispositivos.

Oasis — Modelo de IA de mundo abierto en tiempo real basado en Transformer

Aya Expanse-8b — Modelo de lenguaje grande multilingüe que admite 23 idiomas.