CS25

スタンフォード大学のCS25コースは、深層学習モデルであるTransformersに焦点を当てています。

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CS25は、スタンフォード大学が開講するコースで、世界的に大きな影響を与えている深層学習モデルTransformersを主に扱います。GPTやGeminiなどのLLMアーキテクチャから、DALL-EやSoraなどの創造的なアプリケーションまで、Transformers研究の最先端を担う研究者らを招き、最新の進歩について議論します。CS25は、スタンフォード大学で最も人気があり、最も刺激的なセミナーコースの一つとなっています。

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CS25 — スタンフォード大学のCS25コースは、深層学習モデルであるTransformersに焦点を当てています。

DeepLearning.AI — AI分野の専門コースとリソースプラットフォーム

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2Vは、テンセントがHunyuanVideoに基づいて開発した、画像から動画を生成するフレームワークです。

QwQ-32B — QwQ-32Bは、複雑な問題解決とテキスト生成のために設計された、強力な推論モデルであり、優れたパフォーマンスを発揮します。

CogView4-6B — CogView4-6Bは、高品質な画像生成に特化した強力なテキストから画像への生成モデルです。

UniTok — UniTokは、視覚生成と理解のための統一的な視覚トークナイザーです。

PhotoDoodle — PhotoDoodleは、少量のサンプルペアデータから芸術的な画像編集を学習するコード実装です。

日中翻訳 — 中国語を入力すると、日本語に自動翻訳され、仮名とローマ字が表示されます。日本語学習を支援します。

DeepSeek Infraにおけるプロファイリングデータ — V3/R1における計算と通信のオーバーラップ戦略を分析し、深層学習フレームワークの性能分析データを提供します。

DualPipe — V3/R1訓練における計算と通信のオーバーラップを実現する双方向パイプライン並列アルゴリズムです。

DeepGEMM — DeepGEMMは、効率的なFP8行列乗算のためのCUDAライブラリであり、細粒度スケーリングと様々な最適化技術をサポートしています。

FlexHeadFA — 高速かつメモリ効率の高い正確なアテンションメカニズム

FlashMLA — FlashMLAはHopper GPU向けに最適化された、高効率なMLAデコードカーネルです。可変長シーケンスサービスに適しています。

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Previewは、Qwenシリーズの最新成果であり、Qwen2.5-Maxを基盤として構築されています。強力な推論能力と多様な分野への適用能力を備えています。

Claude 3.7 Sonnet — Anthropic社が開発した最新のAIモデルで、高速な応答と高度な推論を両立します。

VLM-R1 — VLM-R1は、安定性と汎用性に優れた強化学習に基づくビジュアル言語モデルであり、画像理解タスクに特化しています。

BioEmu — BioEmuは、タンパク質平衡系アンサンブルを拡張可能なシミュレーションを行うための生成型深層学習モデルです。

语音 YuYin — AIによるリアルタイムフィードバックで、中国語の音調と発音を習得できるオンライン学習プラットフォームです。

FlashVideo — FlashVideoは、ディテールと忠実度の高い高解像度動画生成モデルです。

DeepSeekモデル互換性チェック — デバイスが様々な規模のDeepSeekモデルを実行できるかどうかを検出し、互換性を予測します。

Huginn-0125 — Huginn-0125は、35億パラメータを持つ潜在変数循環型深層モデルであり、推論とコード生成に優れています。

循環型事前学習モデル — 4096個のAMD GPU上で動作する大規模深層循環言語モデルの事前学習コードです。

InspireMusic — PyTorchベースの音楽、楽曲、オーディオ生成ツールキット。高品質オーディオ生成に対応

Lumina-Video — Lumina-Videoは、テキストからビデオを生成する試作プロジェクトです。

Brain2Qwerty — 非侵襲型のブレイン・コンピュータ・インターフェース技術。脳波図（EEG）または脳磁図（MEG）を用いて脳活動を解読し、テキスト入力を実現します。

VisoMaster — AI技術を活用した、自然な効果を実現する強力な動画置換・編集ソフトウェアです。

LLaSA_training — LLaSA：LLaMAベースの音声合成の訓練時間と推論計算量を削減

VideoJAM — VideoJAMは、動画生成モデルのモーションの一貫性を向上させるためのフレームワークです。

BEN2 — BEN2は、深層学習に基づく画像セグメンテーションモデルであり、背景消去と前景抽出に特化しています。

DeepResearch123 — AI研究リソースナビゲーションウェブサイト。AI研究リソース、ドキュメント、実践事例を提供します。