V-JEPA

O próximo passo em inteligência de máquina avançada

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O Meta lançou o modelo Video Joint Embedding Predictive Architecture (V-JEPA), um passo crucial no avanço da inteligência de máquina, proporcionando uma compreensão mais realista do mundo.

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V-JEPA

V-JEPA Situação do Tráfego Mais Recente

V-JEPA Tendência de Visitas

V-JEPA Distribuição Geográfica das Visitas

V-JEPA Fontes de Tráfego

V-JEPA Alternativas

V-JEPA — O próximo passo em inteligência de máquina avançada

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V é uma estrutura de geração de imagem para vídeo lançada pela Tencent, baseada no HunyuanVideo.

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview é o mais recente resultado da série Qwen, construído com base no Qwen2.5-Max, e apresenta poderosas capacidades de raciocínio e aplicações em múltiplas áreas.

Claude 3.7 Sonnet — O Claude 3.7 Sonnet é o mais recente modelo de inteligência artificial da Anthropic, que oferece respostas rápidas e raciocínio profundo.

kg-gen — Ferramenta de IA que extrai grafos de conhecimento de qualquer texto.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis ​​latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.

Lumina-Video — Lumina-Video é um projeto experimental de geração de vídeo, com suporte à geração de vídeo a partir de texto.

Pensamentos Abertos — Um projeto comunitário focado em organizar os melhores conjuntos de dados de raciocínio de código aberto.

VideoJAM — VideoJAM é uma estrutura para aprimorar a coerência de movimento em modelos de geração de vídeo.

MatAnyone — MatAnyone é um framework de remoção de fundo de vídeo estável e com foco em objetos específicos, adequado para cenários complexos.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B é uma nova estrutura autoregressiva que unifica a compreensão e a geração multimodais.

Tarsier — Tarsier é um grande modelo de linguagem de vídeo lançado pela ByteDance para gerar descrições de vídeo de alta qualidade.

leapfusion-hunyuan-image2video — Uma nova técnica de amostragem de imagem para vídeo, baseada no modelo Hunyuan, para gerar vídeos de alta qualidade.

OmniThink — OmniThink é uma estrutura que aprimora a densidade de conhecimento em textos gerados por máquina, simulando o processo de pensamento humano.

Seaweed-APT — Seaweed-APT é um modelo que suporta a geração de vídeo em tempo real, em uma única etapa, com resolução 1280x720 a 24fps.

MangaNinja — MangaNinja é um método de coloração de esboço baseado em referência, que permite correspondência precisa e controle de interação granular.

MiniMax-01 — Modelo de linguagem poderoso com 456 bilhões de parâmetros, capaz de processar contextos de até 4 milhões de tokens.

rStar-Math — Apresenta os resultados de uma pesquisa que demonstra a capacidade de modelos de linguagem pequenos em dominar o raciocínio matemático por meio da autorreflexão e evolução.

SVFR — SVFR é uma estrutura unificada para restauração de rostos em vídeo.

Infini-Megrez — Modelo de compreensão multimodal de ponta a ponta, com sinergia de hardware e software para liberar a inteligência de ponta a ponta.

CausVid — Gerador de vídeo causal rápido, permitindo a geração de vídeo instantânea.

Genie 2 — Modelo de mundo básico em larga escala, gerando ambientes 3D interativos e diversos.

LLaMA-Mesh — União de modelos de linguagem e geração de malha 3D

Pesquisa e Resumo de Vídeo NVIDIA — Construção de um agente de pesquisa e resumo de vídeo para extrair insights de vídeos.

Humano Digital Ultraleve — Modelo de humano digital ultraleve, com execução em tempo real em dispositivos móveis

CogView3-Plus-3B — Modelo de geração de imagem a partir de texto, com suporte à geração de imagens em alta resolução.

F5-TTS — Modelo de síntese de texto para fala (TTS) de alta qualidade baseado em aprendizado profundo

Llama 3.2 3b Voice — Ferramenta de síntese de voz que utiliza o modelo Llama.

Academia de Inteligência Artificial Udacity — Oferece cursos de IA e aprendizado de máquina

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.