🏆基座模型
①项目：Hunyuan-Large
★Hunyuan-Large是由腾讯开源的基于Mixture of Experts (MoE)的Transformer模型，拥有389B参数，其中52B为活跃参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉等领域表现出色，旨在通过优化资源消耗来保持高性能。
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②项目：SAM2Long
★SAM2Long项目旨在提升SAM 2在长视频分割中的表现，通过引入无训练的记忆树结构，解决了在长视频场景中常见的错误累积问题。该项目在处理物体遮挡和重现时表现出色，显著提高了分割的准确性和鲁棒性。
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🛠️框架平台、必备工具
①项目：LLaMA-O1
★LLaMA-O1是一个开源的大型推理模型框架，旨在通过蒙特卡罗树搜索（MCTS）、自我博弈强化学习（Self-Play Reinforcement Learning）、PPO、AlphaGo Zero的双策略范式以及大型语言模型来实现训练、推理和评估。
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②项目：In-Context LoRA
★In-Context LoRA是一个用于扩散transformer的项目，旨在通过微调文本到图像模型来生成具有可定制内在关系的图像集。该项目允许在生成过程中基于另一个图像集进行条件化，从而实现任务无关的自适应，适用于广泛的应用场景。
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③项目：FlowToken
★FlowToken 是一个 React 组件库，旨在增强大语言模型（LLM）文本流的视觉呈现。该库提供多种动画效果，使文本以平滑和动态的方式出现，从而提供引人入胜的用户体验。FlowToken 兼具响应性和轻量级，优化了性能并兼容所有现代浏览器。
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④项目：Paper Reviewer
★Paper Reviewer项目利用大语言模型（LLMs）和文档解析工具从学术论文中提取信息。该项目为AI Paper Reviewer网站提供支持，旨在通过自动化的方式解析论文内容，提取图像、描述、章节细节和参考文献等信息，以提高论文审阅的效率和准确性。
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