Fox-1是TensorOpera推出的一系列小型语言模型（SLMs），包括Fox-1-1.6B和Fox-1-1.6B-Instruct-v0.1。Fox-1模型在3万亿个网络抓取的文档数据上预训练，在50亿个指令遵循和多轮对话数据上微调。Fox-1采用3阶段数据课程和深度架构设计，具有256K的扩展词汇量和GQA机制，提高了效率和性能。Fox-1模型在包括ARC Challenge、HellaSwag、MMLU、GSM8k等在内的多个标准语言模型基准测试中展现出卓越的性能，超越参数规模是其两倍的模型。
GaussianAnything 是南洋理工大学 S-Lab 联合上海 AI Lab 等机构推出的 3D 生成框架。GaussianAnything 基于交互式的点云结构化潜空间和级联的流匹配模型，实现高质量、可扩展的 3D...
GarDiff是一种创新的虚拟试穿技术，通过使用CLIP和VAE编码来提取服装的外观先验，结合服装聚焦适配器和高频细节增强算法，生成高保真且细节丰富的试穿图像。能精确地对齐服装与人体姿态，保留服装的复杂图案和纹理，提供真实的...
GameNGen是谷歌推出的首个AI游戏引擎，能以每秒20帧的速度实时生成逼真的DOOM游戏画面，甚至让60%的玩家无法区分真假。GameNGen预示着游戏开发可能不再需要传统编程，大幅降低成本，同时为游戏创作带来无限可能。...
GameGen-X是香港科技大学、中国科学技术大学等机构研究人员推出的扩散变换器模型，用在生成和交互控制开放世界游戏视频。模型能模拟游戏引擎功能，如创新角色、动态环境、复杂动作和多样化事件，支持用户用文本指令和键盘控制等多模...
GameGen-O 是腾讯推出的一款基于 Transformer 架构的游戏视频生成模型，专门用于生成开放世界视频游戏。模型能模拟游戏引擎的多种功能，包括生成游戏角色、动态环境、复杂动作等，支持交互控制，支持用户通过文本、操...
GameFactory 是香港大学和快手科技联合提出的创新框架，解决游戏视频生成中的场景泛化难题。框架基于预训练的视频扩散模型，结合开放域视频数据和小规模高质量的游戏数据集，通过多阶段训练策略，实现动作可控的游戏视频生成。...
GTSinger是由浙江大学研究团队推出的大型开源高质量歌声数据集，旨在支持多样化的歌声任务。GTSinger包含80.59小时的专业录音棚录制的歌声，涵盖九种不同语言（汉语、英语、日语、韩语、俄语、西班牙语、法语、德语和意...
GTA（a benchmark for General Tool Agents）是上海交通大学和上海AI实验室共同推出的基准测试，评估大型语言模型（LLMs）在真实世界场景中调用工具的能力。GTA基于提供真实的用户问题、真实...
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