Toucan TTS是由德国斯图加特大学自然语言处理研究所(IMS)开发的文本到语音合成工具箱,支持超过7000种语言,包括多种方言和变体,提供多说话人语音合成、语音风格克隆和人机交互编辑功能。
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2025-08-31
Torch-MLU 是寒武纪开源的 PyTorch 设备后端扩展插件,支持开发者将寒武纪 MLU 系列智能加速卡作为 PyTorch 的加速后端使用。插件实现了对 PyTorch 的原生支持,开发者能无缝地将基于 GPU 的深度学习模型迁移到寒武纪 MLU 硬件上,提升模型的训练和推理效率。
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2025-08-31
Tora是阿里推出的AI视频生成框架,基于轨迹导向的扩散变换器(DiT)技术,将文本、视觉和轨迹条件融合,生成高质量且符合物理世界动态的视频内容。Tora由轨迹提取器、时空DiT和运动引导融合器组成,能够精确控制视频的动态表现,支持长达204帧、720p分辨率的视频制作。
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2025-08-31
ToonCrafter是由腾讯AI实验室、香港中文大学和香港城市大学的研究人员开源的卡通动画视频插值工具,突破了传统卡通动画制作中线性运动的假设限制,采用创新的生成式插值技术,仅需两张关键帧图片,即可自动生成中间动态帧。
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2025-08-31
ToonComposer 是香港中文大学、腾讯 PCG ARC 实验室和北京大学研究人员共同推出的生成式 AI 工具,几秒能将草图转化成专业级动画。ToonComposer基于生成式后关键帧技术,将传统动画制作中的中间帧生成和上色环节整合为自动化过程,仅需一个草图和一个上色参考帧,能生成高质量的动画视频。
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2025-08-31
Toolkami 是极简的 AI Agent 框架,用七种工具支持运行, 包括读(Read)、写(Write Diff)、浏览(Browse)、命令(Command)、提问(Ask)、思考(Think)。框架支持 Turbo 模式,实现完全自主操作,具备热重载功能,方便实时更新代码。
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2025-08-31
TongGeometry 是北京通用AI研究院和北京大学AI研究所联合推出的基于树搜索的几何模型,专门用在提出和解决奥林匹克级别的几何问题。TongGeometry基于高效的搜索算法和大规模并行计算,建立迄今为止最广泛的几何定理库,发现了67亿个需要辅助构造的几何定理,其中41亿个具有几何对称性。
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2025-08-31
TokenVerse 是基于预训练文本到图像扩散模型的多概念个性化图像生成方法。能从单张图像中解耦复杂的视觉元素和属性,从多张图像中提取概念进行无缝组合生成。支持多种概念,包括物体、配饰、材质、姿势和光照等,突破了现有技术在概念类型或广度上的限制。
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2025-08-31
TokenSwift 是北京通用人工智能研究院团队推出的超长文本生成加速框架,能在90分钟内生成10万Token的文本,相比传统自回归模型的近5小时,速度提升了3倍,生成质量无损。TokenSwift 通过多Token生成与Token重用、动态KV缓存更新以及上下文惩罚机制等技术,减少模型加载延迟、优化缓存更新时间并确保生成多样性。
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2025-08-31
ToddlerBot是斯坦福大学开源的用在运动操作的开源机器学习与人形机器人平台,为高效收集大规模、高质量的训练数据设计。ToddlerBot具备30个主动自由度,用Dynamixel电机,总成本控制在6000美元以内。基于数字孪生技术和零点校准,ToddlerBot能实现模拟到现实的零样本转移,且远程操作设备支持高效现实世界数据收集。
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2025-08-31
Titans是谷歌推出的新型神经网络架构,能突破Transformer在处理长序列数据时的记忆瓶颈。Titans引入神经长期记忆模块,模拟人脑记忆机制,特别强化对意外事件的记忆能力。Titans架构包含三种变体:MAC(记忆作为上下文)、MAG(记忆作为门)和MAL(记忆作为层),分别用不同的方式整合记忆模块。
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2025-08-31
TinyVLA是一种面向机器人操控的视觉-语言-动作(VLA)模型,由华东师范大学和上海大学团队推出。针对现有VLA模型的不足,如推理速度慢和需要大量数据预训练,提出解决方案。TinyVLA基于轻量级的多模态模型和扩散策略解码器,显著提高推理速度,减少对大规模数据集的依赖。
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2025-08-31
TinyTroupe是microsoft推出的实验性Python库,用在模拟具有特定个性、兴趣和目标的人工代理(TinyPersons),在模拟环境(TinyWorld)中进行互动。TinyTroupe基于大型语言模型(如GPT-4)生成逼真的行为,研究人类行为和消费者类型。TinyTroupe的目标是基于模拟环境理解人类行为,在生产力和商业场景中提供启示。
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2025-08-31
TinyR1-Preview是北京大学计算机学院与360公司联合推出的32B参数量的推理模型。模型仅用5%的参数量,逼近Deepseek-R1-671B的性能,TinyR1-Preview在数学领域(AIME评测78.1分)逼近原版R1(79.8分),远超70B的Deepseek-R1-Distill-Llama(70.0分)。
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2025-08-31
TimesFM 2.0是谷歌研究团队推出的开源时间序列预测模型。具备强大的预测能力,可处理长达2048个时间点的单变量时间序列,支持任意预测时间跨度。模型采用仅解码器架构,结合输入修补和修补掩码技术,实现高效训练与推理,支持零样本预测。预训练数据集丰富,涵盖多个领域,使模型具有良好的泛化能力。
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2025-08-31