Mit Über 110.000 Downloads Ist Der OpenThoughts-114k-Reasoning-Datensatz Online; Das Erste KI-Tool Zur Erstellung Von Kurzdramen, SkyReels-V1, Ist Da! Verabschieden Sie Sich Von Hohen Kosten Und Langen Zyklen
Das dominante CEO-Kurzdrama kann als moderner „elektronischer eingelegter Senf“ bezeichnet werden. In nur wenigen Minuten ist es voller verrückter Süße und energiegeladener Wendungen, sodass unzählige Zuschauer darin versinken und nicht mehr aufhören können. Das traditionelle Kreativmodell ist jedoch zeit- und arbeitsintensiv, was die Produktion von Kurzstücken stark einschränkt.
Das von Kunlun Wanwei eingeführte Modell SkyReels-V1-Hunyuan-I2V könnte neue Ideen für die Erstellung von Kurzdramen bringen.Die Feinabstimmung basiert auf HunyuanVideo mit über 13 Milliarden Parametern. Nach einem intensiven Training mit umfangreichen Film- und Fernsehdaten auf Hollywood-Niveau kann es 33 Gesichtsausdrücke und 400 natürliche Bewegungskombinationen genau erkennen. Das generierte Video weist Bild für Bild eine Filmtextur auf.
Auf der offiziellen Website von hyper.ai wurde jetzt das Tutorial „SkyReels-V1-Hunyuan-I2V – Erste Demo zur Erstellung eines KI-Kurzdramas“ veröffentlicht.Kommen Sie und beginnen Sie Ihre Reise zur Erstellung kurzer Theaterstücke~
Online-Nutzung:https://go.hyper.ai/45cHH
Darüber hinaus möchte ich Ihnen eine Veranstaltung zum wissenschaftlichen Austausch empfehlen. Die neueste Live-Übertragung von Meet AI4S findet am 7. März um 12:00 Uhr mittags unter dem Motto „Ihre Macht im KI-Zeitalter: Transformation unter Hardcore-Technologie“ statt.Wir haben Professor Huang Hong von der Huazhong University of Science and Technology, Zhou Dongzhan, einen jungen Forscher vom AI for Science Center des Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, und Zhou Bingxin, einen Assistenzforscher vom Institute of Natural Sciences der Shanghai Jiao Tong University, eingeladen.Stellen Sie persönliche Erfolge vor und teilen Sie Erfahrungen aus der wissenschaftlichen Forschung.
Vom 24. bis 28. Februar gibt es Updates auf der offiziellen Website von hyper.ai:
* Hochwertige öffentliche Datensätze: 10
* Auswahl an hochwertigen Tutorials: 7
* Community-Artikelauswahl: 10 Artikel
* Beliebte Enzyklopädieeinträge: 5
* Top-Konferenzen mit Deadline im März: 6
Besuchen Sie die offizielle Website:hyper.ai
Ausgewählte öffentliche Datensätze
1. OpenThoughts-114k Reasoning-Datensatz
Der OpenThoughts-114k-Reasoning-Datensatz konzentriert sich auf Bereiche wie Mathematik, Code, Wissenschaft und Rätsel. Es enthält 114.000 hochwertige Beispiele und zielt darauf ab, kleine Reasoning-Modelle zu trainieren, um bestehende große Modelle (wie DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B und DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B) bei Mathematik- und Code-Reasoning-Aufgaben zu übertreffen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/JfftY
2. Goku-MovieGenBench-Filmvideodatensatz
Bei diesem Datensatz handelt es sich um einen Videodatensatz mit Schwerpunkt auf Aufgaben zur Filmgenerierung. Er enthält etwa 1.000 Videobeispiele und wird zum Trainieren und Bewerten von Goku, einem flussbasierten Basismodell zur Videogenerierung, verwendet. Es kombiniert hochwertiges Videomaterial, um das Trainingsmodell der gleichgerichteten Transformer-Architektur zu unterstützen und so qualitativ hochwertigere visuelle Generierungseffekte zu erzielen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/XeV82
3. Datensatz zum Schlagflügelsystem Robotik-Datensatz
Dieser Datensatz wurde speziell für die Untersuchung des tiefen inversen Abbildungsmodells von Flügelschlagrobotern erstellt und zielt darauf ab, einen neuen Lernrahmen für die Steuerung von Flügelschlagrobotern bereitzustellen. Es enthält 548 Experimente mit jeweils 470 Zeitpunkten, 3 Flügelrotationswinkeln (Nickwinkel, Gieren, Rollen) und 5 Merkmalen (3 Kraftmessungen und 2 Drehmomentmessungen) bei einer Datenabtastrate von 25 Hz.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/ucDdq
4. LIMO-Benchmark-Datensatz für mathematisches Denken
LIMO ist ein Datensatz zum mathematischen Denken, der darauf abzielt, die mathematische Denkfähigkeit großer Modelle durch sorgfältige Auswahl hochwertiger Trainingsbeispiele zu trainieren und zu bewerten, um ihre Leistung in Mathematikprüfungen und Wettbewerbsfragen (wie AIME, MATH-500 usw.) zu verbessern.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/MSOK1
5. OSC Molekulardatensatz
Der Datensatz enthält 4 verschiedene Arten von OSC-Moleküldatensätzen, die zur Bewertung der Eigenschaftsvorhersageleistung verwendet werden: HOPV (Lopez et al. 2016), PFD (Nagasawa et al. 2018), NFA (Miyake und Saeki 2021) und PD (Miyake und Saeki 2021).
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/Ku2VO
6. Dolphin-R1-Inferenzdatensatz
Der Datensatz enthält etwa 800.000 Beispiele und soll qualitativ hochwertige Beispiele für das Training von Inferenzmodellen wie DeepSeek-R1 bereitstellen. Die Datenquellen umfassen 200.000 Beispiele von DeepSeek-R1, Gemini Flash und Dolphin Chat. Diese Beispiele werden hauptsächlich verwendet, um die Leistung des Modells bei Denkaufgaben zu verbessern und decken komplexe Aufgaben wie Mathematik, Logik und Codierung ab.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/Z6QBU
7. NuminaMath-1.5-Datensatz für mathematisches Denken
Dieser Datensatz eignet sich für den Bereich der Mathematikdidaktik und für Wettbewerbsprobleme. Es enthält etwa 900.000 hochwertige Mathematikaufgaben auf Wettbewerbsniveau und die Lösung für jede Aufgabe liegt im Chain of Thought (CoT)-Format vor. Diese Probleme basieren auf Mathematikübungen an chinesischen weiterführenden Schulen sowie auf Wettbewerbsfragen der amerikanischen und internationalen Mathematikolympiade.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/72c4t
8. pyMethods2Test Programmiersprachenverarbeitungsdatensatz
Dieser Datensatz enthält eine große Anzahl von Open-Source-Unit-Testmethoden und entsprechenden Fokuskarten mit dem Ziel, effektive Unit-Testfälle für Python-Code zu generieren und die Lücke in der Python-Sprache in großen Testdatensätzen zu schließen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/Vqe4c6
9. Maßgeschneiderter Stratos 17k Reasoning Task-Datensatz
Dieser Datensatz wird durch die Verbesserung der Sky-T1-Datenpipeline von Berkeley und unter Verwendung der destillierten Daten von DeepSeek-R1 generiert und soll das Training leistungsstarker Inferenzmodelle unterstützen. Der Datensatz enthält Fragen, Argumentationslinien und Antworten und deckt verschiedene Bereiche ab, beispielsweise Code, Mathematik und wissenschaftliche Rätsel.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/xi1jt
10. s1K Reasoning Problem Dataset
Der Datensatz enthält 1.000 Fragen und ihre detaillierten Begründungen und Antworten. Der Datensatz deckt 50 verschiedene Bereiche ab, darunter Wahrscheinlichkeitstheorie, quantitative Interviewfragen und Olympiadenfragen, und stellt sicher, dass das Modell verschiedene Arten von Denkaufgaben bewältigen kann.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/gvIyv
Ausgewählte öffentliche Tutorials
1. SkyReels-V1-Hunyuan-I2V Die erste Demo eines KI-Modells zur Erstellung von Kurzdramen
Bei diesem Modell handelt es sich um ein Modell zur Generierung hochwertiger Videos, das sich auf die menschenzentrierte Videogenerierung in Filmqualität konzentriert. Es basiert auf dem HunyuanVideo-Modell und wurde mit zig Millionen hochwertigen Film- und Fernsehdaten trainiert. Es kann Videoinhalte mit einer Textur auf Kinoniveau generieren.
Die relevanten Modelle und Abhängigkeiten dieses Projekts wurden bereitgestellt. Sie müssen nur Bilder hochladen und Befehle eingeben, um mit der Erstellung Ihres Sketches zu beginnen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/45cHH
2. Ein-Klick-Bereitstellung von DeepSeek-R1-70B
Bei diesem Modell handelt es sich um ein inferenzverstärktes Modell mit einer Parametergröße von bis zu 70 Milliarden. Es wird basierend auf Llama3.3-70B-Instruct trainiert und verwendet Verstärkungslernen und Destillationstechnologie, um die Argumentationsleistung zu verbessern. Es übernimmt nicht nur die Vorteile der Modelle der Llama-Reihe, sondern optimiert auf dieser Grundlage auch die Denkfähigkeit weiter, insbesondere bei Mathematik-, Code- und logischen Denkaufgaben.
Dieses Projekt kann über die Gradio-Schnittstelle eine interaktive Front-End-Schnittstelle generieren. Die relevanten Modelle und Abhängigkeiten wurden bereitgestellt und Sie können mit einem Klick einen Dialog mit dem Modell starten.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/LlFKB
3. Stellen Sie DeepSeek R1 mit Ollama und Open WebUI bereit
DeepSeek-R1 ist die erste Version der von DeepSeek im Jahr 2025 eingeführten Sprachmodellreihe, die sich auf effiziente und leichte Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung konzentriert. Entwickelt, um den Bedarf an Rechenressourcen zu reduzieren und gleichzeitig eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten. DeepSeek-R1 wurde mit Fokus auf praktische Anwendungsszenarien entwickelt, unterstützt eine schnelle Bereitstellung und Integration und eignet sich für eine Vielzahl von Aufgaben, darunter Textgenerierung, Dialogsysteme, Übersetzung und Zusammenfassungsgenerierung.
Gehen Sie zur offiziellen Website, um den Container zu klonen und zu starten, kopieren Sie die API-Adresse direkt und Sie können mit dem Modell kommunizieren.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/2UJDf
4. LAMMPS-Tutorial für den Einstieg: Abschätzung des Schmelzpunkts von FCC Cu mithilfe der npt-Temperaturregelung
LAMMPS kann zur Modellierung einer Vielzahl von Materialien verwendet werden, darunter Festkörpermaterialien (Metalle, Halbleiter), Biomoleküle, Polymere usw., und kann eine Vielzahl von Partikelinteraktionsmodellen für verschiedene Materialien bereitstellen.
Dieses Tutorial ist ein Einführungstutorial für LAMMPS: Schätzung des Schmelzpunkts von FCC Cu mithilfe der NPT-Temperaturregelung. Es kann mit der CPU-Version von LAMMPS ausgeführt werden, um schnell mit molekulardynamischen Simulationen zu beginnen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/BajMV
5. LTX-Video ultraschnelle Videogenerierung
LTX-Video ist ein Videogenerierungsmodell, das Transformer- und Video-VAE-Technologie verwendet, um effizient hochauflösende Videos zu generieren. Darüber hinaus unterstützt LTX-Video mehrere Methoden zur Videogenerierung, darunter von Text zu Video und von Bild zu Video. Folgen Sie den Schritten des Tutorials und erstellen Sie ein hochauflösendes Video, indem Sie einfach beschreiben, was Sie vorhaben.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/EfjvF
6. Demo des MatterGen-Modells für anorganisches Materialdesign
MatterGen ist ein generatives, KI-basiertes anorganisches Materialdesignmodell von Microsoft, das durch Feinabstimmung die Erzeugung von Materialien steuert, die verschiedene Eigenschaftsbeschränkungen erfüllen. Ziel ist die direkte Erzeugung neuer Materialien mit spezifischen chemischen, mechanischen, elektronischen oder magnetischen Eigenschaften durch Diffusionsmodellierung.
Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie dieses Modell zur Erzeugung anorganischer Materialien verwenden und MatterGen selbst trainieren.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/arVTV
7. Bereitstellung des Cosmos-Welt-Basismodells mit einem Klick
Das Cosmos-Weltbasismodell ist ein hochmodernes Modell, das anhand von Millionen von Stunden an Fahr- und Robotervideodaten trainiert wurde. Auf der CES 2025 stellte NVIDIA die erste Reihe weltbasierter Cosmos-Modelle vor, die den zukünftigen Zustand virtueller Umgebungen vorhersagen und physisch bewusste Videos generieren können, um Entwickler beim Bau der nächsten Generation von Robotern und autonomen Fahrzeugen (AVs) zu unterstützen.
Dieses Projekt kann über die Gradio-Schnittstelle eine interaktive Front-End-Schnittstelle generieren. Sie können es mit einem Klick starten und die API-Adresse kopieren, um es auszuprobieren.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/ypcP4
Community-Artikel
Bei der Pressekonferenz im Weißen Haus trat Trump zusammen mit dem CEO von OpenAI, dem CEO von SoftBank, dem CEO von Oracle und anderen auf und kündigte ein künstliches Intelligenzprojekt namens „Stargate-Projekt“ an. Das Projekt betont die enormen Durchbrüche, die KI im Medizin- und Gesundheitsbereich bringen wird, wie etwa die Entwicklung exklusiver Impfstoffe zur Krebsbekämpfung für jedermann. Viele Internetnutzer haben darüber gesprochen. Weitere Einzelheiten finden Sie weiter unten.
Ereigniszusammenfassung anzeigen:https://go.hyper.ai/6YZnN
Microsoft hat MatterGen, ein generatives KI-Modell für das Reverse Design von Materialien, als Open Source freigegeben. Wir können davon ausgehen, dass wir in Zukunft die Struktur neuer Materialien gezielt anhand der gewünschten Eigenschaften gestalten können. Dieser Artikel untersucht systematisch die Schlüsselrolle generativer Modelle beim Reverse Design neuer Materialien und behandelt dabei Batteriematerialien, Legierungen mit hoher Entropie, die Entwicklung supraleitender Materialien usw.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/gyQu0
Owkin ist entschlossen, die erste künstliche Intelligenz im Bereich der Biologie zu entwickeln. Damit wurde das Problem des Patientendatenschutzes gelöst, das der Öffentlichkeit die größten Sorgen bereitet. Durch die Integration multimodaler Daten aus verschiedenen Institutionen bietet es eine zuverlässige Entscheidungsgrundlage für die Präzisionsmedizin, unterstützt die Diagnose und Arzneimittelentwicklung von Krebsarten wie Brustkrebs und Darmkrebs und hat mit Pharmariesen wie Sanofi, BMS und AstraZeneca zusammengearbeitet. Dieser Artikel ist ein ausführlicher Bericht über das Unternehmen. Klicken Sie hier, um ihn schnell zu lesen.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/cOuX1
Das kürzlich von einem Team der Hong Kong Polytechnic University veröffentlichte RingFormer-Framework kann die optoelektronischen Eigenschaften von Molekülen genau vorhersagen. Seine Leistung ist um 22,771 TP3T höher als bei herkömmlichen Methoden, was einer Verkürzung des Forschungs- und Entwicklungszyklus für neue Materialien von mehreren Jahren auf Wochen entspricht und markiert, dass die Forschung an organischen Solarzellen offiziell in eine neue Ära „computergestützter Experimente“ eingetreten ist. Dieser Artikel ist eine detaillierte Interpretation und Weitergabe der Forschungsergebnisse.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/iBwDq
Die Einspielergebnisse des Frühlingsfestfilms „Nezha 2“ sind rasant gestiegen und haben mittlerweile die 12-Milliarden-Marke überschritten. Im Film verliehen die Synchronsprecher den Charakteren mit ihren lebendigen Stimmen eine lebendige Vitalität, was bei den Internetnutzern große Aufmerksamkeit erregte. Heutzutage entwickelt sich die Technologie zum Klonen von Stimmen rasant. HyperAI hat drei der beliebtesten Modelle zur Stimmklonierung evaluiert. Kommen Sie vorbei und schauen Sie vorbei.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/JqDwI
HyperAI hat 10 herausragende Arbeiten im Bereich KI ausgewählt. Diese Bücher, die von großen Namen wie Musk, Sam Altman, Bill Gates und Hawking wärmstens empfohlen werden, helfen Ihnen dabei, künstliche Intelligenz und ihre Entwicklung aus verschiedenen Blickwinkeln wie Grundlagenforschung, Anwendungsszenarien und Entwicklungstrends besser zu verstehen. Klicken Sie hier, um schnell zu lesen.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/Ne3uA
Im Jahr 2024 ist die KI-Welle noch immer mit voller Kraft im Gange, zeigt keine Anzeichen eines Abklingens, verändert still und leise die Konturen der Welt und sorgt für rekordverdächtige Innovationen. Angesichts der zunehmenden Begeisterung für die KI-Entwicklung hat das Marktforschungsunternehmen IoT Analytics die zehn wichtigsten Ereignisse im KI-Bereich für das Jahr 2024 ausgewählt. Schauen Sie vorbei und werfen Sie einen Blick darauf.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/xyVnq
Das ultraklassische Objekterkennungsmodell YOLO wird in der Branche aufgrund seiner hohen Präzision und Effizienz sehr geschätzt und findet breite Anwendung im autonomen Fahren, der Sicherheitsüberwachung, der medizinischen Bildgebung und anderen Bereichen. Das Modell wurde für 11 Versionen aktualisiert und auf der offiziellen Website von HyperAI Super Neural wurden kürzlich mehrere wichtige Versionen veröffentlicht. Weitere Einzelheiten finden Sie weiter unten.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/9xHRS
Ein interdisziplinäres Team aus Medizintechnikern, bestehend aus Professor Wang Guangyu von der Beijing University of Posts and Telecommunications, Professor Song Chunli vom Peking University Third Hospital und Professor Yang Jian von der China Three Gorges University, schlug das aktuelle biomedizinische Großsprachenmodell MedFound (176B) mit der größten Anzahl von Parametern vor und entwickelte darüber hinaus das Großsprachenmodell MedFound-DX-PA für die allgemeine medizinische Diagnose. Das Modell verfügt über Kenntnisse und Denkfähigkeiten, die denen von Experten nahe kommen. Weitere Einzelheiten finden Sie unten.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/oudKP
Forscher der University of Florida und der University of Tennessee haben die Effizienz der Suche nach Hochtemperatur-Supraleitern mithilfe des Deep-Learning-Modells BETE-NET um das Fünffache gesteigert. Dieser Artikel ist eine detaillierte Interpretation und Weitergabe der Forschungsergebnisse.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/hAIXd
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Hier sind Hunderte von KI-bezogenen Begriffen zusammengestellt, die Ihnen helfen sollen, „künstliche Intelligenz“ zu verstehen:
Zentrale Verfolgung der wichtigsten wissenschaftlichen KI-Konferenzen:https://go.hyper.ai/event
Das Obige ist der gesamte Inhalt der Auswahl des Herausgebers dieser Woche. Wenn Sie über Ressourcen verfügen, die Sie auf der offiziellen Website von hyper.ai veröffentlichen möchten, können Sie uns auch gerne eine Nachricht hinterlassen oder einen Artikel einreichen!
Bis nächste Woche!