ComfyUI Chroma Erschließt Eine Neue Dimension Literarischer Grafiken; OpenMathReasoning-Datensatz Zum Mathematischen Denken, Der Erste Hochwertige Datensatz Mit Schwerpunkt Auf Mathematischem Denken
Das Wensheng-Graphenmodell hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, die bestehenden Modelle weisen jedoch in der praktischen Anwendung noch viele Einschränkungen auf. Die meisten Modelle können nur ein einzelnes Bild erzeugen und keine Feineinstellungen am Bild vornehmen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat das Rockteam das Modell Chroma auf den Markt gebracht.
Chroma basiert auf dem 8,9-B-Parameter-Modell von FLUX.1-schnell. Dieses Modell ermöglicht Farbkorrekturen auf Filmniveau, Spezialeffektsynthese und stilisiertes Rendering und sorgt so für visuelle Effekte auf professionellem Niveau.Deckt auch eine Vielzahl von Genres ab, darunter Anime, Furry, Artwork und Fotos. Dieses Modell ist derzeit erhältlich über ComfyUI-Anrufe,Helfen Sie Benutzern bei der Erstellung personalisierter Inhalte.Im Vergleich zu herkömmlicher Spezialeffekt-Software ist es einfacher zu bedienen.
HyperAI Super Neural ist jetzt verfügbar: „ComfyUI Chroma Workflow Online-Tutorial“,Kommen Sie und probieren Sie es aus~
Online-Nutzung:https://go.hyper.ai/y8mdm
Vom 19. bis 23. Mai gibt es Updates auf der offiziellen Website von hyper.ai:
* Hochwertige öffentliche Datensätze: 10
* Hochwertige Tutorials: 16
* Community-Artikelauswahl: 6 Artikel
* Beliebte Enzyklopädieeinträge: 5
* Top-Konferenzen mit Deadline im Mai: 3
Besuchen Sie die offizielle Website:hyper.ai
Ausgewählte öffentliche Datensätze
1. M2RAG-Benchmark-Datensatz zur multimodalen Bewertung
Dieser Datensatz kombiniert Bild- und Textdaten, um Aufgaben zur Informationsbeschaffung und -generierung in realen Szenarien zu simulieren, beispielsweise bei der Analyse von Nachrichtenereignissen und der visuellen Beantwortung von Fragen. Der Schwerpunkt liegt auf der Bewertung der Fähigkeit von MLLMs, abgerufenes Dokumentwissen in multimodalen Kontexten zu verwenden, einschließlich des Verständnisses von Bildinhalten, der Schlussfolgerung von Bild-Text-Assoziationen und der Beurteilung von Fakten.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/xQuV4
2. Geometry3k-Datensatz für Geometrieprobleme
Der Datensatz beschreibt eine große Vielfalt an Geometrieproblemen, wie das Lösen von Winkeln, Seitenlängen, Flächen, Umfängen usw., mit insgesamt 6.293 Textelementen. Diagramme werden verwendet, um bei der Darstellung grafischer Informationen in Geometrieproblemen zu helfen, wie z. B. verschiedene geometrische Formen (Dreiecke, Kreise, Vierecke usw.) und ihre Wechselbeziehungen, mit insgesamt 27.213 Textelementen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/xQuV4
3. LLM4Mat-Bench-Kristallstrukturdatensatz
Der Datensatz enthält ungefähr 1,97 Millionen Kristallstrukturproben aus 10 öffentlichen Materialdatenbanken und deckt 45 verschiedene physikalische und chemische Materialeigenschaften ab. Es handelt sich um den bislang größten Benchmark zur Bewertung der Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) zur Vorhersage von Materialeigenschaften.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/cWEme
4. SeniorTalk Chinesischer Sprachdatensatz für Gespräche älterer Menschen
Der Datensatz enthält mehrdimensionale, detaillierte Anmerkungen, darunter Sprecherinformationen, Transkription von Gesprächsinhalten, Zeitstempel (einschließlich Satz- und Wortebene), Bezeichnungen für Akzentkategorien usw. Diese Daten aus der realen Welt werden eine wertvolle Unterstützung für die eingehende Erforschung der Stimmsignale älterer Menschen und die Optimierung von Sprachinteraktionssystemen für ältere Menschen darstellen und die Entwicklung verwandter Branchen wie altersgerechter Geräte, Gesundheitsmanagement und Roboter für die unterstützte Altenpflege fördern.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/MtvcV
5. DeepMath-103K-Datensatz zum mathematischen Denken
Der Datensatz konzentriert sich auf mathematische Probleme der Stufen 5–9 und deckt Algebra, Differential- und Integralrechnung, Zahlentheorie, Geometrie, Wahrscheinlichkeit, diskrete Mathematik und andere Bereiche ab. Der Schwerpunkt liegt auf der Herausforderung komplexer Denkfähigkeiten. Der Datensatz führt außerdem eine detaillierte Dekontaminationsverarbeitung für gängige Benchmarks durch semantisches Matching durch, um Testsatzlecks zu minimieren und eine faire Modellbewertung zu fördern.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/dquTu
6. OpenMathReasoning-Datensatz zum mathematischen Denken
Der Datensatz enthält Bezeichnungen für mathematische Problemtypen, detaillierte Schritte zur Problemlösung, eine Klassifizierung der Problemschwierigkeitsgrade usw. Diese hochwertigen Daten aus dem professionellen Bereich der Mathematik und aus Online-Communitys bieten eine solide und leistungsstarke Unterstützung für die eingehende Forschung zu mathematischen Denkprozessen und zur Optimierung mathematischer Problemlösungsmodelle und fördern die dynamische Entwicklung verwandter Branchen wie intelligenter Mathematik-Nachhilfesysteme, Hilfstools für Mathematikwettbewerbe und die Automatisierung der wissenschaftlichen Forschungscomputertechnik.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/svX2f
7. VL3-Syn7M Multimodaler Bild-Text-Datensatz
Der Datensatz enthält mehrdimensionale Feinanmerkungen, darunter ausführliche Bildunterschriften, kurze Bildunterschriften und Bildquelleninformationen, und deckt verschiedene Datentypen ab, z. B. Szenenbilder, Dokumentbilder und Textbilder, und bietet dem Modell umfangreiches Material zum Erlernen multimodaler Informationen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/luQiA
8. Material DFT-Materialeigenschaftsdatensatz
Der Datensatz deckt eine Vielzahl chemischer Zusammensetzungen und physikalischer Eigenschaften ab, wobei jeder Eintrag einem einzigartigen Material entspricht. Alle Eigenschaften wurden durch Dichtefunktionaltheorie-Berechnungen (DFT) ermittelt, einer weit verbreiteten Rechenmethode zur Vorhersage des Materialverhaltens. Dieser Datensatz eignet sich für Aufgaben wie die Modellierung von Materialeigenschaften, das Training maschinellen Lernens und die Materialentdeckung und bietet Datenwissenschaftlern und Forschern eine solide grundlegende Datenunterstützung.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/S7bEj
9. Youngs-Modul-Datensatz
Der Elastizitätsmodul ist eine physikalische Größe, die die Widerstandsfähigkeit eines Materials gegen Verformung misst. Je höher der Wert, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit einer Verformung des Materials. Dieser Datensatz enthält 393 Datenpunkte und zielt darauf ab, die Anisotropie des Materials durch Messung des Elastizitätsmoduls des Kristalls in verschiedene Richtungen zu charakterisieren.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/do6zP
10. ChildMandarin – Datensatz zur chinesischen Konversationssprache für Kinder
Dieser Datensatz soll dem Mangel an Mandarin-Sprachdaten für diese Altersgruppe begegnen und die Entwicklung verwandter Forschungsfelder wie Spracherkennung und Sprecherverifizierung bei Kindern unterstützen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/GynAr
Ausgewählte öffentliche Tutorials
Tutorial zur Bildgenerierung
1. Online-Tutorial zum ComfyUI Chroma-Workflow
Chroma ist ein von Rock im Jahr 2025 eingeführtes Vincent-Figurenmodell, das auf dem 8,9-B-Parametermodell von FLUX.1-schnell basiert. Das Modell wird noch trainiert und der Trainingsdatensatz hat sorgfältig 5 Millionen Daten aus 20 Millionen Beispielen ausgewählt, die verschiedene Typen wie Anime, Tiere, Kunstwerke und Fotos abdecken.
Dieses Tutorial verwendet eine einzelne RTX 4090-Karte als Ressource und unterstützt nur englische Eingabeaufforderungen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/irRhP
2. FractalGen: Pixelweise Erzeugung hochauflösender Bilder FractalGen ist eine neue Bilderzeugungstechnologie, die auf fraktalen Ideen basiert. Es ermöglicht die pixelgenaue Generierung hochauflösender Bilder durch fraktale generative Modelle, verbessert die Rechenleistung erheblich und löst den Rechenengpass herkömmlicher generativer Modelle bei der Generierung hochauflösender Bilder.
Das Projekt wurde in Form eines Notizbuchs bereitgestellt. Sie können es mit einem Klick klonen, um es Schritt für Schritt zu erleben!
Online ausführen:https://go.hyper.ai/qZN2x
3. PixelFlow: Eine Lösung zur Bildgenerierung im Pixelbereich
Das PixelFlow-Projekt ist eine Familie von Bildgenerierungsmodellen, die im Gegensatz zu den vorherrschenden latenten Raummodellen direkt im Rohpixelraum arbeiten.
Qualitative Ergebnisse der Text-zu-Bild-Konvertierung zeigen, dass PixelFlow hinsichtlich Bildqualität, künstlerischer Gestaltung und semantischer Kontrolle gute Leistungen erbringt.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/MbfLU
4. HiDream-I1 – Demo zur vollständigen Bildgenerierung
Das HiDream-I1-Projekt ist ein neues Open-Source-Basismodell zur Bildgenerierung. HiDream-I1-Full ist ein Open-Source-Bildgenerierungsmodell mit 17 B-Parametern. Die anderen beiden Versionen sind HiDream-I1-Dev und HiDream-I1-Fast. HiDream-I1-Full bietet die beste Leistung und kann in Sekundenschnelle branchenführende Bildqualität erzeugen.
Die relevanten Modelle und Abhängigkeiten dieses Projekts wurden bereitgestellt. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/2fSbo
5. OminiControl: Vielseitige Bilderzeugung und -steuerung
OminiControl ist ein minimales, aber leistungsstarkes Allzweck-Steuerungsframework für Diffusion-Transformer-Modelle wie FLUX. Sie können Ihre eigenen OminiControl-Modelle erstellen, indem Sie jede Steuerungsaufgabe (3D, Multi-View, Gestenführung usw.) mithilfe von FLUX-Modellen anpassen.
Dieses Tutorial basiert auf dem universellen Steuerungsframework OminiControl und die Rechenressource verwendet eine einzelne Karte A6000.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/zOAWH
Tutorial: KI für die Wissenschaft
1. Prithvi-EO-2.0 Multitemporale Erdbeobachtungs-Fernerkundungsmodell-Demo
Das Modell enthält räumliche und zeitliche Aufmerksamkeitsmechanismen über mehrere Blöcke und Zeitstempel hinweg. Darüber hinaus werden dem Modell-Input über Embeddings Zeit- und Ortsinformationen hinzugefügt.
In diesem Tutorial wird das Modell Prithvi-EO-2.0-300M als Demonstration verwendet und als Rechenressource wird RTX 4090 verwendet.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/DvqV1
2. Demo des Gnnwr Spatiotemporal Intelligent Regression (STIR)-Modells
GNNWR ist ein auf PyTorch basierendes, räumlich-zeitliches, intelligentes Regressionsmodell, das speziell für die Behandlung räumlicher und zeitlicher Nichtstationaritätsprobleme entwickelt wurde. Das Modell erreicht eine hochpräzise Modellierung komplexer geografischer Prozesse, indem es die nichtlineare Anpassung der geografischen Nähe und nichtstationärer Gewichte in die Darstellung und Konstruktion eines neuronalen Netzwerks umwandelt.
Die relevanten Modelle und Abhängigkeiten dieses Projekts wurden bereitgestellt. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/Y1Cq0
3. Verarbeitung von UAV-Signalen mit Matlab basierend auf dem RFUAV-System
Im Bereich Kommunikationssicherheit und Spektrumüberwachung wurden Drohnenidentifikationssysteme auf Basis von Hochfrequenzdaten (RF) umfassend untersucht. Das RFUAV-Projekt analysiert und verarbeitet die IQ-Signale von Drohnen durch Spektrumanalyse und Schätzung des Signal-Rausch-Verhältnisses.
Da die Originaldaten noch nicht verfügbar sind, verwendet der vorliegende Datensatz die Daten der IDLab-Plattform als Demonstration der Datenverarbeitung. Da der gesamte Datensatz zu groß ist, analysiert dieses Tutorial nur einen Teil der Daten. Klicken Sie auf den Link unten, um die Bereitstellung mit einem Klick durchzuführen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/rowsq
4. Nichtlineare dynamische Reaktionsanalyse des Erdbebens von Koyna unter Berücksichtigung des hydrodynamischen Drucks
Abaqus ist eine leistungsstarke Software zur Finite-Elemente-Analyse (FEA), die im Bereich der technischen Simulation weit verbreitet ist. Es simuliert und analysiert verschiedene technische Probleme mithilfe der Methode der finiten Elemente und kann Probleme von einfachen linearen Problemen bis hin zu komplexen nichtlinearen Problemen bewältigen.
Dieses Tutorial ist das offizielle Abaqus-Tutorial: Seismische Analyse von Betonschwerkraftdämmen. Dieses Beispiel veranschaulicht eine typische Anwendung des Materialmodells für beschädigte Plastizität für Beton zur Bewertung der Stabilität und Beschädigung von Betonstrukturen, die beliebigen Belastungen ausgesetzt sind.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/cXdKk
5. VASP kombiniert mit Phonopy zur Berechnung des Phononenspektrums von Silizium
Phonopy ist ein Python-Paket zum Berechnen von Phononenbandstrukturen, thermischen Eigenschaften, Gruppengeschwindigkeiten und anderen Phononen-bezogenen Größen auf harmonischer und quasiharmonischer Ebene.
In diesem Lernprogramm wird ein automatisiertes Skript zur Durchführung einer Phonopie verwendet, um den Berechnungsprozess zu demonstrieren. In diesem Tutorial lernen Sie den grundlegenden Prozess der Berechnung des Phononenspektrums kennen. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/Lb00V
6. Verwenden von VASP für das Kraftfeldtraining für maschinelles Lernen
Dieses Tutorial verwendet Siliziumkristalle als Beispiel und zeigt, wie das Kraftfeld des maschinellen Lernens von Vasp durch die Molekulardynamik des NpT-Ensembles trainiert wird. In diesem Tutorial lernen Sie den grundlegenden Prozess des Kraftfeldtrainings für maschinelles Lernen kennen. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/JssLr
7. VASP kombiniert mit Phonopy zur Berechnung der spezifischen Wärmekapazität von Silizium
VASP ist ein Computerprogramm zur Materialmodellierung auf atomarer Ebene auf der Grundlage grundlegender Prinzipien, wie etwa Berechnungen der elektronischen Struktur und quantenmechanische Molekulardynamik. Phonopy ist ein Python-Paket zum Berechnen von Phononenbandstrukturen, thermischen Eigenschaften, Gruppengeschwindigkeiten und anderen Phononen-bezogenen Größen auf harmonischer und quasiharmonischer Ebene.
In diesem Tutorial wird der Berechnungsprozess mit Phonopy anhand eines automatisierten Skripts demonstriert. In diesem Lernprogramm lernen Sie den grundlegenden Prozess der Berechnung der spezifischen Wärmekapazität kennen. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/MWlU1
vLLM-Tutorial
1. Bereitstellung von DeepCoder-14B-Preview mit einem Klick DeepCoder-14B-Preview erreichte eine Pass@1-Genauigkeit von 60,6% auf LiveCodeBench v5 (01.08.24-01.02.25), eine Verbesserung von 8% gegenüber dem Basismodell (53%), und erreichte eine ähnliche Leistung wie OpenAIs o3-mini mit nur 14B-Parametern. DeepCoder-14B-Preview verwendet die von Bitsandbytes bereitgestellte 8-Bit-Quantisierungsmethode, um die Nutzung des Videospeichers zu optimieren. Als Rechenleistung kommt RTX4090 zum Einsatz. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/6U1k1
2. Stellen Sie GLM-4-32B mit vLLM und Open-WebUI bereit
GLM-4-32B-0414 erzielte gute Ergebnisse in den Bereichen Code-Engineering, Artefaktgenerierung, Funktionsaufruf, suchbasierte Fragebeantwortung und Berichterstellung. Insbesondere bei mehreren Benchmarks wie der Codegenerierung oder bestimmten Frage-und-Antwort-Aufgaben erreicht GLM-4-32B-Base-0414 eine vergleichbare Leistung wie größere Modelle wie GPT-4o und DeepSeek-V3-0324(671B).
Dieses Tutorial verwendet GLM-4-32B als Demonstration und die Rechenressourcen verwenden die Dual-Card A6000.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/j13EA
3. Stellen Sie Modelle der Qwen3-Serie mit vLLM+Open-webUI bereit
Qwen3 ist die neueste Generation großer Sprachmodelle in der Qwen-Reihe und bietet umfassende dichte Modelle und MoE-Modelle (Mixed of Experts). Basierend auf umfangreicher Trainingserfahrung hat Qwen3 bahnbrechende Fortschritte in den Bereichen Argumentation, Befolgen von Anweisungen, Agentenfähigkeiten und Mehrsprachenunterstützung erzielt. Die Anwendungsszenarien von Qwen3 sind sehr vielfältig. Es unterstützt die Verarbeitung von Text, Bildern, Audio und Video und kann die Anforderungen der multimodalen Inhaltserstellung und modalübergreifender Aufgaben erfüllen.
Dieses Tutorial verwendet vLLM+Open-webUI als Demonstration und die verwendete Ressource ist eine einzelne RTX 4090-Karte.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/IiHHC
4. Verwenden Sie vLLM, um große Modelle für das Lernen mit wenigen Stichproben zu laden
Dieses Tutorial ist Qwen2.5-3B-Instruct zum Laden der AWQ-Quantisierung auf RTX 4090 mit vLLM. Für jedes Testproblem rufen wir mithilfe der Trainingsdaten einen Satz ähnlicher Fragen ab, die es „unterstützen“. Mithilfe eines ähnlichen Fragenkatalogs haben wir eine Konversation erstellt, die wir in unser Modell einspeisen konnten, wobei wir Dinge wie „Konstrukt“ und „Subjekt“ berücksichtigten.
Derzeit wurde auf der offiziellen HyperAI-Website ein Ein-Klick-Bereitstellungstutorial zum Thema „Verwenden von vLLM zum Laden großer Modelle für Few-Shot-Learning“ veröffentlicht. Klicken Sie auf „Klonen“, um es mit einem Klick zu starten.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/YhwvL
Community-Artikel
1. Durch die Kombination von Proteinsprachenmodell und Bild-Inpainting-Modell schlugen MIT und Harvard gemeinsam PUPS vor, um die Lokalisierung einzelner Zellproteine zu erreichen
Ein Team vom MIT und der Harvard University hat ein Vorhersage-Framework namens PUPS vorgeschlagen, das Proteinsequenzen und Zellbilder kombiniert, um die subzelluläre Lokalisierung unbekannter Proteine vorherzusagen. Das Framework kombiniert auf innovative Weise ein Proteinsprachenmodell und ein Bild-Inpainting-Modell, um die Proteinlokalisierung vorherzusagen. Dadurch ist es möglich, die Generalisierungsfähigkeiten unbekannter Proteinvorhersagen mit zelltypspezifischen Vorhersagen zu kombinieren, die die zelluläre Variabilität erfassen.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/TIgUm
2. Das Team der Zhejiang-Universität entwickelte das Earth Explorer-System, um die Evolution in der Tiefenzeit/geologische Profile/wissenschaftliche Forschungsszenarien zu erforschen und die Tiefenzeit-Erdforschung zu ermöglichen.
Qi Jin, Vollzeitforscher an der Fakultät für Geowissenschaften der Zhejiang-Universität, hielt auf der Akademischen Jahrestagung 2025 des Fachausschusses für Geografische Modelle und Geografische Informationsanalyse der Chinesischen Geografischen Gesellschaft einen Sondervortrag zum Thema „Deep Time Earth Crowd Intelligence Collaborative Innovation Platform“. Die Erfolge des Teams wurden aus drei Blickwinkeln vorgestellt: der Gesamtüberblick über das Deep Time-Visualisierungsanalysesystem (Earth Explorer), der Forschungs- und Entwicklungsfortschritt sowie die Anwendungsergebnisse. Dieser Artikel ist eine Abschrift der wichtigsten Aussagen von Lehrer Qi Jin.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/6wNdI
3. Basierend auf 8 Millionen realen Daten verwendete das Team der Cornell University Graph-Neural-Networks, um das Überleben von Lungenkrebspatienten genau vorherzusagen und entdeckte 3 tödliche Subtypen
Die Cornell University und Regeneron Pharmaceuticals in den USA haben das Graph Encoded Mixed Survival Model (GEMS) vorgeschlagen, das Graph-Neural-Networks verwendet, um die komplexen Beziehungen in den elektronischen Gesundheitsakten der Patienten zu kodieren und diese mit Überlebensanalysemodellen zu kombinieren, um Subphänotypen mit konsistenten Merkmalen und Überlebensergebnissen zu identifizieren.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/dXSH5
4. Zum ersten Mal schlug das Columbia-Team PXRDnet vor, um eine End-to-End-Analyse von Nanokristallen durchzuführen und analysierte erfolgreich 200 komplexe simulierte Nanokristalle
Forscher der Columbia University und der Stanford University schlugen eine generative Methode zur Strukturanalyse künstlicher Intelligenz namens PXRDnet vor, die auf einem Diffusionsmodell basiert. Selbst wenn das Modell nur auf der chemischen Formel und informationsarmen, größenbegrenzten, verbreiterten Pulverbeugungsmustern basierte, war es in der Lage, 200 simulierte Nanokristalle unterschiedlicher Symmetrie und Komplexität erfolgreich aufzulösen und dabei Strukturen aus allen sieben Kristallsystemen bis hinunter zu einer Größe von 10 Å abzudecken.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/6JqUm
5. Vollständiges Systemupdate für Gemini 2.5, Deep Think unterstützt und besiegt OpenAI
In der gerade zu Ende gegangenen Keynote zur Google I/O 2025 hat Google mehrere wichtige Updates veröffentlicht und damit seine Stärke im KI-Rennen weiter unter Beweis gestellt.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/Ct6DM
6. Jen-Hsun Huangs neueste Rede! NVLink Fusion, ein offenes Ökosystem, unterstützt halbkundenspezifische KI-Infrastruktur; Open-Source-Basismodell eines humanoiden Roboters
Auf der Computex 2025 teilte Jensen Huang mehrere Updates von Nvidia in den Bereichen Rechenzentren, Unternehmens-KI und Robotik.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/VRCgw
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5. Umfangreiches Multitasking-Sprachverständnis
Hier sind Hunderte von KI-bezogenen Begriffen zusammengestellt, die Ihnen helfen sollen, „künstliche Intelligenz“ zu verstehen:
Mai-Termin für die Top-Konferenz
RTSS 2025:23. Mai 19:59:59
SIGGRAPH 2025: 23. März 19:59:59
ASE 2025:31. Mai 19:59:59
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 Folgendes einschließen möchten hyper.ai Wenn Sie auf der offiziellen Website nach Ressourcen suchen, können Sie uns gerne eine Nachricht hinterlassen oder einen Beitrag leisten!
Bis nächste Woche!