HyperAI超神经

横暴なCEOの短編ドラマは、現代の「電子漬けカラシナ」とも言える。わずか数分の間に、狂気の甘さとエネルギーの高い逆転劇が満ち溢れ、数え切れないほどの観客を夢中にさせ、止められない状態にしている。しかし、従来の創作モデルは時間がかかり、労力もかかるため、短編劇の制作には大きな制限があります。

崑崙万為が発表したSkyReels-V1-Hunyuan-I2Vモデルは、短編ドラマの制作に新たなアイデアをもたらす可能性がある。130億以上のパラメータを持つHunyuanVideoに基づいて微調整されています。ハリウッドレベルの膨大な映画やテレビのデータを使用して徹底的にトレーニングした後、33の表情と400の自然な動きの組み合わせを正確に認識できます。生成されたビデオはフレームごとに映画の質感を持っています。

hyper.ai公式サイトでは、「SkyReels-V1-Hunyuan-I2V初のAI短編ドラマ制作モデルデモ」チュートリアルを公開しました。短編劇創作の旅を始めましょう〜

オンラインでの使用:https://go.hyper.ai/45cHH

さらに、学術共有イベントをお勧めしたいと思います。最新のMeet AI4Sライブ放送は、3月7日正午に「AI時代の彼女の力：ハードコアテクノロジーによる変革」をテーマに開催されます。華中科技大学の黄紅教授、上海人工知能研究所AI科学センターの若手研究員周東展氏、上海交通大学自然科学研究所の助手研究員周秉馨氏をお招きしました。個人の業績を紹介し、科学研究の経験を共有します。

2月24日から2月28日まで、hyper.ai公式サイトが更新されます。

* 高品質の公開データセット: 10

* 質の高いチュートリアルの選択: 7

* コミュニティ記事の選択: 10件

* 人気のある百科事典のエントリ: 5

* 3月に締め切りを迎えるトップカンファレンス: 6

公式ウェブサイトにアクセスしてください:ハイパーアイ

公開データセットの選択

1. OpenThoughts-114k推論データセット

OpenThoughts-114k 推論データセットは、数学、コード、科学、パズルなどの分野に焦点を当てています。114,000 個の高品質サンプルが含まれており、数学およびコード推論タスクで既存の大規模モデル (DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B や DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B など) を上回る小規模推論モデルをトレーニングすることを目的としています。

直接使用します:https://go.hyper.ai/JfftY

2. Goku-MovieGenBench 映画ビデオデータセット

このデータセットは、ムービー生成タスクに焦点を当てたビデオデータセットであり、フローベースのビデオ生成モデル Goku のトレーニングと評価用の約 1,000 個のビデオサンプルが含まれています。高品質のビデオ映像を組み合わせて、修正された Transformer アーキテクチャトレーニングモデルをサポートし、より高品質のビジュアル生成効果を実現します。

直接使用します:https://go.hyper.ai/XeV82

3. 羽ばたき翼システムデータセットロボットデータセット

このデータセットは、羽ばたきロボットの翼の深層逆マッピングモデルを研究するために特別に作成され、羽ばたきロボットの翼を制御するための新しい学習フレームワークを提供することを目指しています。これには、548 の実験、それぞれ 470 のタイムポイント、3 つの翼回転角度 (ピッチ、ヨー、ロール)、5 つの機能 (3 つの力測定と 2 つのトルク測定) が含まれており、データのサンプリングレートは 25 Hz です。

直接使用します:https://go.hyper.ai/ucDdq

4. LIMO 数学的推論ベンチマークデータセット

LIMO は、数学の試験や競技問題 (AIME、MATH-500 など) でのパフォーマンスを向上させるために、高品質のトレーニングサンプルを慎重に選択して大規模モデルの数学的推論能力をトレーニングおよび評価することを目的とした数学的推論データセットです。

直接使用します:https://go.hyper.ai/MSOK1

5. OSC分子データセット

このデータセットには、特性予測のパフォーマンスを評価するために使用される 4 種類の OSC 分子データセットが含まれています: HOPV (Lopez et al. 2016)、PFD (Nagasawa et al. 2018)、NFA (Miyake and Saeki 2021)、PD (Miyake and Saeki 2021)。

直接使用します:https://go.hyper.ai/Ku2VO

6. Dolphin-R1推論データセット

このデータセットには約 800,000 個のサンプルが含まれており、DeepSeek-R1 などの推論モデルのトレーニングに高品質のサンプルを提供することを目的としています。データソースには、DeepSeek-R1、Gemini Flash、Dolphin Chat から提供される 200,000 個のサンプルが含まれます。これらのサンプルは主に、数学、論理、コーディングなどの複雑なタスクをカバーする推論タスクにおけるモデルのパフォーマンスを向上させるために使用されます。

直接使用します:https://go.hyper.ai/Z6QBU

7. NuminaMath-1.5 数学的推論データセット

このデータセットは数学教育や競技問題の分野に適しています。約 90 万の高品質な競技レベルの数学問題が含まれており、各問題の解答は Chain of Thought (CoT) 形式になっています。これらの問題は、中国の高校数学の練習問題と、アメリカおよび国際数学オリンピックの競技問題から派生したものです。

直接使用します:https://go.hyper.ai/72c4t

8. pyMethods2Test プログラミング言語処理データセット

このデータセットには、大規模なテストデータセットにおける Python 言語のギャップを埋めるために、Python コードの効果的な単体テストケースを生成することを目的とした、多数のオープンソースの単体テストメソッドと対応するフォーカスマップが含まれています。

直接使用します:https://go.hyper.ai/Vqe4c6

9. 特注の Stratos 17k 推論タスクデータセット

このデータセットは、バークレーの Sky-T1 データパイプラインを改良し、DeepSeek-R1 から抽出されたデータを使用することで生成され、高性能推論モデルのトレーニングをサポートするように設計されています。このデータセットには、コード、数学、科学的なパズルなど、さまざまな分野を網羅した質問、推論の痕跡、回答が含まれています。

直接使用します:https://go.hyper.ai/xi1jt

10. s1K推論問題データセット

データセットには、1,000 件の質問とその詳細な推論のトレースと回答が含まれています。データセットは、確率論、定量的な面接の質問、オリンピックの質問など 50 の異なる分野をカバーしており、モデルがさまざまな種類の推論タスクを処理できることを保証します。

直接使用します:https://go.hyper.ai/gvIyv

選択された公開チュートリアル

1. SkyReels-V1-Hunyuan-I2V 最初のAI短編ドラマ制作モデルデモ

このモデルは、人間中心の映画品質のビデオ生成に重点を置いた高品質のビデオ生成モデルです。 HunyuanVideo モデルに基づいて微調整され、数千万の高品質の映画やテレビのデータでトレーニングされており、映画レベルの質感を持つビデオコンテンツを生成できます。

このプロジェクトの関連モデルと依存関係がデプロイされました。写真をアップロードしてコマンドを入力するだけで、スキットの作成を開始できます。

オンラインで実行:https://go.hyper.ai/45cHH

2. DeepSeek-R1-70Bのワンクリック展開

このモデルは、パラメータサイズが最大 700 億の推論強化モデルです。 Llama3.3-70B-Instruct に基づいてトレーニングされ、強化学習と蒸留技術を使用して推論パフォーマンスを向上させます。Llama シリーズモデルの利点を継承するだけでなく、これに基づいて推論能力をさらに最適化し、特に数学、コード、論理的推論タスクで優れています。

このプロジェクトでは、Gradio インターフェースを通じてフロントエンドのインタラクティブインターフェースを生成できます。関連するモデルと依存関係がデプロイされており、ワンクリックでモデルとの対話を開始できます。

オンラインで実行:https://go.hyper.ai/LlFKB

3. OllamaとOpen WebUIを使用してDeepSeek R1をデプロイする

DeepSeek-R1 は、効率的で軽量な自然言語処理タスクに重点を置いて、DeepSeek が 2025 年にリリースした言語モデルシリーズの最初のバージョンです。高いパフォーマンスを維持しながらコンピューティングリソースの要件を削減するように設計されています。 DeepSeek-R1 は、実用的なアプリケーションシナリオに重点を置いて設計されており、迅速な導入と統合をサポートし、テキスト生成、対話システム、翻訳、要約生成など、さまざまなタスクに適しています。

公式 Web サイトにアクセスしてコンテナーをクローンして起動し、API アドレスを直接コピーすると、モデルと通信できるようになります。

オンラインで実行:https://go.hyper.ai/2UJDf

4. LAMMPS入門チュートリアル: npt温度制御を使用したFCC Cuの融点の推定

LAMMPS は固体材料 (金属、半導体)、生体分子、ポリマー、その他の材料のモデル化に使用でき、さまざまな材料に対してさまざまな粒子相互作用モデルを提供できます。

このチュートリアルは、LAMMPS の入門チュートリアルです。npt 温度制御を使用して FCC Cu の融点を推定します。LAMMPS の CPU バージョンを使用して実行し、分子動力学シミュレーションをすぐに開始できます。

完全なチュートリアルを見るにはクリックしてください: LAMMPS 入門: npt 温度制御を使用した FCC Cu の融点の推定

オンラインで実行:https://go.hyper.ai/BajMV

5. LTX-Video 超高速ビデオ生成

LTX-Video は、トランスフォーマーと Video-VAE テクノロジを使用して高解像度のビデオを効率的に生成するビデオ生成モデルです。さらに、LTX-Video は、テキストからビデオ、画像からビデオなど、複数のビデオ生成方法をサポートしています。チュートリアルの手順に従って、思いついたことを説明するだけで高解像度のビデオを生成します。

オンラインで実行:https://go.hyper.ai/EfjvF

6. MatterGen無機材料設計モデルデモ

MatterGen は、Microsoft がリリースした生成 AI ベースの無機材料設計モデルであり、微調整を通じてさまざまな特性制約を満たす材料の生成をガイドします。拡散モデリングを通じて、特定の化学的、機械的、電子的、または磁気的特性を持つ新しい材料を直接生成することを目的としています。

このチュートリアルでは、このモデルを使用して無機材料を生成し、MatterGen を自分でトレーニングする方法を説明します。

完全なチュートリアルを表示するにはクリックしてください: ターゲットプロパティマテリアルを直接設計します。 Microsoft の MatterGen モデルがオープンソース化され、生成 AI によるマテリアルリバースデザインの新たなパラダイムが再定義されました。

オンラインで実行:https://go.hyper.ai/arVTV

7. コスモスワールド基本モデルのワンクリック展開

Cosmos ワールドベースモデルは、何百万時間もの運転およびロボットビデオデータに基づいてトレーニングされた最先端のモデルです。 CES 2025 で、NVIDIA は Cosmos ワールドベースモデルの最初のバッチを発表しました。このモデルは、仮想環境の将来の状態を物理的に認識したビデオのニューラルネットワークを予測および生成することができ、開発者が次世代のロボットや自律走行車 (AV) を構築するのに役立ちます。

このプロジェクトは、Gradio インターフェースを通じてフロントエンドのインタラクティブインターフェースを生成できます。ワンクリックで開始し、API アドレスをコピーして体験できます。

完全なチュートリアルを見るにはクリックしてください: 物理AIシステムの革新、NVIDIAの世界の基本モデルのクイックスタート、日光や霞をシミュレートできます

オンラインで実行:https://go.hyper.ai/ypcP4

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