HyperAI超神经

권위주의적인 CEO 단편 드라마는 현대판 '전자식 절인 머스타드'라고 불릴 수 있다. 단 몇 분 만에 미친 듯한 달콤함과 강렬한 반전이 펼쳐져, 수많은 관객을 몰입시켜 멈출 수 없게 만듭니다. 그러나 전통적인 창작 모델은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이어서 단편극의 제작에는 큰 제약이 따른다.

쿤룬 완웨이가 출시한 SkyReels-V1-Hunyuan-I2V 모델은 단편 드라마 제작에 새로운 아이디어를 가져올 수도 있습니다.130억 개 이상의 매개변수를 갖춘 HunyuanVideo를 기반으로 미세 조정되었습니다. 방대한 할리우드 영화 및 TV 데이터로 심층적인 훈련을 거친 이 기술은 33가지 얼굴 표정과 400가지 자연스러운 동작 조합을 정확하게 인식할 수 있습니다. 프레임별로 생성된 비디오에는 영화 텍스처가 있습니다.

hyper.ai 공식 홈페이지에서 "SkyReels-V1-Hunyuan-I2V 최초 AI 단편 드라마 제작 모델 데모" 튜토리얼이 공개되었습니다.와서 단편극 창작 여정을 시작하세요~

온라인 사용:https://go.hyper.ai/45cHH

더불어, 학술적 공유 행사도 추천해드리고 싶습니다. 최신 Meet AI4S 생방송은 "AI 시대의 그녀의 힘: 하드코어 기술로의 변신"이라는 주제로 3월 7일 낮 12시에 진행될 예정입니다.우리는 화중과학기술대학의 황홍 교수, 상하이 인공지능연구소 AI과학센터의 청년연구원인 주동잔, 상하이교통대학 자연과학연구소의 연구보조원인 주빙신을 초대했습니다.개인적 성과를 소개하고 과학 연구 경험을 공유하세요.

2월 24일부터 2월 28일까지 hyper.ai 공식 웹사이트가 업데이트되었습니다.

* 고품질 공개 데이터 세트: 10

* 엄선된 고품질 튜토리얼: 7개

* 커뮤니티 기사 선정: 10개 기사

* 인기 백과사전 항목: 5개

* 3월 마감일 상위 컨퍼런스: 6개

공식 웹사이트를 방문하세요:하이퍼.AI

선택된 공개 데이터 세트

1. OpenThoughts-114k 추론 데이터 세트

OpenThoughts-114k 추론 데이터 세트는 수학, 코드, 과학, 퍼즐과 같은 분야에 초점을 맞춥니다. 이 모델은 114,000개의 고품질 샘플을 포함하고 있으며, 수학 및 코드 추론 작업에서 기존의 대규모 모델(예: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 및 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B)을 능가하도록 소규모 추론 모델을 훈련하는 것을 목표로 합니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/JfftY

2. Goku-MovieGenBench 영화 비디오 데이터 세트

이 데이터 세트는 약 1,000개의 비디오 샘플을 포함하고 있는 영화 생성 작업에 초점을 맞춘 비디오 데이터 세트로, 흐름 기반 비디오 생성 기본 모델인 Goku를 훈련하고 평가하는 데 사용됩니다. 정류된 변압기 아키텍처 학습 모델을 지원하기 위해 고품질 비디오 영상을 결합하여 더 높은 품질의 시각적 생성 효과를 달성합니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/XeV82

3. 날개 펄럭임 시스템 데이터 세트 로봇 데이터 세트

이 데이터 세트는 날개 펄럭이는 로봇 날개의 심층 역 매핑 모델을 연구하기 위해 특별히 만들어졌으며, 날개 펄럭이는 로봇 날개를 제어하기 위한 새로운 학습 프레임워크를 제공하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 548개의 실험, 각각 470개의 시간 지점, 3개의 날개 회전 각도(피치, 요, 롤)와 5개의 기능(3개의 힘 측정 및 2개의 토크 측정)이 포함되어 있으며, 데이터 샘플링 속도는 25Hz입니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/ucDdq

4. LIMO 수학적 추론 벤치마크 데이터 세트

LIMO는 고품질의 훈련 샘플을 신중하게 선택하여 대규모 모델의 수학적 추론 능력을 훈련하고 평가하여 수학 시험 및 경시대회 문제(예: AIME, MATH-500 등)에서 모델의 성과를 개선하는 것을 목표로 하는 수학적 추론 데이터 세트입니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/MSOK1

5. OSC 분자 데이터 세트

데이터 세트에는 속성 예측 성능을 평가하는 데 사용되는 4가지 유형의 OSC 분자 데이터 세트가 포함되어 있습니다. HOPV(Lopez et al. 2016), PFD(Nagasawa et al. 2018), NFA(Miyake and Saeki 2021) 및 PD(Miyake and Saeki 2021).

직접 사용:https://go.hyper.ai/Ku2VO

6. Dolphin-R1 추론 데이터 세트

이 데이터 세트에는 약 80만 개의 샘플이 포함되어 있으며, DeepSeek-R1과 같은 추론 모델을 훈련하기 위한 고품질 샘플을 제공하는 것을 목표로 합니다. 데이터 소스에는 DeepSeek-R1, Gemini Flash, Dolphin Chat에서 제공한 200,000개의 샘플이 포함됩니다. 이러한 샘플은 주로 수학, 논리, 코딩과 같은 복잡한 작업을 포함한 추론 작업에서 모델의 성능을 개선하는 데 사용됩니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/Z6QBU

7. NuminaMath-1.5 수학적 추론 데이터 세트

이 데이터 세트는 수학 교육 및 경쟁 문제 분야에 적합합니다. 약 90만 개의 고품질 경쟁 수준의 수학 문제가 포함되어 있으며, 각 문제의 해답은 Chain of Thought(CoT) 형식으로 되어 있습니다. 이러한 문제는 중국 고등학교 수학 연습문제와 미국 및 국제 수학 올림피아드 경연대회 문제에서 유래되었습니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/72c4t

8. pyMethods2Test 프로그래밍 언어 처리 데이터 세트

이 데이터 세트에는 다수의 오픈 소스 단위 테스트 방법과 해당 포커스 맵이 포함되어 있으며, Python 코드에 대한 효과적인 단위 테스트 사례를 생성하고 대규모 테스트 데이터 세트에서 Python 언어의 빈틈을 메우는 것을 목표로 합니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/Vqe4c6

9. Bespoke Stratos 17k 추론 작업 데이터 세트

이 데이터 세트는 버클리의 Sky-T1 데이터 파이프라인을 개선하고 DeepSeek-R1의 정제된 데이터를 사용하여 생성되었으며, 고성능 추론 모델 학습을 지원하도록 설계되었습니다. 이 데이터 세트에는 코드, 수학, 과학 퍼즐 등 다양한 분야를 포괄하는 질문, 추론 추적 및 답변이 포함되어 있습니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/xi1jt

10. s1K 추론 문제 데이터 세트

이 데이터 세트에는 1,000개의 질문과 이에 대한 자세한 추론 추적 및 답변이 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트는 확률 이론, 양적 면접 문제, 올림피아드 문제 등 50개의 다양한 분야를 포괄하여 모델이 다양한 유형의 추론 작업을 처리할 수 있음을 보장합니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/gvIyv

선택된 공개 튜토리얼

1. SkyReels-V1-Hunyuan-I2V 최초의 AI 단편 드라마 제작 모델 데모

이 모델은 인간 중심의 영화 수준의 영상 생성에 초점을 맞춘 고품질 영상 생성 모델입니다. HunyuanVideo 모델을 기반으로 미세 조정되었으며 수천만 개의 고품질 영화 및 TV 데이터로 학습되었으며, 영화 수준의 텍스처를 갖춘 비디오 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

이 프로젝트의 관련 모델과 종속성이 배포되었습니다. 스킷 제작 여정을 시작하려면 사진을 업로드하고 명령어를 입력하기만 하면 됩니다.

온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/45cHH

2. DeepSeek-R1-70B의 원클릭 배포

이 모델은 매개변수 크기가 최대 700억에 달하는 추론 강화 모델입니다. Llama3.3-70B-Instruct를 기반으로 훈련되었으며 강화 학습과 증류 기술을 사용하여 추론 성능을 향상시킵니다. 이는 라마 시리즈 모델의 장점을 그대로 이어받았을 뿐만 아니라, 특히 수학, 코드 및 논리적 추론 과제에서 이를 기반으로 추론 능력을 더욱 최적화했습니다.

이 프로젝트는 Gradio 인터페이스를 통해 프런트엔드 대화형 인터페이스를 생성할 수 있습니다. 관련 모델과 종속성이 배포되었으며, 한 번의 클릭으로 모델과 대화를 시작할 수 있습니다.

온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/LlFKB

3. Ollama 및 Open WebUI를 사용하여 DeepSeek R1 배포

DeepSeek-R1은 DeepSeek이 2025년에 출시한 언어 모델 시리즈의 첫 번째 버전으로, 효율적이고 가벼운 자연어 처리 작업에 중점을 두고 있습니다. 높은 성능을 유지하면서 컴퓨팅 리소스 요구 사항을 줄이도록 설계되었습니다. DeepSeek-R1은 실제 적용 시나리오에 초점을 맞춰 설계되었으며, 빠른 배포와 통합을 지원하고, 텍스트 생성, 대화 시스템, 번역, 요약 생성을 포함한 다양한 작업에 적합합니다.

공식 웹사이트로 가서 컨테이너를 복제하고 시작하고, API 주소를 직접 복사하면 모델과 통신할 수 있습니다.

온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/2UJDf

4. LAMMPS 시작하기 튜토리얼: npt 온도 제어를 사용하여 FCC Cu의 녹는점 추정

LAMMPS는 고체 물질(금속, 반도체), 생체 분자, 폴리머 등 다양한 물질을 모델링하는 데 사용할 수 있으며, 서로 다른 물질에 대한 다양한 입자 상호 작용 모델을 제공할 수 있습니다.

이 튜토리얼은 LAMMPS에 대한 소개 튜토리얼입니다: npt 온도 제어를 사용하여 FCC Cu의 녹는점을 추정합니다. LAMMPS의 CPU 버전을 사용하여 실행하면 분자 동역학 시뮬레이션을 빠르게 시작할 수 있습니다.

전체 튜토리얼을 보려면 클릭하세요: LAMMPS 시작하기: npt 온도 제어를 사용하여 FCC Cu의 녹는점 추정

온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/BajMV

5. LTX-Video 초고속 영상 생성

LTX-Video는 변압기와 Video-VAE 기술을 사용하여 고해상도 비디오를 효율적으로 생성하는 비디오 생성 모델입니다. 또한 LTX-Video는 텍스트에서 비디오로, 이미지에서 비디오로 등 다양한 비디오 생성 방법을 지원합니다. 튜토리얼 단계를 따라가고, 머릿속에 있는 내용을 설명하는 것만으로 고해상도의 영상을 만들어 보세요.

온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/EfjvF

6. MatterGen 무기 소재 설계 모델 데모

MatterGen은 Microsoft에서 출시한 생성적 AI 기반 무기 재료 설계 모델로, 미세 조정을 통해 다양한 속성 제약 조건을 충족하는 재료를 생성합니다. 확산 모델링을 통해 특정한 화학적, 기계적, 전자적 또는 자기적 특성을 가진 새로운 재료를 직접 생성하는 것을 목표로 합니다.

이 튜토리얼에서는 이 모델을 사용하여 무기 물질을 생성하고 MatterGen을 직접 훈련하는 방법을 보여줍니다.

전체 튜토리얼을 보려면 클릭하세요: 대상 부동산 재료를 직접 디자인하세요! Microsoft의 MatterGen 모델은 이제 오픈 소스로 출시되어 생성 AI를 통해 재료 역설계의 새로운 패러다임을 재정의합니다.

온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/arVTV

7. 코스모스 월드 기본 모델의 원클릭 배포

코스모스 세계 기반 모델은 수백만 시간 분량의 주행 및 로봇 비디오 데이터를 기반으로 훈련된 최첨단 모델입니다. CES 2025에서 NVIDIA는 최초의 Cosmos 세계 기반 모델을 공개했습니다. 이 모델은 가상 환경의 미래 상태를 예측하고 물리적으로 인식하는 비디오를 생성하여 개발자가 차세대 로봇과 자율 주행차(AV)를 구축하는 데 도움을 줍니다.

이 프로젝트는 Gradio 인터페이스를 통해 프런트엔드 대화형 인터페이스를 생성할 수 있습니다. 한 번의 클릭으로 시작하고 API 주소를 복사하여 체험해 볼 수 있습니다.

전체 튜토리얼을 보려면 클릭하세요: 물리적 AI 시스템 혁신, NVIDIA World 기본 모델의 빠른 시작, 햇빛과 안개 시뮬레이션 가능

온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/ypcP4

커뮤니티 기사

1. 5천억 달러 규모의 '스타게이트' 발사, 오라클 창업자, AI 맞춤형 암 백신 '페인트' 개발

백악관 기자회견에서 트럼프 대통령은 OpenAI의 CEO, SoftBank의 CEO, Oracle의 CEO 등과 함께 나타나 "스타게이트 프로젝트"라는 인공지능 프로젝트를 발표했습니다. 이 프로젝트는 AI가 의학 및 건강 분야에 가져올 엄청난 혁신을 강조합니다. 예를 들어, 모든 사람이 암과 싸울 수 있는 독점적인 백신을 설계하는 것이 그 예입니다. 많은 네티즌들이 이에 대해 이야기했습니다. 자세한 내용은 아래를 참조하세요.

이벤트 요약 보기:https://go.hyper.ai/6YZnN

2. 타겟 속성 소재를 직접 디자인하세요! Microsoft의 MatterGen 모델은 이제 오픈 소스로 출시되어 생성 AI를 통해 재료 역설계의 새로운 패러다임을 재정의합니다.

Microsoft는 재료 역설계를 위한 생성적 AI 모델인 MatterGen을 오픈 소스로 공개했습니다. 미래에는 필요한 특성에 따라 새로운 소재의 구조를 직접 설계할 수 있을 것으로 기대됩니다. 본 논문에서는 배터리 소재, 고엔트로피 합금, 초전도 소재 개발 등을 포함한 신소재의 역설계에서 생성 모델의 핵심 역할을 체계적으로 정리합니다.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/gyQu0

3. 생물학 분야 최초의 AGI 달성을 목표로 하세요! 의료 AI 기업 오킨(Owkin)이 세계 최대 규모의 암 공간 오믹스 데이터 세트를 구축했습니다.

오킨은 생물학 분야에서 최초의 AGI를 달성하겠다고 결심했습니다. 대중이 가장 우려하는 환자 데이터 개인정보 보호 문제가 해결되었습니다. 다양한 기관의 다중 모드 데이터를 통합하여 정밀 의학을 위한 신뢰할 수 있는 의사 결정 기반을 제공하고, 유방암, 직장암 등의 암 진단 및 약물 개발을 지원하며, Sanofi, BMS, AstraZeneca 등의 대형 제약 회사와 협력하고 있습니다. 이 기사는 회사에 대한 자세한 보고서입니다. 클릭해서 빠르게 읽어보세요.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/cOuX1

4. AAAI 2025에 선정되었습니다! 홍콩 이공대학 연구팀은 그래프 변환기를 기반으로 유기물질 분자의 광전자적 특성을 정확하게 예측합니다.

홍콩 이공대학의 한 팀이 최근 발표한 RingFormer 프레임워크는 분자의 광전자적 특성을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이 기술의 성능은 기존 방식보다 22.77% 더 높은데, 이는 새로운 소재의 연구 개발 주기를 수 년에서 수 주로 단축하는 것과 같으며, 유기 태양 전지 연구가 공식적으로 "계산 기반 실험"의 새로운 시대로 접어들었음을 의미합니다. 이 글은 연구에 대한 자세한 해석과 공유입니다.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/iBwDq

5. 3가지 음성 복제 모델에 대한 실제 평가, GPT-SoVITS는 "사지냥냥"의 특성을 정확하게 파악

춘절 영화 '나자2'의 흥행 수익은 급증하여 현재 120억을 돌파했습니다. 영화에서 성우들은 생동감 넘치는 목소리로 캐릭터에 생생한 생명력을 불어넣었고, 이는 네티즌들의 폭넓은 관심을 끌었습니다. 오늘날 음성 복제 기술은 급속히 발전하고 있습니다. HyperAI는 가장 인기 있는 음성 복제 모델 3개를 평가했습니다. 와서 구경해보세요.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/JqDwI

6. 2025년 첫 번째 책! 머스크/샘 알트만/빌 게이츠 등이 강력 추천하는 AI 분야의 필독 도서입니다.

HyperAI는 AI 분야의 뛰어난 작품 10개를 선정했습니다. 머스크, 샘 알트만, 빌 게이츠, 호킹 등 유명 인사들이 강력 추천한 이 책들은 기초 과학, 응용 시나리오, 개발 동향 등 다양한 측면에서 인공지능과 그 발전을 더 깊이 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 빠르게 읽으려면 클릭하세요.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/Ne3uA

7. 최고의 10가지! 2024년 주요 AI 이벤트 검토, 숨겨진 트렌드와 업계 과제 밝혀

2024년에도 AI 열풍은 여전히 거세게 불고 있으며, 쇠퇴할 기미가 보이지 않습니다. AI 열풍은 조용히 세계의 지형을 바꾸고 기록적인 혁신적 사건을 만들어내고 있습니다. AI 개발에 대한 열정이 지속적으로 높아지는 것을 관찰하면서, 시장 조사 회사 IoT Analytics는 2024년 AI 분야에서 가장 주목할 만한 10대 이벤트를 선정했습니다. 와서 살펴보세요.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/xyVnq

8. YOLO 시리즈는 10년 동안 11번의 업데이트가 이루어졌으며, 최신 모델은 다중 타겟 탐지 작업에서 SOTA에 도달했습니다.

매우 고전적인 객체 감지 모델인 YOLO는 높은 정밀도와 효율성으로 인해 업계에서 많은 호평을 받고 있으며, 자율 주행, 보안 모니터링, 의료 영상 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 이 모델은 11개 버전으로 업데이트되었으며, HyperAI Super Neural 공식 웹사이트에서는 현재 여러 가지 중요한 버전을 출시했습니다. 자세한 내용은 아래를 참조하세요.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/9xHRS

9. 오픈소스 1,760억 매개변수 범용 의학 언어 모델! BUPT/PKU/중국 싼샤대학은 전문의사와 비슷한 추론 능력을 가진 MedFound를 제안했습니다.

베이징우전대학의 왕광위 교수, 베이징대학 제3병원의 송춘리 교수, 중국 싼샤대학의 양젠 교수로 구성된 의료공학 학제간 팀은 매개변수 수가 가장 많은 현재의 생물의학 대규모 언어 모델인 MedFound(176B)를 제안하고, 이를 기반으로 의료 일반 진단 대규모 언어 모델인 MedFound-DX-PA를 개발했습니다. 이 모델은 전문가에 가까운 지식과 추론 능력을 갖추고 있습니다. 자세한 내용은 아래를 참조하세요.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/oudKP

10. 초전도 소재 탐색 효율 5배 증가! 플로리다 대학과 다른 대학들은 딥러닝을 사용하여 물질 발견을 혁신하고 그 결과를 Nature에 게재했습니다.

플로리다 대학과 테네시 대학의 연구진은 딥러닝 모델 BETE-NET을 통해 고온 초전도체 탐색 효율을 5배 높였습니다. 이 글은 연구에 대한 자세한 해석과 공유입니다.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/hAIXd

11만 건 이상 다운로드된 OpenThoughts-114k 추론 데이터 세트가 온라인에 있습니다. 최초의 AI 단편 드라마 제작 도구 SkyReels-V1이 출시되었습니다! 높은 비용과 긴 주기에 작별 인사를 전하세요

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