HyperAI超神经

정보가 폭발적으로 증가하는 이 시대에 우리의 눈은 오랫동안 피로감을 느껴왔습니다. 출근길에는 휴대폰 화면을 응시하고, 업무 중에는 컴퓨터 문서를 보고, 잠자리에 들기 전에는 소설 세계에 푹 빠져 있기 때문입니다. 텍스트를 조깅을 하거나, 요리를 하거나, 눈을 감고 휴식을 취할 때 들을 수 있는 따뜻한 목소리로 변환할 수 있다면, 정보의 습득은 더 이상 시각에만 국한되지 않을 것입니다.

Ebook2Audiobook은 전자책(eBook)을 오디오북(audiobook)으로 변환하도록 설계된 오픈 소스 도구입니다. 이 프로젝트는 고급 텍스트-음성 변환(TTS) 기술을 사용하여 전자책의 텍스트 내용을 음성 파일로 변환하고 들을 수 있는 오디오북을 생성합니다.

현재,"Ebook2Audiobook 전자책을 오디오북으로" 튜토리얼이 hyper.ai 공식 웹사이트에 공개되었습니다., 원클릭 스타트로 당신의 전자책 도서관이 사운드 웨이브로 다시 태어납니다. 지금 바로 체험해보세요~

온라인 사용:https://go.hyper.ai/sgLbN

3월 3일부터 3월 7일까지 hyper.ai 공식 웹사이트가 업데이트됩니다.

* 고품질 공개 데이터 세트: 10

* 고품질 튜토리얼 선택: 3개

* 커뮤니티 기사 선정: 6개 기사

* 인기 백과사전 항목: 5개

* 3월 마감일 상위 컨퍼런스: 5개

공식 웹사이트를 방문하세요:하이퍼.AI

선택된 공개 데이터 세트

1. CC-OCR 텍스트 인식 데이터 세트

CC-OCR 데이터 세트는 다중 장면 텍스트 읽기, 다국어 텍스트 읽기, 문서 구문 분석, 핵심 정보 추출이라는 4가지 핵심 작업을 다루며 39개 하위 세트와 7,058개의 완전히 주석이 달린 이미지를 포함합니다. CC-OCR의 출시는 복잡한 구조와 세밀한 시각적 과제에서 현재 멀티모달 모델을 평가하는 데 있어 부족한 부분을 채워주며, 실제 응용 분야에서 멀티모달 모델의 발전을 촉진하는 데 큰 의의가 있습니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/rQT2y

2. MM-RLHF 다중 모드 선호도 정렬 데이터 세트

이 데이터 세트에는 이미지 이해, 비디오 분석, 다중 모드 보안의 세 가지 영역을 포괄하는 120,000쌍의 세부적으로 분류되고 수동으로 주석이 달린 선호도 비교 데이터가 포함되어 있습니다. 데이터 양은 기존 리소스를 훨씬 넘어서서 10만 개가 넘는 다중 모드 작업 인스턴스를 포괄합니다. 각 데이터는 50명 이상의 주석자에 의해 신중하게 평가되고 해석되었으며, 이를 통해 데이터의 높은 품질과 세분성이 보장되었습니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/sTfNc

3. GAIA 시각 언어 원격 감지 이미지 이해 데이터 세트

GAIA는 원격 감지 이미지 분석을 위한 글로벌, 다중 모드, 다중 스케일 비전-언어 데이터 세트로, 원격 감지(RS) 이미지와 자연어 이해 간의 격차를 메우는 것을 목표로 합니다. 이 데이터 세트는 다양한 지리적 영역, 위성 임무, 원격 감지 방식을 포괄하는 25년간의 지구 관측 데이터(1998~2024년)를 담고 있습니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/JHgSb

4. OpenR1-Math-220k 수학적 추론 데이터 세트

OpenR1-Math-220k는 220,000개의 고품질 수학 문제와 추론 추적을 포함하는 대규모 수학적 추론 데이터 세트로, DeepSeek R1이 생성한 800,000개의 추론 추적에서 파생되었습니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/VkUMt

5. JuDGE 중국 법률 판결 벤치마크 데이터 세트

JuDGE는 중국 법률 시스템을 위해 설계된 법률 문서 생성 벤치마크 데이터 세트입니다. 이 데이터 세트는 특히 법적 추론 및 문서 작성 분야에서 고품질의 주석이 달린 데이터를 통해 법률 문서 생성 모델의 성능을 개선하는 것을 목표로 합니다. 법률 지능 시스템, 법률 문서 자동 생성, 법률 질의응답 시스템 등 다양한 응용 분야에 적합합니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/Fygtg

6. NTIRE2025 CDFSOD 소규모 샘플 객체 감지 데이터 세트

이 데이터 세트는 소스 데이터 세트 COCO와 ArTaxOr, Clipart1k, DIOR, DeepFish, NEU-DET, UODD 등의 여러 검증 데이터 세트를 포함하는 최초의 크로스 도메인 소규모 샘플 객체 감지 챌린지 NTIRE 2025에서 사용됩니다. 이 데이터 세트의 핵심 연구 문제는 매우 제한적인 주석이 달린 대상 이미지만을 사용하여 크로스 도메인 시나리오에서 대상 감지를 수행하는 방법입니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/kGZhW

7. 고양이 스크래치 YOLO 포맷 감지 고양이 스크래치 객체 YOLO 포맷 감지 데이터셋

이 데이터 세트는 고양이가 물건을 긁는 것을 감지하기 위한 YOLO 형식의 데이터 세트입니다. 여기에는 배경을 포함한 약 1,500개의 이미지가 포함되어 있습니다. 각 이미지에는 YOLO와 호환되는 .txt 레이블 파일이 있는데, 이를 사용하여 고양이가 무언가를 긁고 있는지 여부를 식별하는 객체 감지 모델을 훈련할 수 있습니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/wkzNJ

8. 중국 DeepSeek R1 Distill 데이터 DeepSeek-R1 Distillation 데이터 세트를 기반으로 한 110k 중국어

이 데이터 세트는 중국 오픈 소스 순수 R1 데이터 세트입니다. 해당 데이터셋에는 수학 데이터뿐만 아니라, 총 11만 개에 달하는 많은 양의 일반형 데이터가 포함되어 있습니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/5zvRt

9. 손 제스처 감지 데이터 세트

이 데이터 세트는 스마트 TV 제스처 제어 시스템을 위해 특별히 구축되었으며, 독립적으로 수집된 약 500개의 짧은 비디오 샘플을 포함하고 있습니다. 각 비디오 클립은 2~3초 동안 지속되며, 제스처의 초기 동작부터 완전한 디스플레이까지의 역동적인 과정을 완벽하게 기록합니다. 이러한 제스처에는 엄지손가락 올리기, 엄지손가락 내리기, 왼쪽으로 스와이프, 오른쪽으로 스와이프, 중지가 포함되며 제스처 인식 모델을 위한 별도의 교육 샘플로 사용됩니다. 샘플은 다양한 연령대(18~65세), 성별, 피부색의 참가자들이 협력하여 완성했으며, 서 있거나 앉아 있는 등 다양한 상호작용 자세를 포함하여 실제 사용자들 사이에서 나타날 수 있는 작동 습관의 차이를 파악하기 위해 진행되었습니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/nMdjB

10. 풍부한 인간 피드백 이미지 데이터 세트

이 데이터 세트는 텍스트-이미지 생성 모델의 훈련과 평가에 대한 풍부한 피드백을 제공하도록 설계되었으며 15,000개의 이미지를 포함하고 있습니다. 여기에는 15만 명 이상의 사람들이 제공한 150만 개의 주석이 수집되며, 여기에는 이미지 평가, 의미적 일관성, 수정 제안 등의 피드백이 포함됩니다.

직접 사용:https://go.hyper.ai/GhD9w

선택된 공개 튜토리얼

1. YOLOv12 원클릭 배포

오랫동안 YOLO 프레임워크의 네트워크 아키텍처를 향상시키는 것은 컴퓨터 비전 분야의 핵심 주제였습니다. 주의 메커니즘이 모델링 능력 면에서 뛰어나지만, 주의 기반 모델은 속도 면에서 따라잡기 어렵기 때문에 CNN 기반 개선이 여전히 주류를 이룹니다. 하지만 YOLOv12의 도입으로 이러한 상황이 바뀌었습니다. CNN 기반 프레임워크와 속도 면에서 비슷할 뿐만 아니라, 어텐션 메커니즘의 성능상의 이점을 최대한 활용하여 실시간 객체 감지의 새로운 벤치마크가 되고 있습니다.

이 프로젝트의 관련 모델과 종속성이 배포되었습니다. 컨테이너를 시작한 후 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스로 들어갑니다.

온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/Wy1So

2. Ebook2Audiobook 전자책을 오디오북으로 변환

Ebook2Audiobook은 전자책(eBook)을 오디오북(audiobook)으로 변환하도록 설계된 오픈 소스 도구입니다. 이 프로젝트는 고급 텍스트-음성 변환(TTS) 기술을 사용하여 전자책의 텍스트 내용을 자동으로 음성으로 변환하고 사용자가 들을 수 있는 오디오북을 생성합니다. Ebook2Audiobook은 EPUB, PDF, MOBI 등 다양한 전자책 형식을 지원하고, 각 장의 구조와 메타데이터를 보존할 수 있어 생성된 오디오북을 탐색하고 이해하기 쉽게 만들어줍니다.

공식 웹사이트로 가서 컨테이너를 복제하고 시작한 다음, API 주소를 직접 복사한 다음 모델을 시작합니다.

온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/sgLbN

커뮤니티 기사

1. 정확도는 97%에 도달합니다. 호주 팀의 새로운 업적은 두개골 CT를 통해 성별을 식별하는 딥러닝을 기반으로 하며 인간 법의학자를 능가합니다.

서부호주 대학과 다른 기관의 팀은 딥 러닝을 기반으로 한 자동화 프레임워크를 사용할 것을 제안했습니다. 이 연구에서는 인도네시아의 한 병원에서 촬영한 두개골 CT 스캔 200개를 사용하여 딥 러닝 기반 네트워크 구성 3가지를 훈련하고 테스트했습니다. 가장 정확한 딥러닝 프레임워크는 판단을 위해 성별과 두개골 특징을 결합할 수 있었으며, 분류 정확도는 97%로, 인간 관찰자의 82%보다 상당히 높았습니다. 본 논문은 논문에 대한 자세한 해석과 공유입니다.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/0rfjM

2. 1.7K 선전 주택 가격을 예로 들면, 저장대학교 GIS 연구실은 주의 메커니즘을 사용하여 지리적 맥락 특징을 마이닝하고 공간 비정상 회귀의 정확도를 향상시킵니다.

저장성 GIS 핵심 실험실의 연구원들은 주의 메커니즘을 기반으로 한 딥러닝 모델 CatGWR을 제안했습니다. 이 모델은 샘플 간의 공간적 거리와 맥락적 유사성을 결합하여 공간적 비정상성을 보다 정확하게 추정하는 주의 메커니즘을 도입합니다. 이는 특히 복잡한 지리적 현상을 다룰 때 공간 모델링에 대한 새로운 관점을 제공하며, 공간적 이질성과 맥락적 효과를 더 잘 포착할 수 있습니다. 이 글은 연구에 대한 자세한 해석과 공유입니다.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/irDAo

3. 수학/코드/과학/퍼즐을 포괄하는 고품질 추론 데이터 세트가 요약되어 DeepSeek의 강력한 추론 기능을 재현하는 데 도움이 됩니다.

HyperAI는 수학, 코드, 과학, 퍼즐 등 다양한 분야를 포괄하는 가장 인기 있는 추론 데이터 세트를 신중하게 정리했습니다. 대규모 모델의 추론 기능을 크게 개선하고자 하는 실무자와 연구자에게 이러한 데이터 세트는 의심할 여지 없이 훌륭한 시작점이 될 것입니다. 이 문서는 데이터세트 다운로드 주소입니다.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/XGIi8

4. ICLR 2025에 선정되었습니다! 저장대학교의 션춘화 등은 볼츠만 정렬 기술을 제안했고, 단백질 결합 자유에너지 예측이 SOTA에 도달했습니다.

저장대학과 다른 연구진은 볼츠만 정렬이라는 기술을 제안했는데, 이는 사전 훈련된 역 폴딩 모델에서 얻은 지식을 결합 자유 에너지 예측으로 전환하는 것입니다. 이 방법은 뛰어난 성능을 보였으며 인공지능 분야 최고 국제 학술대회인 ICLR 2025에 포함되었습니다. 본 논문은 논문에 대한 자세한 해석과 공유입니다.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/MsUDj

5. 모델 매개변수가 RFdiffusion보다 5배 더 높습니다! NVIDIA와 다른 회사들이 SOTA 성능을 기반으로 처음부터 설계된 단백질 백본인 Proteina를 출시했습니다.

NVIDIA는 MIT 등과 협력하여 새로운 유형의 대규모 흐름 단백질 백본 생성기인 Proteina를 개발했습니다. Proteina는 RFdiffusion 모델보다 매개변수 수가 5배 더 많고, 학습 데이터를 2,100만 개의 합성 단백질 구조로 확장했습니다. 이 기술은 새로운 단백질 백본 설계에서 SOTA 성능을 달성했으며, 최대 800개 잔기라는 전례 없는 길이의 다양하고 설계 가능한 단백질을 생성했습니다. 해당 연구 결과는 ICLR 2025 Oral에 선정되었습니다. 이 글은 연구에 대한 자세한 해석과 공유입니다.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/n4fWv

6. 정부 업무 보고에서 다시 "인공지능+"가 언급되었으며, 두 차례의 회의에서 기술 리더들이 제시한 내용은 AI+의료/AI 얼굴변조 및 음성변조/대형 모델 착시 현상 등에 집중되었습니다.

레이쥔, 저우홍이, 류칭펑 등 업계 리더들은 시대의 흐름을 따라가며 신에너지 자동차, 대형 모델 환각, AI 의료, AI 얼굴 바꾸기, AI 교육 등 핵심 분야에서 적극적으로 제안과 의견을 제시했습니다. 자세한 내용은 아래를 참조하세요.

전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/EazuY

Ebook2Audiobook은 한 번의 클릭으로 전자책을 오디오북으로 변환합니다. CVPR의 첫 번째 크로스 도메인 소규모 샘플 객체 감지 챌린지 데이터 세트가 온라인에 올랐습니다.

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