SynCLR是一种完全从合成图像和合成描述学习虚拟表征的方法，无需任何真实数据。它能够与OpenAI的CLIP在ImageNet上的传输效果一样好，利用合成数据获取高质量表征，适用于大模型训练中的偏好标记。
建立在HuggingFace模型和PyTorch Fully Sharded Data Parallelism基础上的训练套件，旨在优化吞吐量，简化在资源受限环境中训练中型模型的分布式方案设置工作流程，尤其适用于学术集群。
Landing AI 是一个计算机视觉平台和人工智能软件公司，提供名为 LandingLens 的云计算机视觉软件平台。用户可以通过自然提示交互在几分钟内创建自定义计算机视觉项目，使构建计算机视觉系统变得快速、简单和直观。用户可以直接拖放图像或通过网络摄像头捕获实时图像，使用标记工具标记图像中的对象，创造高质量的训练数据以实现最大准确性。标记后，用户可以训练模型并评估其性能。一旦模型足够准确，可以通过几次鼠标点击将其部署到云端或边缘设备。用户可以监控模型性能并根据需要进行更新。
HunyuanVideo是一个大型视频生成模型的系统框架，能够生成与领先闭源模型相媲美的视频，支持多模态信息融合和大规模模型训练。该项目旨在提供高效的工具和环境，以促进视频生成技术的发展和应用。
Dioptra是一个开源的数据策展和管理平台，旨在支持计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型。它帮助用户策划有价值的未标记数据，注册元数据，诊断模型失效模式，并与标注和再训练系统整合。
Lumina-mGPT是一个多模态自回归模型家族，专注于从文本描述生成高质量的图像，能够处理多种视觉和语言任务，具备强大的生成能力和灵活的应用场景。
