在线运行 Llama 3.3 唯一开源 70B 模型,性能堪比 405B!LaTeX OCR 数据集上线,助力数学公式识别

基于开源LaTex_OCR公式识别数据集实践MiniCPM多模态大模型微调实现LaTex图像公式识别 阅读详情

就在本月,Meta 发布了 Llama 3.3 唯一开源模型 Llama-3.3-70B-Instruct,虽然参数规模只有 70B,但堪比 405B 模型性能。这是 Llama 3 系列的最后一个模型,小扎表示,再见就是 Llama 4 啦!

hyper.ai 官网在教程板块上线了「一键部署 Llama-3.3-70B-Instruct」,让我们一起体验一下 Llama 3 的收官之作吧~

在线使用:https://go.hyper.ai/TthEw

12 月 23 日-12 月 29 日,hyper.ai 官网更新速览:

  • 优质公共数据集:10 个

  • 优质教程精选:3 个

  • 社区文章精选:6 篇

  • 热门百科词条:5 条

  • 1 月截稿顶会:9 个

访问官网:hyper.ai

公共数据集精选

1. CompreCap 图像描述数据集

该数据集包含 560 张图像,每张图像都经过精细的语义分割和对象、属性及关系的标注,形成了一个完整的定向场景图结构。

直接使用:https://go.hyper.ai/icfaH

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数据集示例

2. HelmetViolations 头盔识别数据集

该数据集总共包含 1,004 张图像,采用 YOLOv9 格式注释,包含 3 个类别:车牌 (Plate)、戴头盔 (WithHelmet)、未戴头盔 (WithoutHelmet)。其中训练集有 363 张图像(原始+增强);验证集有 53 张图像;测试集包含在导出中,用于模型评估。

直接使用:https://go.hyper.ai/N0Yyg

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数据集示例

3. SynCamVideo-Dataset 多相机同步视频数据集

该数据集包含 1k 个不同的场景,每个场景由 36 个相机捕捉,总共生成 36k 个视频,以 50 种不同的动物作为「主要对象」,并利用来自 Poly Haven 的 20 个不同地点作为背景。

直接使用:https://go.hyper.ai/oIJns

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数据集示例

4. Airplain lmage Classification 飞机图像分类数据集

该数据集是一个包含 3,371 张飞机图像的数据集,这些图像被分为 10 个类别文件夹,每个类别对应一个特定的飞机型号:A10、A400M、AG600、AH64、AV8B、An124、An22、An225、An72 和 B1 等。

直接使用:https://go.hyper.ai/IL3uP

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数据集示例

5. MangaZero 漫画图像数据集

MangaZero 数据集是一个专为漫画生成任务设计的大规模、多角色、多状态的漫画图像数据集,具体包含 43,264 页漫画和 427,147 个带注释的面板,支持在连续帧中可视化各种角色互动和动作,适用于多角色、多状态的漫画生成任务。

直接使用:https://go.hyper.ai/IpkjL

6. LaTeX OCR 数学公式识别数据集

LaTeX OCR 数据集是一个专注于光学字符识别 (OCR) 领域中的复杂数学公式识别问题的数据集。LaTeX OCR 数据集包含多个配置,每个配置具有不同的特征和数据划分。

直接使用:https://go.hyper.ai/lyK1J

7. FSQ OS Places 开源地点数据集

这个数据集包含了超过 1 亿个全球兴趣点 (POI),广泛覆盖了 200 多个国家和地区,使得研究人员、开发者以及企业能够访问到丰富的地理空间数据。 提供了 22 个核心属性,包括地点名称、地址、经纬度等关键信息,这些属性为地理空间分析、定位服务等多种应用提供了支持。

直接使用:https://go.hyper.ai/7oN5M

8. ProcessBench 数学推理基准数据集

此数据集包含了 3.4k 个测试实例,专注于竞赛及奥林匹克难度的数学题目。每个实例都配备了分步解答,并由领域专家精确标出错误所在。

直接使用:https://go.hyper.ai/fk3hq

9. Chinese Medical Dialogue 中医对话数据集

这个中文医疗数据集是一个全面的资源,用于开发和训练能够在医疗领域提供专业对话和建议的语言模型。它结合了多种类型的数据,包括百科知识、教材文本、实际医患对话以及评价数据,旨在提升模型的准确性和实用性。

直接使用:https://go.hyper.ai/wkAXX

10. splsoNet 各向异性校正和错位校正教程数据集

spIsoNet 是一种端到端的自监督深度学习软件,用于解决由优选取向问题引起的地图各向异性和粒子错位问题。该数据集为研究所用数据集,相关成果已发表于国际学术期刊 Nature Methods。

直接使用:https://go.hyper.ai/tFOqJ

公共教程精选

1. 一键部署 Llama-3.3-70B-Instruct

Llama-3.3-70B-Instruct 是由 Meta 于 2024 年推出的一款大语言模型,是 Llama 3.3 系列中目前唯一开源的模型,且特别优化了指令微调版本。

该模型已将环境和依赖配置完毕,进入 API 地址即可与模型展开对话。

在线运行:https://go.hyper.ai/TthEw

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模型示例

2. HunyuanVideo 腾讯混元文生视频 Demo

HunyuanVideo 旨在通过人工智能技术帮助用户生成高质量的视频内容。HunyuanVideo 是目前开源模型中参数量最大的文生视频模型,拥有 130 亿参数,能够生成具有高物理准确性和场景一致性的视频内容,为用户提供超写实的视觉体验,并能够在真实与虚拟风格之间自由转换。

该项目提供了便捷的 Web 界面,用户只需提供简单的文字描述或指定条件,就能够生成各种风格的视频。

在线运行:https://go.hyper.ai/hEkOw

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模型示例

3. Triton 教程:矩阵乘法

在本教程中,您将编写一个非常简短的高性能 FP16 矩阵乘法内核,其性能可以与 cuBLAS 或 rocBLAS 相媲美。您将具体学习以下内容:级矩阵乘法;多维指针算术;为提高 L2 缓存命中率而进行的程序重排序;自动性能调优。

在线运行:https://go.hyper.ai/riM7b

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矩阵乘法示例

社区文章精选

1. AI 颠覆材料化学,汇总 2024 年最值得关注的科研成果

HyperAI超神经为大家精选并分类汇总了 26 篇 2023-2024 年期间解读的前沿论文,本期文章聚焦 AI 在材料化学领域的研究,超全盘点,点击速看。

查看完整报道:https://go.hyper.ai/XnzcN

2. 立志打造化学界图灵机!AI 制药公司 Chemify 开发世界上第一个化学编译器,进军美国市场

作为一家英国高科技化学公司,Chemify 开发了世界上第一个「化学图灵机」、世界上第一个化学编译器,致力于将化学计算、人工智能、机器人技术、自动化等融入药物研发,推动化学数字化发展。本文是对该公司的详细报道,点击速看。

查看完整报道:https://go.hyper.ai/V5VWB

3. 针对超大规模病理图像分析!华中科技大学提出医学图像分割模型,提高干燥综合征诊断准确性

华中科技大学凃巍教授、陆枫教授等,提出了一种医学图像分割模型,该方法能够准确识别干燥综合征患者病理图像中的淋巴细胞聚集灶,帮助医生做出更快速、更准确的诊断。本文是对论文的详细解读与分享。

查看完整报道:https://go.hyper.ai/EetpB

4. 未来具身智能的触觉革命!TactEdge 传感器让机器人具备精细触觉感知,实现织物缺陷检测、灵巧操作控制

中国地质大学(北京)章诗昕所在团队自 2014 年便开始进行视触觉传感器的研究,探索并发展了多代传感器技术,并将其称为一种前沿的触觉技术 TactEdge。本文是对相关研究成果的详细介绍,点击速看。

查看完整报道:https://go.hyper.ai/nOE2a

5. 2024 年医疗 AI 突破盘点,精选 35 篇不可错过的前沿论文

本文聚焦 AI 在医疗健康领域的研究,为大家精选了 2023—2024 年期间解读的 35 篇前沿论文,超干货分享,点击速看。

查看完整报道:https://go.hyper.ai/CZdYT

6. LeCun 转发,UC 伯克利等提出多模态蛋白质生成方法 PLAID,同时生成序列和全原子蛋白结构

加州大学伯克利分校、微软研究院等提出了一种多模态蛋白质生成方法 PLAID ,可以从更丰富的数据模态生成较稀缺的模态来实现多模态生成。本文是对论文的详细解读与分享。

查看完整报道:https://go.hyper.ai/nwnDy

热门百科词条精选

1. Sigmoid 函数

2. 倒数排序融合 RRF

3. 核范数 Nuclear Norm

4. 大语言模型 Large Language Model

5. 长短期记忆 Long Short-Term Memory

这里汇编了数百条 AI 相关词条,让你在这里读懂「人工智能」:

https://go.hyper.ai/wiki

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一站式追踪人工智能学术顶会:https://go.hyper.ai/event


以上就是本周编辑精选的全部内容,如果你有想要收录 hyper.ai 官方网站的资源,也欢迎留言或投稿告诉我们哦!

下周再见!

用paddleOCR 训练模型(日语) 其中crop_img中的图片用来训练文字识别模型,fileState记录图片的打标完成与否,Label为训练文字检测模型的标签,rec_gt为训练文字识别模型的标签。这里有两种模型 检测(det)和识别(rec), 一个是画框一个是 对画框的区域进行识别,日文和中文结构其实差不多我就用的中文det模型,实际效果也没问题,要下载。对每张图片进行检测和识别的标签, 画框的快捷键是w,需要每一项进行画,对没画准的地方进行修改,然后再对画框区域进行文字修改,最后点右下角的check进行下一张。 阅读详情

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追随梦想,实现梦想 1425
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