Long-VITA 是腾讯优图实验室、南京大学、厦门大学开源的多模态模型，能处理超过100万tokens的长文本输入，在短文本任务中表现出色。Long-VITA基于分阶段训练，逐步扩展视觉和语言的上下文理解能力，支持图像、视频和文本的多模态输入。Long-VITA 用动态分块编码器处理高分辨率图像，基于上下文并行分布式推理实现对无限长度输入的支持。Long-VITA 用开源数据集进行训练，包括漫画摘要、电影剧情等长文本数据，在多个多模态基准测试中达到新的SOTA性能。
Micro LLAMA是精简的教学版LLAMA 3模型实现，能帮助学习者理解大型语言模型架构。整个项目仅约180行代码，便于理解和学习。Micro LLAMA用的是LLAMA 3中最小的8B参数模型，模型本身需15GB存储空...
MiLoRA是参数高效的大型语言模型（LLMs）微调方法，通过更新权重分量来矩阵的次要奇异减少计算和内存成本。方法基于奇异值分解（SVD）将权重矩阵分为主要和次要两部分，主要部分包含重要知识，次要部分包含噪声或长尾信息。...
MiDashengLM是小米开源的高效声音理解大模型，具体参数版本为MiDashengLM-7B 。模型基于 Xiaomi Dasheng 音频编码器和 Qwen2.5-Omni-7B Thinker 解码器构建，用通用音频...
MeteoRA 是南京大学计算机科学与技术系的研究团队推出的用于大型语言模型（LLM）的多任务嵌入框架，将多个任务特定的 LoRA（低秩适配器）集成到一个基础模型中，实现高效的参数复用和自主任务切换。...
MetaStone-S1是原石科技推出的反思型生成式大模型，首次融合深度推理与推理链自筛选能力。模型核心用自监督反思范式，基于共享主干的策略模型和过程评分模型（SPRM），仅增加53M参数即可实时评估推理步骤质量，无需人工标...
MetaStone-L1-7B 是 MetaStone 系列中的轻量级推理模型，专为提升复杂下游任务的性能而设计。在数学和代码等核心推理基准测试中达到了并行模型的顶尖水平（SOTA），与 Claude-3.5-Sonnet-...
MetaMorph是多模态大模型（MLLM），通过指令微调（Instruction Tuning）实现视觉理解和生成。它提出了一种名为Visual-Predictive Instruction Tuning（VPiT）的方法...
MetaHuman-Stream 是一项前沿的实时交互流式AI数字人技术，集成了 ERNerf、MuseTalk、Wav2lip 等多种先进模型，支持声音克隆和深度学习算法，确保对话流畅自然。通过全身视频整合和低延迟通信技术...
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