SAM-Audio：Meta 的音訊分割一切模型
分割一切模型（SAM）透過實現基於提示的影像中任意物體分割，徹底改變了電腦視覺。SAM-Audio 將同樣的變革性能力帶到音訊領域，允許使用者使用自然語言描述從混合音訊中隔離特定聲音。與其說「去除人聲」，不如說「提取背景中彈奏的民謠吉他」。
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FAISS：Meta 的高效相似性搜尋開源函式庫
向量搜尋已成為現代 AI 系統的基礎技術。無論是在 RAG 流程中尋找相似文件、在電子商務目錄中匹配產品圖像，還是為推薦系統檢索相關嵌入，高效搜尋數十億向量至關重要。FAISS——Meta 的 Facebook AI 相似性搜尋函式庫——是這項任務的黃金標準。
AI
Detectron2：Meta 的物體偵測與分割平台
物體偵測在過去十年中經歷了顯著的演進，從手工設計的特徵發展到能夠以超越人類的準確度識別和定位物體的深度神經網路。Detectron2 站在這股演進的最前沿——Meta AI 的開源平台，實作了用於物體偵測、分割和姿態估計的最新演算法。
AI
AudioCraft：Meta 的開源 AI 音訊生成工具組
從文字描述生成高品質音訊的能力長期以來一直是人工智慧的聖杯。AudioCraft，Meta 的開源 PyTorch 函式庫，透過一套涵蓋音樂、音效和神經音訊壓縮的全面音訊生成模型，將這項能力帶給了更廣泛的 AI 社群。 AudioCraft 在單一代碼庫中統一了三種不同的音訊生成能力：用於 …
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- Stanford ai index
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- Swe bench
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- Ui generation
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- Unsloth
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- Uvr
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- Video generation
- Video understanding
- Video wallpaper
- Video use
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- Vision
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