✨ 1: Lumina-mGPT

Lumina-mGPT是一种多模态自回归模型，尤其擅长将文本描述生成灵活逼真的图像。

Lumina-mGPT是一系列多模态自回归模型，能够处理多种视觉和语言任务，其中尤为擅长从文本描述中生成灵活的真实感图像。该模型家族由Alpha-VLLM团队研发，适用于多种多模态生成和理解任务。

图像生成（Image Generation）： 从文本描述生成对应的高质量图像。例如，输入一段描述“狗在玩水，背景有瀑布”的文本，Lumina-mGPT可以生成符合描述的图像。

图像理解（Image Understanding）： 对图像进行详细描述。例如，输入一张图像，模型可以生成该图像的详细文字描述。

多功能任务（Omni-SFT）： 支持多种任务，如图像深度估计、图像到图像的转换、图像编辑等。用户可以在单个界面中切换不同任务。

地址：https://github.com/Alpha-VLLM/Lumina-mGPT

✨ 2: CogVideo

CogVideo 是清华大学研发的首个开源预训练文本生成视频模型，CogVideoX 系列进一步增强了视频生成的能力。

CogVideo是清华大学开发的一种用于文本生成视频的预训练模型，采用了Transformer结构。它是第一个公开的预训练文本到视频生成模型，已在ICLR'23 上正式发布。CogVideo可以生成高帧率的视频，具备较强的生成能力。而CogVideoX是CogVideo系列视频生成模型的一个开源版本，支持更大规模的参数和更多的视频生成功能。

地址：https://github.com/THUDM/CogVideo

✨ 3: WiseFlow

WiseFlow 是一个智能信息提取工具，可从多个来源自动分类并上传数据到数据库。

WiseFlow 是一个敏捷的信息提取工具，能够从各种来源（如网站、微信公众号、社交媒体平台）中，根据预定义的关注点提炼信息，自动对标签进行分类，并上传到数据库。其主要功能是帮助用户节省时间、过滤无关信息，并组织重点关注的信息。

地址：https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow

✨ 4: Medical SAM 2

Medical SAM 2利用SAM 2框架，实现2D和3D医学图像分割。

Medical SAM 2（简称MedSAM-2）是一种高级图像分割模型，基于SAM 2框架，专门用于处理2D和3D的医疗图像分割任务。该模型通过把医疗图像当作视频来分割，展现了较为突出的性能。具体细节请参见论文：Medical SAM 2: Segment Medical Images As Video Via Segment Anything Model 2。

地址：https://github.com/MedicineToken/Medical-SAM2

✨ 5: Structured Outputs in the API

OpenAI引入API结构化输出

openai正在API中引入了Structured Outputs。这是一项新功能，旨在确保模型生成的输出能够准确匹配由开发人员提供的JSON模式。这对于以API构建可靠应用程序的开发人员来说是一个重要的里程碑，因为此功能将提高模型的可靠性。Structured Outputs 可以通过函数调用或在响应格式中使用 JSON Schema。

除了可以通过函数调用 Structured Outputs，还可以通过响应格式参数中的 JSON Schema 使用。这对于最新发布的 GPT-4o 型号适用，包括 gpt-4o-2024-08-06 和 gpt-4o-mini-2024-07-18。开发人员在使用此功能时需要注意以下几点限制和限制条件，包括只允许使用一部分JSON模式，对新模式的第一次请求可能会产生额外延迟，以及模型拒绝请求或在生成一定数量的 tokens 后结束可能会导致模型无法按模式执行。Structured Outputs 在 API 中已经发布，并且支持函数调用和响应格式两种使用方式。

地址：https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/

更多AI工具，参考国内AiBard123，Github-AiBard123 公众号：每日AI新工具