AI研究工具

OpenCompass司南

OpenCompass司南是由上海人工智能实验室联合多家机构发起的开源大语言模型评测平台，核心定位为提供中立、可复现的大模型能力评测服务。平台支持超100个主流基准数据集，覆盖知识推理、数学计算、代码生成、语言理解、多模态处理等二十余个能力维度，可满足不同场景下的模型性能核验需求。平台面向大模型研发团队、AI领域研究者、企业技术选型人员、高校相关专业学生等群体，可用于模型研发过程中的能力迭代验证、学术研究中的性能对比、企业落地场景下的模型选型参考等多个场景，同时所有评测流程与数据完全开源，支持用户自定义评测任务配置。

Diffusion with Forward Models

Diffusion with Forward Models 是聚焦于结合前向模型的扩散概率模型技术学术展示站点，核心定位是呈现可通过已知可微分前向模型，从非直接观测信号分布中采样的扩散模型技术方案。核心功能包括逆图形学3D场景生成、部分观测信号分布采样、计算机视觉相关任务适配。目标用户覆盖计算机视觉领域研究人员、3D内容开发从业者、深度学习算法工程师、高校相关专业师生、图形学技术研究者。使用场景包括单张2D图像生成匹配的3D场景分布、不完整观测数据下的信号重建、计算机视觉逆问题求解、3D内容创作的原型生成、算法研究中的技术对比验证等。

ALIEN

ALIEN是一个基于CUDA技术开发的物理与渲染引擎结合的人工生命仿真程序，核心定位为人工生态系统模拟与进化仿真研究平台，支持自定义人工生命行为规则、多维度生态环境参数调整、进化过程可视化追踪三大核心功能，面向计算生物学研究者、AI进化算法开发者、计算机图形学爱好者、高校相关专业师生等群体，可应用于人工生命演化实验、群体智能行为研究、进化算法验证、数字生态系统可视化演示等多种场景，项目完全开源，遵循BSD-3-Clause许可协议，用户可自由修改与分发代码。

LiveFood

LiveFood是面向计算机视觉、食品计算领域研究人员推出的美食视频数据集服务平台，核心定位是提供标准化标注的美食类视频数据资源与配套算法参考方案。平台目前收录超5100条覆盖食材、烹饪、呈现、食用四大类别的美食视频，所有内容均经过专业人员标注与双重校验，同时提供自研全局原型编码（GPE）模型作为增量学习场景的算法参考。目标用户包括高校计算机相关专业师生、AI企业食品场景算法开发人员、食品科学领域研究人员，可满足美食动作识别模型训练、食品计算领域算法迭代、增量学习任务基准测试等多场景使用需求。

SpatialTracker

SpatialTracker是CVPR 2024收录的3D空间视频像素运动追踪研究成果的展示站点，核心定位为提供3D密集像素运动恢复技术的演示与验证工具。站点核心功能包含3D像素运动轨迹可视化、不同追踪算法效果对比、自定义测试视频上传分析三类，主要面向计算机视觉领域研究人员、3D视觉算法开发人员、高校相关专业师生、视频动效制作从业者，可用于学术研究验证、算法性能对比、3D动效制作参考、课程实践教学等场景，帮助用户直观了解3D空间下密集像素运动追踪的技术效果与应用潜力。

SPDL

SPDL是Meta Reality Labs推出的可扩展高性能AI数据加载解决方案，核心定位是解决大规模AI模型训练中的数据加载瓶颈问题，核心功能包括基于线程的并行数据加载、Free-Threaded Python兼容适配、无缝对接现有AI训练框架。主要面向AI算法研发人员、大模型训练工程师、机器学习框架开发者，可应用于计算机视觉、自然语言处理、多模态模型等各类AI训练场景，帮助优化训练流程，提升GPU资源利用率。

MAmmoTH-VL

MAmmoTH-VL是面向多模态推理领域的学术研究与应用支撑平台，核心面向多模态大模型研发人员、数学教育相关从业者、AI研究学者等群体。平台搭载基于指令调优优化的多模态大语言模型，可支撑多模态数学题解析、跨模态推理任务评测、推理过程可解释性分析三类核心需求。用户可通过平台体验模型对图文结合数学题的解答过程，也可获取开源数据集用于相关模型训练，还能借助基准测试结果对比不同多模态模型的推理能力，适合学术研究、教育工具开发、多模态模型迭代等场景使用。

Diffusion-Vas

Diffusion-Vas是由卡内基梅隆大学提出的视频非可见物体分割与内容补全技术的官方展示站点，核心定位是面向计算机视觉领域的技术交流与效果演示平台。该站点提供模型技术原理详解、多场景效果可视化演示、论文成果下载三大核心功能，服务于计算机视觉研究者、视频处理开发人员、高校相关专业师生等群体，可用于视频分析算法研究、特效制作中的物体补全开发、视频修复场景的技术选型参考等场景，帮助用户直观理解非可见物体分割技术的实现逻辑与应用价值。

Boltz-1

Boltz-1是麻省理工学院Jameel Clinic团队开发的开源生物分子结构预测模型站点，核心定位是为全球科研群体提供可自由使用的高精度生物分子结构预测工具。站点核心功能包括公开完整的Boltz-1模型权重与调用接口，提供分子结构预测结果的可视化展示模块，同时开放模型训练所用的部分数据集与技术文档。目标用户覆盖高校结构生物学研究人员、生物制药企业研发人员、计算生物学方向学生等群体，可应用于蛋白质结构解析、药物靶点筛选、分子互作机制研究等多种科研与产业场景，支持非学术场景的商业开发需求。

Video Language Planning

Video Language Planning（简称VLP）是面向机器人任务规划领域的算法展示与技术说明站点，核心定位是展示基于视觉语言模型与文本到视频模型结合的长期任务视觉规划方案。站点核心功能包括算法原理的可视化讲解、不同应用场景的实验结果展示、可复现的技术实现文档开放，目标用户覆盖机器人研发人员、多模态AI研究者、高校自动化相关专业师生，可用于机器人任务规划算法调研、多模态模型落地机器人场景的技术参考、相关领域学术研究的案例参考等场景。

EgoLife

EgoLife是聚焦长期多模态日常生活场景的AI研究项目平台，核心定位是为长期上下文理解、多视角行为分析等AI方向的研究提供真实数据集与技术框架支撑。平台收录六名志愿者一周共享生活的50小时标注数据，涵盖日常起居、协作办公、休闲社交等多类真实场景，内置EgoRAG检索增强生成框架，支持多模态数据的长期关联查询与上下文推理。目标用户包括AI领域研究人员、计算机视觉方向开发者、人机交互研究学者，可用于日常行为预测模型训练、具身智能系统开发、多模态大模型性能测试等多种研究场景。

Cantor

Cantor是面向多模态链式思维推理研究的开源技术框架，核心定位是结合视觉感知与大语言模型逻辑推理能力，解决复杂视觉推理任务。核心功能包括视觉上下文感知对齐、多模态链式思维生成、推理性能自动评估、零样本推理适配、实验结果可视化。目标用户覆盖人工智能研究者、计算机视觉方向学生、多模态大模型开发人员、AI应用落地工程师、算法竞赛参与者。使用场景包括多模态推理算法性能测试、学术研究中基线模型对比、零样本视觉推理任务开发、大语言模型多模态能力验证、相关教学课程实验演示。

Factorio学习环境

Factorio学习环境（Factorio Learning Environment, FLE）是基于游戏《Factorio》构建的大语言模型能力评估框架，核心定位为AI研究领域的开放式智能体测试工具。核心功能包括支持结构化任务与开放式任务两类评估协议、可自定义难度梯度的任务配置、标准化的能力评估指标体系。目标用户覆盖AI研究人员、大语言模型开发团队、高校人工智能方向师生、智能体研发从业者、游戏AI爱好者、开源AI项目贡献者。使用场景包括LLM长期规划能力验证、程序合成效果测试、资源分配优化算法评估、智能体多步骤决策能力 benchmark 搭建、复杂开放式领域智能体训练数据集构建等，为大语言模型在复杂任务场景下的能力评估提供标准化测试载体。