GitLab

Wan2.1-T2V-14B 是阿里巴巴通义实验室研发的开源文本到视频（T2V）AI 模型，参数规模达 140 亿，依托扩散 Transformer（DiT）范式与 Wan-VAE 架构，结合 Flow Matching 技术及 T5 文本编码器，可精准解析文本提示并融合视觉信息，高效生成含复杂物体运动、镜头移动与自然动态交互的视频内容。

FUXI 是复旦大学开发的开源 AI 气象模型，采用 Cube Embedding、U-Transformer 等架构，摒弃传统微分方程，以机器学习结合物理规则约束实现预报。支持 15 天全球预报，时间分辨率 6 小时、空间分辨率 0.25°，通过 “低分辨率框架 + 关键区域精细化 + 实时数据校准” 提升精度与效率。

SAM 是 Meta 推出的通用图像分割模型，通过三阶段架构实现零样本分割。它支持点、框等提示方式，能精准分割图像对象，通用性强、效果精准。

Deepseek-V3-0324 bf16 四机部署

基于Lightx2v组件实现 Wan2.1-14B-480P-INT8 模型推理部署

pam认证模块，通过http post请求确定是否允许用户登录系统

deepseekv3-0324 bf16 四机部署

该模型用于区分伽马射线暴（GRB）信号与背景噪声，基于深度学习对不同时间窗（如256ms）的光变曲线数据进行二分类。采用ResNet-CBAM卷积神经网络架构，通过注意力机制增强关键时序特征，提升分类准确率。