代表性或获得融资Ai项目研究之Tencenthunyuan
代表性或获得融资AI项目研究之TencentHunyuan
按：来源一： X 上 AI 领域的 100 家行业内最有实力、发展最好、得到投资界和消费者认可的 AI 企业； 来源二：融资的项目作一个专题研究：1、融资了，说明得到资本界看好，可能是一个好的方向和项目；2、通过研究它们，可以了解外界或圈内人对这个行业的判断，是一种研究AI发展趋势的捷径和正确的路；3、基于X是目前国外信息最集中和更新快的平台，还依托于此来研究相应的融资项目。
浑源
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@TencentHunyuan，
腾讯大模型，包括文本生成、图像生成、视频生成和 3D 生成。@我随时！
科技潜在空间discord.gg/dNBrdrGGMa，2024年7月 加入，
5 正在关注，
2.2万 关注者,
@TencentHunyuan
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7月27日
我们很高兴发布并开源 Hunyuan3D World Model 1.0！该模型使您能够仅从一个句子或图像中生成身临其境、可探索和交互式的 3D 世界。
它是业界首个开源 3D 世界生成模型，与 CG 管线兼容，可实现完全可编辑性和模拟。将改变游戏开发、VR、数字内容创作等。立即开始👇🏻项目页面：https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/立即试用：https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3DGithub：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-1.0拥抱脸：https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-1
@TencentHunyuan
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8月1日
🚀混元MixGRPO现已开源！以无与伦比的效率增强人类偏好的一致性1⃣第一个集成 GRPO 滑动窗口混合 ODE-SDE 采样的框架，显着降低训练开销2⃣训练速度提高 71% （MixGRPO-Flash），同时在有效性和效率上都优于 DanceGRPO 等以前的方法。3⃣支持高阶 ODE 求解器，在不牺牲性能的情况下实现更高的速度。4⃣无论是基于扩散的模型还是基于流动的模型，两者都只需几个迭代步骤即可释放其潜力。
体验下一代人类偏好调整：🌐项目页面：https://tulvgengenr.github.io/MixGRPO-Project-Page/
🔗代码和型号：https://github.com/Tencent-Hunyuan/MixGRPO
📄纸：https://arxiv.org/abs/2507.21802立即尝试混元MixGRPO，加速您在偏好对齐图像生成方面的研究！
我们很高兴与大家分享我们关于 X-Omni 的最新研究：强化学习使离散自回归图像生成模型再次变得伟大，为图像和语言模态生成提供了实用的统一模型。
突出：✅统一建模方法：处理图像和语言模态的离散自回归模型。✅卓越的指令遵循：遵循复杂指令的卓越能力。✅卓越的文本渲染：准确呈现多种语言的文本，包括英文和中文。✅任意分辨率：以任意分辨率生成美观的图像。
洞察力：🔍在强化学习过程中，生成图像的美感质量逐渐增强，遵守指令的能力和渲染长文本的能力稳步提高。
纸：https://arxiv.org/pdf/2507.22058Github：https://github.com/X-Omni-Team/X-Omni项目页面：https://x-omni-team.github.io
为了获得最佳观看体验，以下是 X-Omni 论文中的高分辨率图像，它们更好地展示了我们突破性的文本渲染能力以及强化学习方法的影响。
型：https://huggingface.co/collections/X-Omni/x-omni-models-6888aadcc54baad7997d7982空间：https://huggingface.co/collections/X-Omni/x-omni-spaces-6888c64f38446f1efc402de7
RL 智能体是真的学会推理，还是只是寻找幸运的捷径？🤔介绍 RLVMR：具有可验证元推理奖励的强化学习——一个新颖的框架，不仅奖励结果，还奖励推理本身的质量，从而创建更强大和可推广的代理。1️⃣我们发现了标准 RL 中的“低效探索”：代理通过有缺陷的推理路径（例如，重复的动作、不合逻辑的步骤）取得成功，导致在新任务上失败的脆弱策略。2️⃣RLVMR 为可验证的元推理行为提供密集的流程级奖励：
•🎯规划：奖励战略思维
•🔍探索：发现新状态的奖励
•💭反射：奖励纠错3️⃣ALFWorld 和 ScienceWorld 的结果：
•🏆新 SOTA：在最困难的看不见的任务上成功率为 83.6%（7B 模型）
•📉显着减少重复作
•🚀增强对新场景的泛化🧑💻法典：https://github.com/Tencent/DigitalHuman/tree/main/RLVMR
📃纸：https://arxiv.org/abs/2507.22844
令人兴奋的社区贡献！非常感谢
@camenduru
用于优化混元世界 1.0🎉他们的量化工作现在使我们的模型只需 24GB 的 VRAM 即可运行，即使在消费级 GPU 上也可以使用它。
探索他们的创新：🧬量化代码：https://github.com/camenduru/HunyuanWorld-1.0/tree/dev
🍊木星：https://github.com/camenduru/HunyuanWorld-1.0-jupyter开始使用官方存储库并了解更多信息：🔗GitHub：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-1.0
🤗拥抱脸：https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-1
📄技术报告：https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/HY_World_1_technical_report.pdf
🌐项目页面：https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/
正如 Hunyuan3D 世界模型 1.0 技术报告中所详述的那样，我们的目标是实现支持图像和文本输入的 3D 世界生成。与 3D 对象相比，3D 世界非常多样化，但它们的数据稀缺且难以扩展。🔑为了解决这个问题，我们建议通过利用全景图作为世界的代理表示，将 2D 生成模型与 3D 生成相结合。Hunyuan3D World Model 1.0 采用分阶段生成框架，我们首先利用扩散模型生成全景图作为世界初始化，然后进行世界分层和重建。📄要了解更多信息，请在此处阅读完整的技术报告：https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/HY_World_1_technical_report.pdf
🤗拥抱脸：https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-1
🚀立即试用：https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D
现在直播🚀加入我们，深入了解 Hunyuan3D World Model 1.0 的核心功能、开源部署、技术报告、实际演示等等。
随着 Hunyuan3D World Model 1.0 现已发布并开源，我们很高兴能够展示这一令人印象深刻的创新背后的技术亮点：✅360°全景生成：创建完整、身临其境的“世界场景”，远远超出局部视图。✅可探索的 3D 场景生成：从文本/图像生成多样化、空间一致的 3D 世界，以实现真正身临其境的探索。✅交互式/可编辑：实现前景对象、背景地形、地面和天空的分离，实现无缝二次编辑。✅可导出网格：生成的场景可以导出为 3D 网格，以便直接导入主流游戏引擎和建模软件。✅行业领先的 SOTA 评估：在生成质量方面超越最先进的开源模型。
作为业界首个用于物理模拟和可探索世界生成的开源模型，Hunyuan3D World Model 1.0 旨在与开发人员和爱好者一起培育一个协作的社区生态系统。✨立即试用：https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D
🤗拥抱脸：https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-1
加入我们的直播，深入了解 Hunyuan3D 世界模型技术！我们将探索其核心功能、讨论开源部署、分享技术报告、提供实际演示等等。⏰世界标准时间 7 月 30 日凌晨 3：00https://x.com/i/broadcasts/1djGXVrEaakxZ
恭喜 Lovart 今天上线！我们很自豪 Hunyuan3D 正在为 Lovart 的人工智能设计创新愿景提供动力。很高兴能与我们合作并提供超高精度建模，以获得流畅高效的 3D 设计体验。
加入我们，观看腾讯生肖企鹅 X 混元3D设计大赛的特别直播！我们将涵盖您开始并创建成功的设计所需了解的所有内容。不要错过！⏰世界标准时间 7 月 17 日 12：00https://x.com/i/broadcasts/1MnxnwpqrEwKO
准备好设计下一个标志性的腾讯生肖企鹅了吗？十二生肖企鹅 3D 设计大赛的分步指南就在这里！我们将引导您完成所有工作——从登录到创作您的杰作和提交您的参赛作品。准备好设计：
混元大视的重要里程碑！🚀我们的多模态理解模型在本周的 LMSYS Vision Arena 排行榜上在中国模型中占据了 #1 的位置。在全球范围内，在取消风格控制时，我们总体攀升至 #12，在全球范围内攀升至令人印象深刻的 #5。
在此处查看完整排名：https://lmarena.ai/leaderboard/vision/overall
用AIGC设计马年腾讯企鹅！我们首次邀请您共同打造我们标志性的腾讯生肖系列的官方吉祥物，这是自 2010 年以来的传统，拥有 16 种独特的设计。您的设计可以批量生产并在
设计下一个腾讯收藏吉祥物🐧🐴腾讯生肖企鹅是我们深受喜爱的年度吉祥物系列，自 2010 年以来一直是一个传统，有 16 种独特的设计，每一种都代表一种中国生肖动物。在 2026 年马年，我们正在创造历史：这是第一次
很高兴地介绍#ArtifactsBench!我们正在弥合代码生成评估中的视觉交互差距。
我们的基准测试使用一种新颖的自动化多模式管道来评估 1,825 个不同任务的法学硕士。MLLM-as-Judge 评估视觉伪影，与人类专家的排名一致性达到 94.4%！
超越算法的正确性，实现真正的“所见即所得”的标准。🌐项目：https://artifactsbenchmark.github.io
📄纸：https://arxiv.org/abs/2507.04952
💻法典：https://github.com/Tencent-Hunyuan/ArtifactsBenchmark
🗂️数据：https://huggingface.co/datasets/tencent/ArtifactsBenchmark
隆重推出 Hunyuan3D-PolyGen，这是我们全新升级的行业首创艺术级 3D 生成模型。它带来了轻松的智能重新拓扑，使人工智能生成的模型为专业艺术管道做好准备。✅卓越的网格拓扑：我们自主开发的网格自回归
深入了解 Hunyuan-A13B，这是我们基于 MoE 架构构建的最新开源 LLM，可实现最佳资源效率和高性能。
观看视频，了解其核心优势，以及它如何为学术研究的进步提供坚实的基础，具有成本效益
查看 RLVER — 第一个提高 LLM 同理心的 RLVR 框架，使用模拟用户将情绪反应转化为奖励信号。我们正在开源代码、检查点和脚本，以加速对情商人工智能的研究！
了解更多信息：https://github.com/Tencent/DigitalHuman/tree/main/RLVER
第一眼
@TencentHunyuan
的新LLM看起来挺有意思的：
- 13B 激活模型的出色性能（总共 80B）
- 预训练和指令模型均已发布
- 通过 AngleSlim 对 Int4 和 FP8 的原生量化支持
- 256K 长上下文窗口，具有未来扩展的可能性
- 统一的快速和慢速（think-step）推理
- 上下文长，推理性强，可供代理使用