SAM Audio是Meta开源的音频分割模型，能通过文本、视觉和时间片段等多模态提示，从复杂的音频混合中分离出特定的声音。
LLaMA是一组基础语言模型集合，参数规模从7亿到650亿不等，涵盖了不同的版本如7B、13B、33B、65B等。这些模型在数万亿个token上进行训练，展示了使用公开数据集也能达到先进水平的能力。
V-JEPA 是一种创新的自监督学习模型，通过预测视频帧的特征表示来学习视频的视觉表示。它不仅能够处理视频内容，还在图像任务上表现出色，具有广泛的应用潜力。
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