公共资源速递

This Weekly Snapshots ！

5 个数据集：

* ChID 大规模中文成语数据集

* CCPM 中国古典诗歌匹配数据集

* baike_ga 2019 百科问答数据集

* VISO 卫星视频运动目标检测数据集

* COVID-19 胸部 X 光图像数据库

2 个模型：

* Mistral-Nemo-Instruct-2407

* 通义千问 Qwen2-7B-Instruct-GPTQ-Int8

3 个教程：

* Stable Diffusion 3 文生图教程

* Paints-Undo 一张图生成绘画全过程 

* 使用 Gibbs-Diffusion 进行图像预降噪

访问官网立即使用：openbayes.com

公共数据集

1. ChID 大规模中文成语数据集

该数据集是大规模中文完形填空测试数据集，包含 581K 个段落和 729K 个空白。在 ChID 中，段落中的习语被替换为空白符号。对于每个空白，提供包括黄金习语在内的候选习语作为选择，可用于研究模型对中文成语的理解。

* 直接使用：

https://go.openbayes.com/1arvD

2. CCPM 中国古典诗歌匹配数据集

该数据集包含训练集（21,778 句）、验证集（2,720 句）和测试集（2,720 句）。该数据集的主要任务是：给定现代汉语的描述，让模型从 4 个候选词中选择与给定描述语义最匹配的一行中国古典诗歌。

* 直接使用：

https://go.openbayes.com/2ALpJ

3. baike_qa 2019 百科类问答 json 版数据集

该数据集含有 150 万个预先过滤过的、高质量问题和答案，每个问题属于一个类别，总共有 492 个类别，可用于百科类智能问答机器人等相关项目的训练。

* 直接使用：

https://go.openbayes.com/b4inq

4. VISO 大规模卫星视频运动目标检测与跟踪数据集

VISO 数据集由吉林一号卫星平台拍摄的高分辨率视频组成，旨在推动卫星视频分析领域的技术进步，应对其中存在的挑战，如目标尺寸小、空间分辨率低、外观和纹理信息有限等。数据集提供了用于训练、验证和测试的子集。

* 直接使用：

https://go.openbayes.com/0x96d

5. COVID-19 Radiography Database 胸部 X 光图像数据库

该数据集包含 3,616 个 COVID-19 阳性病例、10,192 个正常病例、6,012 个肺部不透明 (非 COVID-19 肺部感染) 病例和 1,345 个病毒性肺炎图像及相应的肺部掩模图像。

* 直接使用：

https://go.openbayes.com/7AHsa

公共模型

1. Mistral-Nemo-Instruct-2407

Mistral-Nemo-Instruct-2407 是 Mistral AI 和 NVIDIA 联合开源的指令微调模型，其性能明显优于现有较小或类似尺寸的模型，推理、世界知识和编码准确性在同类规模中处于领先地位。

* 直接使用：

https://go.openbayes.com/A5zJv

2.通义千问 Qwen2-7B-Instruct-GPTQ-Int8

Qwen2-7B-Instruct-GPTQ-Int8 是一个经过指令微调的约 70 亿参数大语言模型，采用 GPTQ 量化技术将权重量化为 8 位整数，以减少模型大小并加速推理，同时保持较高的性能。

* 直接使用：

https://go.openbayes.com/EbGDh

公共教程

1. 教程上新 | Stable Diffusion 3 Medium 现已开源，一键开启你的创作之旅！

文生图界的扛把子 Stable Diffusion 3（简称 SD3），在图像质量、复杂提示理解以及资源效率方面都有显著提升，能够生成细节逼真、色彩鲜艳、光照自然的图像，可适应多种风格！教程将  SD3 的文生图能力与 ComfyUI 的工作流强强结合，即刻上手开启创作之旅。

* 在线运行：

https://go.openbayes.com/WC1Mx

2. Paints-Undo 一张图生成绘画全过程 Demo

PaintsUndo 是一个可以模拟人类绘画行为的基本模型，该模型将图像作为输入，然后输出该图像的绘制序列，模拟了人类在绘图过程中的行为。该教程为 PaintsUndo 一键运行 Demo，相关环境和依赖已经安装完毕，一键克隆启动即可体验。

* 在线运行：

https://go.openbayes.com/UAN8z

3. 使用吉布斯扩散 (Gibbs-Diffusion) 进行图像盲降噪

GDiff 全称 Gibbs-Diffusion，是一种贝叶斯盲去噪方法，解决了信号和噪声参数的后验采样问题。该教程是根据论文「Listening to the Noise: Blind Denoising with Gibbs Diffusion」搭建的测试方法，按照教程步骤操作即可体验研究成果。

* 在线运行：

https://go.openbayes.com/lWGVz

以上就是小贝上周在 OpenBayes 的全部更新内容啦~