开源性价比最优选！Mistral AI 发布 Ministral 3 系列模型，集成多模态理解与智能执行能力；从高动态舞蹈到日常行为，X-Dance 数据集解锁人体动画生成多维度测试

HyperAI 超神经为大家整理了 11.17-11.21 期间一系列极具价值且应用广泛的教程和数据集，涵盖计算机视觉、生物学、多模态等多个领域~

HyperAI超神经

984人浏览 · 2025-12-08 15:55:58

HyperAI超神经 · 2025-12-08 15:55:58 发布

近日，Mistral AI 团队开源高效模型系列 Ministral 3，提供三种模型参数：3B、8B 和 14B， 每个参数都包含基础版、指令版和推理版三个版本，均采用 Apache 2.0 许可证。

Ministral-3-14B 作为该系列的参数最大的模型，提供了同系列中最先进的性能，其能力可对标参数更大的 Mistral Small 3.2-24B 模型。它专为本地部署优化，可在资源有限的小型设备上保持高性能运行。

Ministral-3-14B 集成了多模态理解与智能执行能力： 在视觉方面能够直接分析图像内容，并基于视觉信息生成文本内容；同时，其多语言支持覆盖数十种主流语言，包括英语、中文、日语等。模型依托于其强大的 256K 上下文窗口，为处理复杂、长序列任务提供了坚实支撑。

目前，HyperAI超神经官网已上线了「一键部署 Ministral-3-14B-Instruct」，快来试试吧~

在线使用：https://go.hyper.ai/EGIY2

12 月 1 日-12 月 5 日，hyper.ai 官网更新速览：

优质公共数据集：5 个
优质教程精选：5 个
本周论文推荐: 5 篇
社区文章解读：5 篇
热门百科词条：5 条
12 月截稿顶会：1 个

访问官网：hyper.ai

公共数据集精选

1. UniCode 进化式算法题目生成数据集

UniCode 是一个基于进化式生成策略构建的自动化算法题与测试用例数据集，旨在替代传统静态人工题库，提供更具多样性、挑战性与鲁棒性的编程问题资源。该数据集通过系统化的问题生成与验证管线，构建结构规范、难度丰富且无污染的题目与测试数据，适用于算法研究、代码生成模型评测及竞赛训练等场景。

直接使用：https://go.hyper.ai/YBBcI

2. VAP-Data 视觉动作表现数据集

VAP-Data 是由字节跳动联合香港中文大学发布的目前规模最大的语义控制视频生成数据集，旨在为可控视频生成、可控动作合成、多模态视频模型等方向提供高质量训练与评测基准。该数据集包含超过 90,000 条精心整理的配对样本，覆盖 100 种细粒度语义条件，跨越概念、风格、动作和镜头四大语义类别，每类语义均包含多组相互对齐的视频实例。

直接使用：https://go.hyper.ai/wUrHs

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数据集示例

3. Fungi MultiClass Microscopic 真菌显微图像数据集

Fungi MultiClass Microscopic 是一个用于图像分类与深度学习研究的高质量显微镜图像数据集，旨在为医学真菌学与农业病理诊断等领域提供可靠的训练与评估数据资源。

直接使用：https://go.hyper.ai/ZHUaY

4. X-Dance 图像驱动舞蹈动作数据集

X-Dance 是由南京大学联合腾讯和上海人工智能实验室发布的一个专用于图像驱动人体动画生成（Image-to-Video Animation）的测试数据集，旨在评估模型在真实场景中应对身份保持、时序连贯性与时空不对齐（misalignment）等挑战时的鲁棒性与泛化能力。

直接使用：https://go.hyper.ai/QXsNo

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数据集示例

5. 3EED 语言驱动三维理解数据集

3EED 是由香港科技大学（广州）联合南洋理工大学、香港科技大学等机构发布的一个多平台、多模态三维视觉指代（3D Grounding）数据集，已被 NeurIPS 2025 接受，旨在支持模型在真实户外场景中完成语言驱动 3D 目标定位的任务，并全面评估模型的跨平台鲁棒性与空间理解能力。

直接使用：https://go.hyper.ai/gC8Fq
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数据集示例

公共教程精选

1. 基于手势识别的 3D 圣诞树

3D Christmas Tree 是由 moleculemmeng020425 发布的创新项目。带来沉浸式的电影级视觉体验。该项目基于 React 和 Three.js（R3F）构建，通过先进的 AI 手势识别技术，用户可以轻松用手势控制圣诞树的形态变化（聚合与散开）以及视角的自由旋转。

在线运行：https://go.hyper.ai/LpApP

2. 一键部署 Ministral-3-14B-Instruct

Ministral-3-14B-Instruct-2512 是由 Mistral AI 发布的多模态模型，支持多模态（文本和图像）与多语言功能，具有高性能和高性价比。模型结合 NVIDIA 等合作伙伴的优化技术，可在多种硬件上高效运行，适用边缘计算、企业级部署等多种场景，为开发者提供强大的工具构建和部署 AI 应用。

在线运行：https://go.hyper.ai/EGIY2

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效果示例

3. SAM3：视觉分割模型

SAM3 是由 Meta AI 推出的先进计算机视觉模型。该模型能通过文本、示例和视觉提示检测、分割和跟踪图像及视频中的对象，支持开放词汇的短语输入，具备强大的跨模态交互能力，可实时修正分割结果。 SAM 3 在图像和视频分割任务中性能卓越，是现有系统的两倍，且支持零样本学习。

在线运行：https://go.hyper.ai/PEaVo

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效果示例

4. FLUX.2-dev：图像生成与编辑模型

FLUX.2 是由 Black Forest Labs 推出的 AI 图像模型。专为实际创意工作流程设计。模型支持最多 10 张图片的多图参考，生成高达 4MP 分辨率的高质量图像，具备极强的细节表现力和文本渲染能力。模型结合视觉语言模型与流变换器架构，显著提升现实世界知识理解和图像生成质量，推动视觉智能技术的开放创新与广泛应用。

在线运行：https://go.hyper.ai/4abhg

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效果示例

5. F5-E2 TTS 只需 3 秒克隆任何音色

F5-TTS 是由上海交通大学、剑桥大学和吉利汽车研究院（宁波）有限公司共同开源的一款高性能文本到语音 (TTS) 系统，它基于流匹配的非自回归生成方法，结合了扩散变换器 (DiT) 技术。这一系统能够在没有额外监督的情况下，通过零样本学习快速生成自然、流畅且忠实于原文的语音，支持多语言合成，包括中文和英文，且能在长文本上进行有效的语音合成。

在线运行：https://go.hyper.ai/8YCMD

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💡我们还建立了 Stable Diffusion 教程交流群，欢迎小伙伴们扫码备注【SD教程】，入群探讨各类技术问题、分享应用效果~

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本周论文推荐

1. From Code Foundation Models to Agents and Applications: A Comprehensive Survey and Practical Guide to Code Intelligence

本研究系统性地整合并提供了一套全面的综合分析与实践指南（包含一系列分析性与探测性实验），深入探讨代码类 LLM 的完整生命周期，涵盖数据构建、预训练、提示工程（prompting）范式、代码预训练、监督微调、强化学习，以及自主编程代理的构建。

论文链接：https://go.hyper.ai/xvPZN

2. DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models

本文推出了 DeepSeek-V3.2，该模型在保持高计算效率的同时，实现了卓越的推理能力与智能体性能。DeepSeek-V3.2 的关键技术突破主要包括以下三点：稀疏注意力机制 DeepSeek Sparse Attention（DSA）、可扩展的强化学习框架、大规模智能体任务合成流水线。

论文链接：https://go.hyper.ai/pVyE9

3. LongVT: Incentivizing “Thinking with Long Videos” via Native Tool Calling

本文提出 LongVT，一个端到端的智能体式框架，通过交错执行的多模态「工具-思维链」（Multimodal Chain-of-Tool-Thought），实现「对长视频的深度思考」，利用 LMMs 本身固有的时间定位能力，将其作为原生的视频裁剪工具，精准聚焦于特定视频片段，并对视频帧进行更细粒度的重采样。

论文链接：https://go.hyper.ai/ho70t

4. Z-Image: An Efficient Image Generation Foundation Model with Single-Stream Diffusion Transformer

本文提出 Z-Image——一种基于可扩展单流扩散 Transformer（Scalable Single-Stream Diffusion Transformer, S3-DiT）架构的高效 60 亿参数基础生成模型，挑战「唯规模论」的范式。在此基础上，研究人员采用一种少步数蒸馏方案并结合奖励后训练（reward post-training），进一步推出了 Z-Image-Turbo 模型，可在企业级 H800 GPU 上实现亚秒级推理延迟，同时兼容消费级硬件（显存低于 16GB），显著降低部署门槛。

论文链接：https://go.hyper.ai/qqSwp

5. Qwen3-VL Technical Report

本文推出 Qwen3-VL，这是迄今为止 Qwen 系列中能力最强的视觉语言模型，在广泛的多模态基准测试中均展现出卓越性能。该模型原生支持长达 256K tokens 的交错上下文，能够无缝融合文本、图像与视频信息。模型家族涵盖密集架构（2B/4B/8B/32B）与混合专家架构（30B-A3B/235B-A22B），以适应不同场景下的延迟与质量权衡需求。

论文链接：https://go.hyper.ai/8HkMJ

更多 AI 前沿论文：https://go.hyper.ai/iSYSZ

社区文章解读

1. 重塑无序蛋白集合预测能力，英伟达/MIT/牛津大学/哥本哈根大学/Peptone等发布生成式模型及新评测基准

英国蛋白质分析技术研发商 Peptone 公司、英伟达公司、麻省理工学院等组成的联合团队提出了两项关键突破。其一是 PeptoneBench 系统评估框架：该框架整合 SAXS、NMR、RDC、PRE 等多源实验数据，并结合最大熵重加权等统计方法，实现了实验观测与理论预测的严格定量对照。其二是生成模型 PepTron：基于扩展后的合成 IDR 数据集训练，专门强化了对无序区域的建模能力，使其能够更好地捕捉无序蛋白的构象多样性。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/YBd9t

2. 在线教程丨图像生成新SOTA，FLUX.2可同时参考10张图，实现超高角色/风格一致性

日前，沉寂已久的 Black Forest Labs 再度发力，开源新一代图像生成与编辑模型 FLUX.2。2024 年 FLUX.1 横空出世，在生成人物、尤其是真实人物的场景时，达到了接近真人实拍的效果。如今，FLUX.2 的升级则是在图像质量和创作灵活性上达到了新高度，其在指令理解、视觉质量、细节呈现以及输出多样性方面都达到了行业 SOTA 水平。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/wLDRW

3. 活动预告丨上海创智/TileAI/华为/先进编译实验室齐聚上海，TVM/TileRT/PyPTO/Triton各显神通

2025 Meet AI Compiler 第 8 期技术沙龙将于 12 月 27 日在上海创智学院举办。本期我们邀请了来自上海创智学院、TileAI 社区、华为海思、先进编译实验室等的多位专家，他们将带来从软件栈设计、算子开发到性能优化的全链路分享，内容涵盖 TVM 的跨生态互操作、PyPTO 的融合算子优化、TileRT 的低延迟系统、Triton 的多架构加速，呈现从理论到落地的完整技术路径。

*查看完整报道： *https://go.hyper.ai/x6po9

4. 斯坦福/北大/UCL/UC伯克利联手，利用CNN从81万类星体中精准识别7个罕见透镜样本

由斯坦福大学、SLAC 国家加速器实验室、北京大学、意大利国家天体物理研究院布雷拉天文台、伦敦大学学院、加州大学伯克利分校等众多科研机构组建的团队，开发了一套数据驱动的流程，用于在 DESI DR1 的光谱数据中识别作为强引力透镜的类星体，极大扩展了类星体原本微小的样本。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/6s2FB

5. 10亿用户目标仅达2%，Sam Altman押注的人类身份验证基础设施遭遇全球监管困局

在 AI 真假难辨的时代，Sam Altman 与 Alex Blania 以虹膜识别构建全球「人类证明」系统，但 Tools for Humanity 的扩张正遭遇重压。菲律宾以隐私与不当影响为由下令暂停其数据业务，多国也启动审查，而「十亿用户」愿景与仅 1750 万实用户的差距不断扩大。尽管融资充足、团队豪华，隐私与监管质疑仍将长期伴随 World 的未来。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/KL1Dq