超 11w 下载，OpenThoughts-114k 推理数据集上线；首个 AI 短剧创作神器 SkyReels-V1 来了！告别高成本长周期

霸总短剧堪称当代「电子榨菜」，短短几分钟，疯狂撒糖又高能反转，让无数观众沉浸其中欲罢不能。不过，传统创作模式耗时费力，大大限制了短剧产出。

而昆仑万维推出的 SkyReels-V1-Hunyuan-I2V 模型或将为短剧创作带来新思路。它基于超 130 亿参数的 HunyuanVideo 微调而来，经过海量好莱坞级影视数据深度训练，能精准识别 33 种面部表情与 400 种自然运动组合，生成的视频帧帧都是电影质感。

hyper.ai 超神经官网现已上线了「SkyReels-V1-Hunyuan-I2V 首个 AI 短剧创作模型 Demo」教程，快来开启你的短剧创作之旅吧~

在线使用：https://go.hyper.ai/45cHH

此外也推荐一个学术分享活动，3 月 7 日中午 12:00，最新一期的 Meet AI4S 直播以「AI 时代她力量：硬核技术下的蜕变」为主题，邀请到了华中科技大学副教授黄宏老师、上海人工智能实验室 AI for Science 中心青年研究员周东展、上海交通大学自然科学研究院助理研究员周冰心，介绍个人成果，分享科研经验。

2 月 24 日-2 月 28 日，hyper.ai 官网更新速览：

* 优质公共数据集：10 个

* 优质教程精选：7 个

* 社区文章精选：10 篇

* 热门百科词条：5 条

* 3 月截稿顶会：6 个

访问官网：hyper.ai

公共数据集精选

1. OpenThoughts-114k 推理数据集

OpenThoughts-114k 推理数据集专注于数学、代码、科学和谜题等领域，包含 11.4 万个高质量样本，旨在训练小型推理模型，使其在数学和代码推理任务上超越现有的大型模型（如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B）。

直接使用：https://go.hyper.ai/JfftY

数据集生成流程

2. Goku-MovieGenBench 电影视频数据集

该数据集是一个专注于电影生成任务的视频数据集，包含约 1,000 个视频样本，用于训练和评估 Goku 这一基于流的视频生成基础模型。它结合了高质量的视频素材，以支持整流 Transformer 架构训练模型，实现更高质量的视觉生成效果。

直接使用：https://go.hyper.ai/XeV82

视频样本示例

3. Flapping Wing System Dataset 机器人技术数据集

该数据集专为研究扑翼机器人机翼的深度逆映射模型创建，旨在为拍翼机器翼的控制提供一种新的学习框架。它包含 548 个实验，每个实验 470 个时间点，3 个机翼旋转角度（俯仰、偏航、翻滚）和 5 个特征（3 个力测量值和 2 个扭矩测量值），数据采样率为 25 赫兹。

直接使用：https://go.hyper.ai/ucDdq

4. LIMO 数学推理基准数据集

LIMO 是一个数学推理数据集，旨在通过精心挑选高质量的训练样本，训练和评估大模型的数学推理能力，提升其在数学考试、竞赛题目（如 AIME 、 MATH-500 等）上的表现。

直接使用：https://go.hyper.ai/MSOK1

5.OSC 分子数据集

该数据集包含用来评估属性预测性能的 4 个不同类型的 OSC 分子数据集：HOPV (Lopez et al. 2016) 、 PFD (Nagasawa et al. 2018) 、 NFA (Miyake and Saeki 2021) 和 PD (Miyake and Saeki 2021) 。

直接使用：https://go.hyper.ai/Ku2VO

6. Dolphin-R1 推理数据集

该数据集包含约 80 万个样本，旨在为训练类似 DeepSeek-R1 的推理模型提供高质量的样本。数据来源包括 DeepSeek-R1 、 Gemini Flash 以及 Dolphin Chat 提供的 20 万个样本。这些样本主要用于提升模型在推理任务中的表现，涵盖数学、逻辑、编码等复杂任务。

直接使用：https://go.hyper.ai/Z6QBU

7. NuminaMath-1.5 数学推理数据集

该数据集适用于数学教育、竞赛问题领域，包含了大约 900k 个高质量的竞赛级别数学问题，每个问题的解决方案都采用链式思维 (CoT) 格式。这些问题来源于中国高中数学练习和美国及国际数学奥林匹克竞赛问题。

直接使用：https://go.hyper.ai/72c4t

8. pyMethods2Test 编程语言处理数据集

该数据集包含大量的开源单元测试方法和对应的焦点映射，旨在为 Python 代码生成有效的单元测试用例，弥补了 Python 语言在大型测试数据集方面的空白。

直接使用：https://go.hyper.ai/Vqe4c6

9. Bespoke Stratos 17k 推理任务数据集

该数据集通过改进伯克利的 Sky-T1 数据管道，并利用 DeepSeek-R1 的蒸馏数据生成，旨在为训练高性能推理模型提供支持。数据集包含问题、推理轨迹和答案，覆盖代码、数学和科学谜题等多个领域。

直接使用：https://go.hyper.ai/xi1jt

10. s1K 推理问题数据集

该数据集包含 1k 个问题及其详细的推理轨迹和答案。数据集涵盖 50 个不同领域，包括概率论、量化面试题、奥赛题等，确保模型能够处理多种类型的推理任务。

直接使用：https://go.hyper.ai/gvIyv

公共教程精选

1. SkyReels-V1-Hunyuan-I2V 首个 AI 短剧创作模型 Demo

该模型是一个高质量视频生成模型，专注于人类中心的影视级视频生成。它基于 HunyuanVideo 模型进行微调，经过千万级高质量影视数据的训练，能够生成具有电影级质感的视频内容。

该项目相关模型和依赖已经部署完毕，只需上传图片并输入指令，即可开启短剧创作之旅。

在线运行：https://go.hyper.ai/45cHH

Demo 示例

2. 一键部署 DeepSeek-R1-70B

该模型是一款推理增强型模型，参数规模高达 700 亿。它基于 Llama3.3-70B-Instruct 进行训练，采用强化学习和蒸馏技术提升推理表现，不仅继承了 Llama 系列模型的优势，还在此基础上进一步优化了推理能力，尤其在数学、代码与逻辑推理任务中表现突出。

该项目通过 Gradio 接口可以生成前端交互界面，相关模型和依赖已经部署完毕，一键启动即可与模型展开对话。

在线运行：https://go.hyper.ai/LlFKB

Demo 示例

3. 用 Ollama 和 Open WebUI 部署 DeepSeek R1

DeepSeek-R1 是深度求索 (DeepSeek) 公司于 2025 年推出的第一版语言模型系列，专注于高效、轻量化的自然语言处理任务。旨在在保持高性能的同时降低计算资源需求。 DeepSeek-R1 的设计注重实际应用场景，支持快速部署和集成，适用于多种任务，包括文本生成、对话系统、翻译和摘要生成等。

进入官网克隆并启动容器，直接复制 API 地址，即可与模型对话。

在线运行：https://go.hyper.ai/2UJDf

Demo 示例

4. LAMMPS 入门教程：npt 控温估计 FCC Cu 熔点

LAMMPS 可用于固态材料（金属、半导体）和生物分子、聚合物等多种材料的建模，能够为不同材料提供多种粒子相互作用模型。

该教程为 LAMMPS 入门教程：npt 控温估计 FCC Cu 熔点，使用 CPU 版本的 LAMMPS 即可运行，快速上手分子动力学模拟。

点击查看完整教程：轻松上手分子动力学模拟器 LAMMPS：npt 控温估计 FCC Cu 熔点

在线运行：https://go.hyper.ai/BajMV

效果示例

5. LTX-Video 极速视频生成

LTX-Video 是一款视频生成模型，它采用了 transformer 和 Video-VAE 技术，能够高效生成高分辨率视频。此外，LTX-Video 还支持多种视频生成方式，包括从文本到视频和从图像到视频。按照教程步骤操作，只需描述心中所想，即可生成高分辨率视频。

在线运行：https://go.hyper.ai/EfjvF

从文本到视频生成示例

6. MatterGen 无机材料设计模型 Demo

MatterGen 是微软推出的一款基于生成式 AI 的无机材料设计模型，通过微调来引导生成满足各种属性约束的材料。旨在通过扩散模型直接生成具有特定化学、机械、电子或磁性属性的新材料。

本教程将介绍如何使用该模型生成无机材料，并自己训练 MatterGen 。

点击查看完整教程：直接设计目标属性材料！微软 MatterGen 模型重磅开源，用生成式 AI 重新定义材料逆向设计新范式

在线运行：https://go.hyper.ai/arVTV

部署 MatterGen

7. 一键部署 Cosmos 世界基础模型

Cosmos 世界基础模型是经数百万小时的驾驶和机器人视频数据训练的先进模型。在 CES 2025 大会上，NVIDIA 推出第一批 Cosmos 世界基础模型，该模型可以预测和生成虚拟环境未来状态的物理感知视频的神经网络，以帮助开发者构建新一代机器人和自动驾驶汽车 (AV) 。

该项目通过 Gradio 接口可以生成前端交互界面，一键启动，复制 API 地址即可体验。

点击查看完整教程：物理 AI 系统革新，快速上手英伟达世界基础模型，可模拟阳光薄雾

在线运行：https://go.hyper.ai/ypcP4

生成视频示例

社区文章精选

1. 5000 亿美元「星际之门」启动，甲骨文创始人「画饼」AI 定制癌症疫苗

在白宫新闻发布会上，特朗普与 OpenAI CEO 、软银 CEO 、甲骨文 CEO 等一同现身，宣布了一项名为「星际之门 (Stargate Project)」的人工智能项目，项目强调 AI 给医疗健康领域带来的巨大突破，比如给每个人设计专属疫苗，用于抵抗癌症，众多网友对此议论纷纷。更多详情如下。

查看活动回顾：https://go.hyper.ai/6YZnN

2. 直接设计目标属性材料！微软 MatterGen 模型重磅开源，用生成式 AI 重新定义材料逆向设计新范式

微软开源了用于材料逆向设计的生成式 AI 模型 MatterGen，可以期待，未来我们完全可以根据所需要的性质直接设计新材料的结构。本文系统梳理了生成模型对逆向设计新材料的关键作用，涵盖电池材料、高熵合金、超导材料开发等。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/gyQu0

3. 立志实现生物学领域首个 AGI！医疗 AI 公司 Owkin 构建世界上最大癌症空间组学数据集

Owkin 公司立志实现生物学领域的首个 AGI，已经解决了大众最担心的患者数据隐私问题，通过整合不同机构的多模态数据，为精准医疗提供了可靠的决策依据，助力乳腺癌、直肠癌等癌症的诊断和药物研发，已与赛诺菲、 BMS 和阿斯利康等制药巨头合作。本文是该公司的详细解报道，点击速看。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/cOuX1

4. 入选 AAAI 2025！香港理工大学团队基于图 Transformer，精准预测有机材料分子光电性能

香港理工大学团队近日发表的 RingFormer 框架，能精准预测分子光电性能，其性能较传统方法提升 22.77%，相当于将新材料研发周期从数年缩短至周级别，标志着有机太阳能电池研究正式进入「计算指导实验」的新纪元。本文是该研究的详细解读和分享。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/iBwDq

5. 3 款声音克隆模型真实测评，GPT-SoVITS 精准拿捏「石矶娘娘」特点

春节档电影「哪吒 2」的票房一路高歌猛进，现已突破 120 亿。影片中，配音演员们用灵动的声音赋予了角色鲜活的生命力，引起了网友们的广泛关注。而如今，声音克隆技术飞速发展，HyperAI 超神经测评了 3 款目前主流的声音克隆模型，速来围观。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/JqDwI

6. 2025 年的第一本书！马斯克/Sam Altman/比尔·盖茨等强推的 AI 领域必读书推荐

HyperAI 超神经为大家挑选了 10 本 AI 领域的优秀著作，这些被马斯克、 Sam Altman 、比尔·盖茨、霍金等大佬强推的书，将从基础科普、应用场景、发展趋势等不同方面帮助大家进一步了解人工智能及其发展，点击速看。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/Ne3uA

7. 十宗「最」！2024 年 AI 大事件回顾，揭示隐藏风口与行业挑战

2024 年，AI 浪潮依旧凶猛地奔涌向前，未见颓势，悄然重塑着世界的轮廓，书写了一个个创纪录的革新性事件。观察到 AI 发展热潮的持续升温，市场研究机构 IoT Analytics 遴选出了 2024 年度 AI 领域内最值得关注的十大事件，速来围观。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/xyVnq

8. YOLO 系列 10 年更新 11 个版本，最新模型在目标检测多项任务中达 SOTA

超经典的目标检测模型 YOLO 以其高精度与高效性深受业界青睐，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域。该模型已经更新了 11 个版本，HyperAI 超神经官网目前已上线多个重要版本，更多详情见下文。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/9xHRS

9. 开源 1760 亿参数通用医学语言模型！北邮/北大/三峡大学提出 MedFound，推理能力接近专家医师

北京邮电大学王光宇教授、北京大学第三医院宋纯理教授、三峡大学杨简教授组成的医工交叉团队，提出了当前具有最大规模参数量的生物医学大语言模型 MedFound (176B)，并进一步打造了医学通才诊断大语言模型 MedFound-DX-PA，模型具备接近专家知识及推理能力，更多详情见下文。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/oudKP

10. 超导材料搜索效率提升 5 倍！佛罗里达大学等用深度学习变革材料发现，成果登 Nature 子刊

美国佛罗里达大学和田纳西大学的研究人员，通过深度学习模型 BETE-NET，将搜索高 Tc 超导体的效率提高了 5 倍，本文是该研究的详细解读和分享。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/hAIXd

热门百科词条精选

1. 扩散损失 Diffusion Loss

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