thu-ml

Una elegante librería de aprendizaje por refuerzo profundo en PyTorch.

[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention logra una aceleración de 2 a 5 veces en comparación con FlashAttention, sin perder métricas de extremo a extremo en modelos de lenguaje, imagen y video.

TurboDiffusion: Aceleración de 100 a 200 veces para modelos de difusión de video

RDT-1B: un modelo base de difusión para manipulación bimanual

Código oficial de Motus: un modelo mundial de acción latente unificado

[ICML2025] SpargeAttention: una atención dispersa sin entrenamiento que acelera la inferencia de cualquier modelo.

[ICML 2026] Repositorio oficial para "Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation" y Causal Forcing++

Implementación oficial de "RIFLEx: A Free Lunch for Length Extrapolation in Video Diffusion Transformers" (ICML 2025), UltraViCo (ICLR 2026) y UltraImage.

Código oficial de RDT 2

[ECCV 2024] De una sola imagen a una malla 3D texturizada en 10 segundos con un modelo de reconstrucción convolucional.