thu-ml

Uma biblioteca elegante de aprendizado por reforço profundo em PyTorch.

[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] O Quantized Attention alcança uma aceleração de 2 a 5 vezes em comparação ao FlashAttention, sem perda de métricas de ponta a ponta em modelos de linguagem, imagem e vídeo.

TurboDiffusion: aceleração de 100–200× para modelos de difusão de vídeo

RDT-1B: um Modelo de Difusão de Base para Manipulação Bimanual

Código oficial do Motus: um modelo de mundo de ação latente unificado

[ICML2025] SpargeAttention: Uma atenção esparsa livre de treinamento que acelera a inferência de qualquer modelo.

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

Implementação oficial para "RIFLEx: A Free Lunch for Length Extrapolation in Video Diffusion Transformers" (ICML 2025), UltraViCo (ICLR 2026) e UltraImage

Código oficial do RDT 2

[ECCV 2024] Imagem única para malha texturizada 3D em 10 segundos com Modelo de Reconstrução Convolucional.