Title: 今日开源（2026-7-23）：小红书开源 BigMac，多模态 LLM 流水并行训练新范式，嵌套编码器与生成器至 LLM 流水线，训练提速 1.08-1.9 倍 | BestBlogs.dev
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Published Time: 2026-07-23 15:10:00
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Machine Heart's SOTA Model column summarizes six recent open-source projects, covering the video multimodal model VideoChat3, financial K-line model Kronos, training tool BigMac, aviation 3D visual dataset AirZoo, architectural modeling language LikeC4, and WiFi sensing platform RuView. 机 机器之心SOTA模型
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原创 每日发现最新LLM 2026-07-23 15:10 广东
通用视频多模态大语言模型VideoChat3，金融K线序列基础模型Kronos，多模态大语言模型训练工具包BigMac，航空几何3D视觉数据集与基准AirZoo，软件架构建模语言LikeC4，WiFi信号空间智能平台RuView。
!Image 2 🏆 基座模型 **①项目：VideoChat3**
★VideoChat3是一个参数规模为4B的通用视频多模态大语言模型，旨在实现高效、通用的视频理解。该模型能够处理从细微运动到长达一小时的叙事视频，并支持精确的时间定位与在线主动响应。它结合了I3D-ViT实现16倍时空压缩，并采用自适应帧分辨率进行证据感知流处理，在多个视频理解任务上展现了强大的通用能力。项目完全开放了模型权重和训练数据集。
☆一键收藏： https://sota.jiqizhixin.com/project/videochat3 **②项目：Kronos**
★Kronos是首个专为金融市场“语言”——K线序列——设计的开源基础模型。该模型基于全球超过45个交易所的数据进行预训练，采用创新的两阶段框架：首先通过一个专用的分词器，将连续、多维的K线数据（如OHLCV）量化为分层的离散Token；随后，使用一个大型自回归Transformer在这些Token上进行预训练，使其能够作为处理多种量化任务的统一模型。项目已开源了多个参数规模的模型，并提供了可直接使用的预测接口。
☆一键收藏： https://sota.jiqizhixin.com/project/kronos 🛠️ 框架平台、必备工具 **①项目：BigMac**
★BigMac是一个开源的、用于多模态大语言模型流水线并行训练的工具包。其核心创新在于，它能够在保持优化后的大语言模型流水线排布不变的前提下，将编码器和生成器的工作嵌套在其周围，从而在不引入跨模块流水线气泡的情况下，显著降低激活内存占用。该项目提供了构建、运行和研究BigMac风格调度所需的完整组件，旨在打破多模态大模型训练中计算与内存的帕累托前沿。
☆一键收藏： https://sota.jiqizhixin.com/project/bigmac **②项目：AirZoo**
★AirZoo是一个面向航空几何3D视觉的统一大规模数据集与基准。它基于世界范围的摄影测量3D网格，通过Unreal Engine和Cesium渲染多样化的室外环境，支持自定义无人机轨迹，生成同步的RGB图像、度量深度图以及地理参考的6自由度姿态数据。该仓库提供本地渲染客户端，用户可借此创建自定义合成航空数据集，适用于几何接地、深度估计、3D场景理解等任务。项目还配套了评估基准与训练数据集（见官网），旨在推动航空3D视觉的研究。
☆一键收藏： https://sota.jiqizhixin.com/project/airzoo **③项目：LikeC4**
★LikeC4是一种用于描述软件架构的建模语言和配套工具集，能够从代码中自动生成始终最新的、可实时交互的架构图。灵感源自C4模型和Structurizr DSL，但提供了更大的灵活性：支持自定义符号、元素类型以及任意深度的嵌套层级，完全适应不同团队的架构表达需求。项目提供CLI工具、在线Playground和Demo，方便开发者在本地或线上快速预览与协作，让软件架构图随代码一同演进。
☆一键收藏： https://sota.jiqizhixin.com/project/likec4 **④项目：RuView**
★RuView是一个将普通WiFi信号转化为空间智能与传感能力的平台。它利用低成本的ESP32传感器采集信道状态信息（CSI），通过脉冲神经网络在本地实时分析人员存在、呼吸心率等生命体征、活动识别、环境映射及睡眠质量。系统无需摄像头、可穿戴设备或互联网连接，所有数据处理在边缘完成，强力保障隐私。适用于智能家居、老人跌倒监测、睡眠健康等场景，并已原生支持Home Assistant、Apple Home等主流智能家居生态系统。