需求人群:
"自动化编程、系统管理、数据集收集、教育和研究"
使用场景示例:
研究人员使用AIlice进行文献综述和数据收集。
开发者利用AIlice自动化编程任务,提高开发效率。
教育工作者通过AIlice创建教学内容和辅助材料。
产品特色:
主题研究
编程和脚本执行
系统管理
文献综述
多模态模型支持
用户交互
自我构建和动态加载模块
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轻量级AI代理,基于开源模型的智能助手
AIlice是一个轻量级的AI代理,旨在创建一个类似于JARVIS的自包含人工智能助手。它通过构建一个以大型语言模型(LLM)为核心的“文本计算机”来实现这一目标。AIlice在主题研究、编码、系统管理、文献综述以及超越这些基本能力的复杂混合任务方面表现出色。AIlice利用GPT-4在日常生活中的任务中达到了近乎完美的性能,并正在利用最新的开源模型迈向实际应用。
ChatGPT风格的交互式AI代理
Prompt Keeps是一个让您在几分钟内创建个性化AI的平台。它可以帮助您创建自己的ChatGPT风格的AI,用于各种应用场景。它提供了丰富的功能和优势,并根据不同的定价方案进行定位。无论是个人还是企业,Prompt Keeps都可以替代人工专家,为您提供高质量的AI服务。
NLP模型优化工具
Fine-Tuner是一款NLP模型优化工具,能够提供更好的结果、更少的数据和更短的时间。无需编码,通过Fine-Tuner可以构建智能AI代理,加快市场推广,并在不受技术复杂性或基础设施限制的情况下扩展智能解决方案。
一个智能助手,通过自然语言简化 AI 算法的调试和部署。
ComfyUI-Copilot 是一个基于 Comfy-UI 框架的智能助手,旨在通过自然语言交互简化和增强 AI 算法的调试和部署过程。该产品的设计目标是降低开发门槛,让即使是初学者也能轻松使用。其智能推荐功能和实时支持能够显著提高开发效率,解决开发过程中遇到的问题。同时,ComfyUI-Copilot 支持多种模型,并提供详细的节点查询和工作流建议,为用户提供全面的开发辅助。此项目仍在早期阶段,用户可通过 GitHub 获取最新代码和功能更新。
通过AI驱动的销售代理,帮助团队更快地关闭更多交易。
Microsoft 365 Copilot for Sales 是一款基于人工智能的销售工具,旨在通过自动化和智能化的方式提升销售团队的效率和业绩。它结合了自然语言处理和机器学习技术,能够自动处理销售线索、安排会议、生成销售建议,并提供实时的客户洞察。该产品主要面向企业销售团队,帮助他们节省时间、提高销售转化率,并优化整个销售流程。其价格和具体定位可能因企业规模和需求而异,但目标是成为现代销售团队不可或缺的智能助手。
一个用于集成不同框架AI代理的通用平台,支持实时通信和人类监督。
Mahilo是一个强大的AI代理集成平台,旨在将来自不同框架的AI代理连接在一起,实现实时通信和人类监督。它通过提供框架无关的通信协议,支持多种流行的代理框架,如LangGraph、Pydantic AI等,同时允许通过API连接专有代理。该平台强调智能协作、组织级策略管理和以人类为中心的设计,确保在自动化的同时保持人类的控制权。Mahilo的出现为构建复杂的多代理系统提供了灵活的解决方案,适用于从内容创作到紧急响应等多种应用场景。目前,Mahilo在GitHub上拥有251颗星,每月PyPI下载量超过500次,显示出其在开发者社区中的受欢迎程度。Mahilo主要面向开发者和企业用户,帮助他们快速构建和部署多代理系统,提升工作效率和创新能力。
通过Lemni,您可以快速设置自定义AI代理,让每一次客户互动都保持个性化。
Lemni是一款专注于提升客户体验的AI平台,通过自定义AI代理帮助企业实现高效、个性化的客户互动。该产品利用先进的AI技术,能够快速响应客户需求,支持多语言交互,并与现有工具无缝集成。Lemni的主要优点包括快速部署、高度可定制化以及强大的自动化能力。其目标是帮助企业在全球范围内扩展业务,同时保持与客户的紧密联系。Lemni的定价策略灵活,适合不同规模的企业使用。
Monica 是一个万能的助手,懂你的伙伴,提供智能对话服务。
Monica 是由北京蝴蝶效应科技有限公司开发的智能助手产品。它以对话为核心功能,旨在为用户提供便捷、智能的交流体验。其背后的技术基于 DeepSeek V3 & R1 模型,能够理解并回应用户的多样化需求。Monica 的主要优点在于其智能对话能力,能够快速响应用户的问题,并提供个性化的服务。产品定位为用户的贴心伙伴,适用于多种场景,如日常交流、学习辅助、信息查询等。目前提供网页版和手机 APP 版本,用户可以根据自己的需求选择使用方式。
DeepTutor 是一款专注于学术论文阅读的智能助手,支持文本、图表、公式等深度理解。
DeepTutor 是一款面向学术研究与学习的智能工具,通过 AI 技术为用户提供深度的文档解读服务。它不仅能够提取文本信息,还能理解图表、公式等复杂内容,帮助用户快速获取关键信息。该产品主要面向学生、研究人员以及专业人士,旨在提高他们的学习和研究效率。目前,DeepTutor 提供免费试用,用户可以通过上传文件并选择不同的生成模型来体验其强大的功能。
通过强化学习提升大型语言模型在开源软件演变中的推理能力
SWE-RL 是由 Facebook Research 提出的一种基于强化学习的大型语言模型推理技术,旨在利用开源软件演变数据提升模型在软件工程任务中的表现。该技术通过规则驱动的奖励机制,优化模型的推理能力,使其能够更好地理解和生成高质量的代码。SWE-RL 的主要优点在于其创新性的强化学习方法和对开源数据的有效利用,为软件工程领域带来了新的可能性。该技术目前处于研究阶段,尚未明确商业化定价,但其在提升开发效率和代码质量方面具有显著潜力。
探索大型语言模型作为编程辅导工具的潜力,提出Trace-and-Verify工作流。
Coding-Tutor是一个基于大型语言模型(LLM)的编程辅导工具,旨在通过对话式交互帮助学习者提升编程能力。它通过Trace-and-Verify(Traver)工作流,结合知识追踪和逐轮验证,解决编程辅导中的关键挑战。该工具不仅适用于编程教育,还可扩展到其他任务辅导场景,帮助根据学习者的知识水平调整教学内容。项目开源,支持社区贡献。
SAP推出的Joule Agents通过AI技术优化企业跨功能流程,提升业务效率。
Joule Agents是SAP推出的一种生成式AI解决方案,旨在通过AI技术打破企业内部的功能孤岛,实现跨部门的高效协作。该产品基于SAP Business AI架构,结合了SAP Business Data Cloud和SAP知识图谱,能够快速解决复杂的多步骤业务流程问题。其主要优点包括强大的数据整合能力、深度语义理解以及灵活的定制化能力。Joule Agents的目标是帮助企业提升运营效率,优化客户体验,并通过AI驱动的自动化流程减少人工干预,从而实现更高的业务敏捷性和竞争力。产品目前处于逐步推广阶段,具体价格和详细定位需根据企业需求定制。
月之暗面推出的最新AI模型,支持自动同步更新和大上下文长度,适用于AI聊天和智能助手构建。
kimi-latest 是月之暗面公司推出的最新 AI 模型,与 Kimi 智能助手同步升级,具备强大的上下文处理能力和自动缓存功能,能够有效降低使用成本。该模型支持图像理解和多种功能,如 ToolCalls 和联网搜索,适用于构建 AI 智能助手或客服系统。其价格为每百万 Tokens 1 元,定位为高效、灵活的 AI 模型解决方案。
Goedel-Prover 是一款开源的自动化定理证明模型,专注于数学问题的形式化证明。
Goedel-Prover 是一款专注于自动化定理证明的开源大型语言模型。它通过将自然语言数学问题翻译为形式化语言(如 Lean 4),并生成形式化证明,显著提升了数学问题的自动化证明效率。该模型在 miniF2F 基准测试中达到了 57.6% 的成功率,超越了其他开源模型。其主要优点包括高性能、开源可扩展性以及对数学问题的深度理解能力。Goedel-Prover 旨在推动自动化定理证明技术的发展,并为数学研究和教育提供强大的工具支持。
小艺是华为推出的智能助手,提供聊天、写作、编程等多种AI服务。
小艺是华为推出的智能助手,集成了自然语言处理和机器学习技术,能够提供聊天、写作、编程、翻译等多种功能。它基于深度学习模型,能够理解用户的问题并给出准确的回答。小艺的主要优点是功能丰富、响应速度快、智能化程度高。作为华为生态的一部分,小艺致力于为用户提供便捷的智能服务,提升用户体验。
OmniParser 是一款通用屏幕解析工具,可将 UI 截图转换为结构化格式,提升基于 LLM 的 UI 代理性能。
OmniParser 是微软开发的一种先进的图像解析技术,旨在将不规则的屏幕截图转换为结构化的元素列表,包括可交互区域的位置和图标的功能描述。它通过深度学习模型,如 YOLOv8 和 Florence-2,实现了对 UI 界面的高效解析。该技术的主要优点在于其高效性、准确性和广泛的适用性。OmniParser 可以显著提高基于大型语言模型(LLM)的 UI 代理的性能,使其能够更好地理解和操作各种用户界面。它在多种应用场景中表现出色,如自动化测试、智能助手开发等。OmniParser 的开源特性和灵活的许可证使其成为开发者和研究人员的有力工具。
Le Chat 是一款结合强大 AI 与网络信息的生产力工具,可用于个人生活和专业场景。
Le Chat 是一款由 Mistral AI 开发的 AI 助手应用,旨在通过自然语言处理和实时互联网搜索技术,帮助用户在个人生活和专业工作中提升效率。它能够进行文档分析、提供信息查询服务,并支持多种语言交互。作为一款免费应用,它为用户提供了一个强大的工具来优化日常任务和工作流程。
EasyWeb是一个用于构建和部署与浏览器交互的AI代理的开放平台。
EasyWeb是一个基于AI的开放平台,专注于构建和部署能够与浏览器交互的智能代理。它通过提供一个简单易用的界面,让用户能够快速部署AI代理来完成各种浏览器相关任务,如旅行规划、在线购物和新闻收集等。该平台基于OpenHands架构,支持并行处理多个用户请求,并允许用户根据需要切换不同的代理和LLM(大型语言模型)。其主要优点包括部署简单、使用方便、支持多种任务类型,并且完全开源,适合开发者和研究人员进行二次开发和研究。EasyWeb的出现为AI在自动化任务中的应用提供了新的可能性,同时也为相关领域的研究和开发提供了有力的支持。
Mistral Small 24B 是一款多语言、高性能的指令微调型大型语言模型,适用于多种应用场景。
Mistral Small 24B 是一款由 Mistral AI 团队开发的大型语言模型,拥有 240 亿参数,支持多语言对话和指令处理。该模型通过指令微调,能够生成高质量的文本内容,适用于聊天、写作、编程辅助等多种场景。其主要优点包括强大的语言生成能力、多语言支持以及高效推理能力。该模型适合需要高性能语言处理的个人和企业用户,具有开源许可,支持本地部署和量化优化,适合对数据隐私有要求的场景。
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是一款基于强化学习优化的大型语言模型,专注于推理和对话能力。
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是由 DeepSeek 团队开发的一款大型语言模型,基于 Llama-70B 架构并通过强化学习进行优化。该模型在推理、对话和多语言任务中表现出色,支持多种应用场景,包括代码生成、数学推理和自然语言处理。其主要优点是高效的推理能力和对复杂问题的解决能力,同时支持开源和商业使用。该模型适用于需要高性能语言生成和推理能力的企业和研究机构。
构建世界上最好的真正开放的人工智能,让用户拥有数据和AI的未来。
NEAR AI致力于打造一个用户拥有数据和AI的未来。它通过开放标准和协议,让用户能够控制自己的数据,而不是被少数公司控制。NEAR AI的愿景是通过开放的模型和协议,让用户能够真正拥有和控制自己的AI,从而推动AI技术的民主化。它目前处于早期阶段,但已经展示了巨大的潜力和未来发展的可能性。
这是一个先进的多模态大型语言模型系列,展示了卓越的整体性能。
InternVL2.5-MPO是一个基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)的多模态大型语言模型系列。它在多模态任务中表现出色,通过整合新近增量预训练的InternViT与多种预训练的大型语言模型(LLMs),如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。该模型系列在多模态推理偏好数据集MMPR上进行了训练,包含约300万个样本,通过有效的数据构建流程和混合偏好优化技术,提升了模型的推理能力和回答质量。
DeepSeek 是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的智能 AI 助手 APP。
DeepSeek 是一款基于 DeepSeek-V3 模型的智能 AI 助手 APP,该模型拥有超过 6000 亿参数,在全球标准中处于领先地位,能够与顶级国际模型相媲美。它具备快速响应和全面功能,可高效解答用户问题,提升生活效率。该 APP 由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,目前在 App Store 生产力类别中排名第 25,拥有 4.9 的高评分和 27 条评价。产品免费提供给用户使用,旨在为用户提供无缝的交互体验。
一个实时适应未见任务的自适应大型语言模型框架。
SakanaAI/self-adaptive-llms是一个名为Transformer²的自适应框架,旨在解决传统微调方法计算密集且处理多样化任务能力静态的挑战。该框架能够在推理过程中通过两步机制实时调整大型语言模型(LLMs)以适应未见任务:首先,调度系统识别任务属性;然后,使用强化学习训练的任务特定'专家'向量被动态混合,以获得针对输入提示的目标行为。主要优点包括实时任务适应性、计算效率和灵活性。该项目由SakanaAI团队开发,目前在GitHub上开源,拥有195颗星和12次分叉。
InternLM3-8B-Instruct是一个开源的80亿参数指令模型,用于通用用途和高级推理。
InternLM3-8B-Instruct是InternLM团队开发的大型语言模型,具有卓越的推理能力和知识密集型任务处理能力。该模型在仅使用4万亿高质量词元进行训练的情况下,实现了比同级别模型低75%以上的训练成本,同时在多个基准测试中超越了Llama3.1-8B和Qwen2.5-7B等模型。它支持深度思考模式,能够通过长思维链解决复杂的推理任务,同时也具备流畅的用户交互能力。该模型基于Apache-2.0许可证开源,适用于需要高效推理和知识处理的各种应用场景。
MinMo是一款多模态大型语言模型,用于无缝语音交互。
MinMo是阿里巴巴集团通义实验室开发的一款多模态大型语言模型,拥有约80亿参数,专注于实现无缝语音交互。它通过多个阶段的训练,包括语音到文本对齐、文本到语音对齐、语音到语音对齐和全双工交互对齐,在140万小时的多样化语音数据和广泛的语音任务上进行训练。MinMo在语音理解和生成的各种基准测试中达到了最先进的性能,同时保持了文本大型语言模型的能力,并支持全双工对话,即用户和系统之间的同时双向通信。此外,MinMo还提出了一种新颖且简单的语音解码器,在语音生成方面超越了以往的模型。MinMo的指令遵循能力得到了增强,支持根据用户指令控制语音生成,包括情感、方言和语速等细节,并模仿特定的声音。MinMo的语音到文本延迟约为100毫秒,全双工延迟理论上约为600毫秒,实际约为800毫秒。MinMo的开发旨在克服以往对齐多模态模型的主要限制,为用户提供更自然、流畅和人性化的语音交互体验。
基于Qwen2.5-Coder系列的大型语言模型,专注于代理应用。
Dria-Agent-a-3B是一个基于Qwen2.5-Coder系列的大型语言模型,专注于代理应用。它采用Pythonic函数调用方式,具有单次并行多函数调用、自由形式推理和动作以及即时复杂解决方案生成等优势。该模型在多个基准测试中表现出色,如Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)、MMLU-Pro和Dria-Pythonic-Agent-Benchmark (DPAB)。模型大小为3.09B参数,支持BF16张量类型。
一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型,专注于代理应用。
Dria-Agent-a-7B是一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型,专注于代理应用。它采用Pythonic函数调用方式,与传统JSON函数调用方法相比,具有单次并行多函数调用、自由形式推理和动作以及即时复杂解决方案生成等优势。该模型在多个基准测试中表现出色,包括Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)、MMLU-Pro和Dria-Pythonic-Agent-Benchmark (DPAB)。模型大小为76.2亿参数,采用BF16张量类型,支持文本生成任务。其主要优点包括强大的编程辅助能力、高效的函数调用方式以及在特定领域的高准确率。该模型适用于需要复杂逻辑处理和多步骤任务执行的应用场景,如自动化编程、智能代理等。目前,该模型在Hugging Face平台上提供,供用户免费使用。
Dria-Agent-α是基于Python的大型语言模型工具交互框架。
Dria-Agent-α是Hugging Face推出的大型语言模型(LLM)工具交互框架。它通过Python代码来调用工具,与传统的JSON模式相比,能更充分地发挥LLM的推理能力,使模型能够以更接近人类自然语言的方式进行复杂问题的解决。该框架利用Python的流行性和接近伪代码的语法,使LLM在代理场景中表现更佳。Dria-Agent-α的开发使用了合成数据生成工具Dria,通过多阶段管道生成逼真的场景,训练模型进行复杂问题解决。目前已有Dria-Agent-α-3B和Dria-Agent-α-7B两个模型在Hugging Face上发布。
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