产品库

数据定制化服务，助力模型精准微调

Bespoke Labs专注于提供高质量的定制化数据集服务，以支持工程师进行精确的模型微调。公司由Google DeepMind的前员工Mahesh和UT Austin的Alex共同创立，旨在改善高质量数据的获取，这对于推动领域发展至关重要。Bespoke Labs提供的工具和平台，如Minicheck、Evalchemy和Curator，都是围绕数据集的创建和管理设计的，以提高数据的质量和模型的性能。

高质量合成数据生成与结构化数据提取工具

Bespoke Curator是一个开源项目，提供了一个基于Python的丰富库，用于生成和策展合成数据。它具备高性能优化、智能缓存和故障恢复功能，并且可以与HuggingFace Dataset对象直接协作。Bespoke Curator的主要优点包括其程序性和结构化输出能力，能够设计复杂的数据生成管道，以及通过内置的Curator Viewer实时检查和优化数据生成策略。

基于深度强化学习的模型微调框架

ReFT是一个开源的研究项目，旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调，以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据，以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数，以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示，ReFT基于Codellama和Galactica模型，遵循Apache2.0许可证。

快速雇佣顶尖人才，加速您的筛选流程

Elastyc AI是一个旨在帮助招聘团队快速评估候选人的在线平台。它通过自定义评分卡为每位候选人提供评分，并仅按使用量付费。该平台通过AI技术提高招聘效率，减少筛选时间，并提供详细的报告和分析，帮助企业做出更明智的招聘决策。Elastyc AI的主要优点包括高效的候选人评估、定制化的评分系统、实时的数据分析和报告，以及对求职者完全免费。

企业级AI智能体开发平台，快速构建专业级智能体。

智谱清流AI开放平台是一个企业级AI智能体开发平台，利用智谱大模型技术，帮助企业快速构建专业级智能体，实现大模型到业务场景的快速应用。平台提供模型服务、智能体构建、数据安全、效果评测和系统集成等功能，支持企业通过内网部署和本地存储保护数据，确保数据安全和知识产权。智谱AI开放平台以其领先的技术、灵活的工作流编排、自主调用企业定义的数据知识和工具，以及成熟的AI原生应用落地经验，成为企业数字化转型的重要助力。

自动化的生成式AI评估平台

AutoArena是一个自动化的生成式AI评估平台，专注于评估大型语言模型（LLMs）、检索增强生成（RAG）系统和生成式AI应用。它通过自动化的头对头判断来提供可信的评估，帮助用户快速、准确、经济地找到系统的最佳版本。该平台支持使用来自不同供应商的判断模型，如OpenAI、Anthropic等，也可以使用本地运行的开源权重判断模型。AutoArena还提供了Elo评分和置信区间计算，帮助用户将多次头对头投票转化为排行榜排名。此外，AutoArena支持自定义判断模型的微调，以实现更准确、特定领域的评估，并可以集成到持续集成（CI）流程中，以自动化评估生成式AI系统。

加速模型评估和微调的智能评估工具

SFR-Judge 是 Salesforce AI Research 推出的一系列评估模型，旨在通过人工智能技术加速大型语言模型（LLMs）的评估和微调过程。这些模型能够执行多种评估任务，包括成对比较、单项评分和二元分类，同时提供解释，避免黑箱问题。SFR-Judge 在多个基准测试中表现优异，证明了其在评估模型输出和指导微调方面的有效性。

AI个性化职业发展平台

Audo是一个利用人工智能技术为用户量身定制职业发展路径的平台，通过AI评估用户的技能、兴趣和个性，提供个性化的职业规划、简历优化、面试准备和职位匹配服务。它通过与顶级公司和大学合作，提供超过1100种职业路径认证，帮助用户提升职业技能，找到理想工作，并获取应得的薪酬。

革命性AI数据管理，提升99%准确率

Future AGI是一个自动化AI模型评估平台，通过自动评分AI模型输出，消除了手动QA评估的需求，使QA团队能够专注于更战略性的任务，提高效率和带宽高达10倍。该平台使用自然语言定义对业务最重要的指标，提供增强的灵活性和控制力，以评估模型性能，确保与业务目标的一致性。它还通过整合性能数据和用户反馈到开发过程中，创建了一个持续改进的循环，使AI在每次互动中变得更智能。

图像条件扩散模型的微调工具

diffusion-e2e-ft是一个开源的图像条件扩散模型微调工具，它通过微调预训练的扩散模型来提高特定任务的性能。该工具支持多种模型和任务，如深度估计和法线估计，并提供了详细的使用说明和模型检查点。它在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用，能够显著提升模型在特定任务上的准确性和效率。

AI提示工程师，优化大型语言模型应用

Weavel是一个AI提示工程师，它通过追踪、数据集管理、批量测试和评估等功能，帮助用户优化大型语言模型（LLM）的应用。Weavel与Weavel SDK结合使用，能够自动记录并添加LLM生成的数据到您的数据集中，实现无缝集成和针对特定用例的持续改进。此外，Weavel能够自动生成评估代码，并使用LLM作为复杂任务的公正裁判，简化评估流程，确保准确、细致的性能指标。

无需对象模板的人体与物体交互跟踪技术

InterTrack 是一种先进的跟踪技术，能够在单目RGB视频中跟踪人体与物体的交互，即使在遮挡和动态运动下也能保持跟踪的连贯性。该技术无需使用任何对象模板，仅通过合成数据训练即可在真实世界视频中实现良好的泛化。InterTrack 通过分解4D跟踪问题为每帧的姿态跟踪和规范形状优化，显著提高了跟踪的准确性和效率。

智能食品与个人护理产品健康评估工具

Health Inspecta 是一款利用人工智能技术，帮助用户快速评估食品和个人护理产品的营养价值、成分安全性和环境影响的应用程序。它通过扫描产品标签或手动输入产品名称，提供综合的健康等级评分，从A到F，让用户能够超越标签，做出更明智的消费选择。

AI模型软件工程能力评估工具

SWE-bench Verified是OpenAI发布的一个经过人工验证的SWE-bench子集，旨在更可靠地评估AI模型解决现实世界软件问题的能力。它通过提供代码库和问题描述，挑战AI生成解决所描述问题的补丁。这个工具的开发是为了提高模型自主完成软件工程任务的能力评估的准确性，是OpenAI准备框架中中等风险级别的关键组成部分。

通过Instagram帖子分析揭示个性特征。

My Insta Personality是一个利用人工智能分析用户Instagram公开帖子的网站，旨在生成用户的个性档案并提供详细洞察。它通过先进的AI技术，帮助用户探索和理解自己在社交媒体上的行为模式和个性倾向。

自动化视频面试软件，提升招聘效率。

VHire是一款面向企业的自动化视频面试软件，旨在通过AI技术帮助企业更快速、智能地筛选和评估候选人。它与传统的视频面试工具相比，如Zoom，能够节省组织的时间和金钱，更准确地招聘到最佳员工。VHire的主要优点包括节省时间、无需繁琐的面试安排、提供专业的AI驱动候选人评分系统以及众多创新功能。此外，VHire还提供灵活的定价方案，根据面试次数收费，并有折扣优惠。

快速生成问答数据，评估语言模型。

FiddleCube是一个专注于数据科学领域的产品，它能够快速地从用户的数据中生成问答对，帮助用户评估大型语言模型（LLMs）。它提供了准确的黄金数据集，支持多种问题类型，并能够通过度量标准来评估数据的准确性。此外，FiddleCube还提供了诊断工具，帮助用户找出并改进性能不佳的查询。

提升3D内容创造的合成数据框架

Bootstrap3D是一个用于改善3D内容创造的框架，通过合成数据生成技术，解决了高质量3D资产稀缺的问题。它利用2D和视频扩散模型，基于文本提示生成多视角图像，并使用3D感知的MV-LLaVA模型筛选高质量数据，重写不准确的标题。该框架已生成了100万张高质量合成多视角图像，具有密集的描述性标题，以解决高质量3D数据的短缺问题。此外，它还提出了一种训练时间步重排(TTR)策略，利用去噪过程学习多视角一致性，同时保持原始的2D扩散先验。

AI模型性能评估平台

Scale Leaderboard是一个专注于AI模型性能评估的平台，提供专家驱动的私有评估数据集，确保评估结果的公正性和无污染。该平台定期更新排行榜，包括新的数据集和模型，营造动态竞争环境。评估由经过严格审查的专家使用特定领域的方法进行，保证评估的高质量和可信度。

评估大型语言模型调用函数能力的排行榜

Berkeley Function-Calling Leaderboard（伯克利函数调用排行榜）是一个专门用来评估大型语言模型（LLMs）准确调用函数（或工具）能力的在线平台。该排行榜基于真实世界数据，定期更新，提供了一个衡量和比较不同模型在特定编程任务上表现的基准。它对于开发者、研究人员以及对AI编程能力有兴趣的用户来说是一个宝贵的资源。

加速个性化LLM的来临。

Prem是一个加速个性化LLM（小型语言模型）发展的人工智能平台。它提供了一个直观易用的开发平台，用于构建生成式AI解决方案。Prem还提供了定制化的模型微调和训练服务，以满足独特的业务需求。通过Prem，用户可以获得对AI的最大潜力的掌控和所有权，而无需深入的专业知识。

构建最好的中文Llama大模型，完全开源可商用。

Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。

高效灵活的大规模模型微调工具包

XTuner是一个为大型模型（如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM）设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调，能够自动调度高性能操作，如FlashAttention和Triton内核，以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容，支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM（如LLaVA），并设计了良好的数据管道，能够适应任何格式的数据集。此外，XTuner支持多种训练算法，包括QLoRA、LoRA和全参数微调，使用户能够选择最适合其需求的解决方案。

使用共享主题模型通过1小时数据实现fMRI到图像转换

MindEye2项目展示了如何仅用1小时的fMRI数据，在多个受试者上预训练模型后，在新受试者上进行微调，以实现视觉感知重建。

一款小型评分器,提升大型多任务语言模型性能

Cappy是一种新型方法,旨在提高大型多任务语言模型的性能和效率。它是一个轻量级的预训练评分器,基于RoBERTa,仅有3.6亿个参数。Cappy可独立解决分类任务,或作为辅助组件提升语言模型性能。在下游任务中微调Cappy,可有效整合监督信息,提高模型表现,且不需要反向传播到语言模型参数,降低了内存需求。Cappy适用于开源和封闭源代码的语言模型,是一种高效的模型微调方法。

智能招聘评估工具

Potis是一个AI驱动的招聘评估工具，能够自动评估应聘者的实际工作技能，提供实际案例测试、防作弊的评估方法、公正的人才评分系统等特点。Potis自动化评估可以节省高达80%的招聘初始预算，并加速招聘流程5倍，适用于所有层级的招聘需求。

从合成数据中学习视觉表示模型

该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

LLaVA-3b是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型，使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。

LLaVA-3b是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型，使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。此模型基于Phi-2，受微软研究许可证约束，禁止商业使用。感谢ML Collective提供的计算资源积分。

定制数据，一次性运行多个提示

Wale 是一个定制数据的智能提示工具。它提供直观的界面，帮助用户在自定义数据集上构建提示。您可以导入 CSV 文件或使用 Wale 的电子表格编辑器创建数据。Wale 允许您调整参数，如温度和最大序列长度，以获得更准确、可靠、成本效益的提示。您还可以查看历史记录以跟踪提示的进展，并进行比较实验。通过 Wale，您可以更轻松地构建更好的提示。