产品库

深度学习算法与大模型面试指南，持续更新的面试题目集合。

DeepLearing-Interview-Awesome-2024 是一个开源的面试题目集合项目，专注于深度学习算法和大模型领域的面试准备。该项目由社区成员共同维护，旨在提供最新的面试题目和答案解析，帮助求职者和研究人员深入理解深度学习领域的前沿技术和应用。它包含了丰富的面试题目，覆盖了大语言模型、视觉模型、通用问题等多个方面，是准备深度学习相关职位的宝贵资源。

大语言模型驱动的AI饮食记录员，智能识别、营养分析、个性化推荐。

胃之书 AI是一款利用大语言模型驱动的饮食记录应用，通过先进的计算机视觉技术实现食物图像识别、营养分析和个性化推荐。用户可探索食物文化故事，增加饮食趣味性。

连接先进AI与用户的革命性平台

HuggingChat是一款iOS应用程序,旨在促进用户与多家提供商(如Mistral AI、Meta和Google)的多个顶尖大型语言模型之间的无缝沟通。它可以满足多种场景需求:激发创意,提供专家指导,促进教育与自我提升,提高工作效率,快速响应日常问题等。作为变革性AI技术的先锋采用者,HuggingChat将让您体验与先进大语言模型对话的无限可能。

使用AI技术来自动生成PPTX 支持在线修改

Ai-to-pptx 是一个使用 AI 技术 (ChatGpt 和 Gemini) 制作 PPTX 的助手，支持在线修改和导出 PPTX。主要功能包括使用 ChatGPT 等大语言模型生成大纲、允许用户再次修改内容、选择不同模板、在线修改 PPTX 的文字、样式、图片等，支持导出 PPTX、PDF、PNG 等多种格式。价格为付费，商业授权价格为 22000 元人民币或 3000 美元。

基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。

MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。支持文档上传、自动爬取在线文档，智能问答交互体验好。支持快速嵌入到第三方业务系统。技术栈包括 Vue.js、Python/Django、Langchain、PostgreSQL/pgvector。

面向长期视频理解的大规模多模态模型

MA-LMM是一种基于大语言模型的大规模多模态模型,主要针对长期视频理解进行设计。它采用在线处理视频的方式,并使用记忆库存储过去的视频信息,从而可以在不超过语言模型上下文长度限制或GPU内存限制的情况下,参考历史视频内容进行长期分析。MA-LMM可以无缝集成到当前的多模态语言模型中,并在长视频理解、视频问答和视频字幕等任务上取得了领先的性能。

扩展Transformer模型处理无限长输入

Google开发的“Infini-attention”技术旨在扩展基于Transformer的大语言模型以处理无限长的输入，通过压缩记忆机制实现无限长输入处理，并在多个长序列任务上取得优异表现。技术方法包括压缩记忆机制、局部与长期注意力的结合和流式处理能力等。实验结果显示在长上下文语言建模、密钥上下文块检索和书籍摘要任务上的性能优势。

领先的代码生成大语言模型

CodeGemma是谷歌公司推出的先进大语言模型，专注于生成代码、理解和追踪指令，旨在为全球开发人员提供高质量的代码辅助工具。包括20亿参数的基础模型，70亿参数的基础模型和用于指导追踪的70亿参数模型，针对代码开发场景进行优化和微调。在各种编程语言中表现卓越，具有超凡的逻辑和数学推理能力。

文档理解的模块化多模态大语言模型

mPLUG-DocOwl 是一款用于文档理解的模块化多模态大语言模型，能够处理 OCR-free 文档理解任务。该模型具有出色的性能表现，支持文档视觉问答、信息问答、图表问答等多种任务。用户可以通过模型提供的在线演示来体验其强大功能。

媲美人类护士的医疗护理保健模型

Polaris是由Hippocratic AI 开发的一款高度专注于安全、用于医疗保健的大语言模型（LLM）系统，通过星座架构和专业支持代理组合，能够执行多项医疗相关的复杂任务。产品定位于提供与患者长时间、多轮次的语音对话，并提供专业准确的医疗建议。价格方面，按小时计费，每小时9美元。主要功能包括实时多轮语音对话、医疗信息提供和解释、隐私与合规性检查、药物管理和咨询、实验室与生命体征分析、营养建议、病历和政策查询、患者关系建设等。

基于大语言模型的问答系统,可回答各种问题

Search4All是一个基于大语言模型的问答系统。它可以回答各种问题,包括事实性问题、解释性问题、分析问题等。该系统使用先进的自然语言处理技术,能够深入理解问题的含义并给出准确的答复。它具有广泛的知识储备,涵盖了历史、地理、科学、艺术、体育等多个领域。同时,它还具备一定的推理和分析能力,可以对复杂问题进行逻辑分析和建议性回答。使用Search4All可以帮助用户快速获取所需信息,提高工作效率。

苹果发布多模态LLM模型MM1

苹果发布了自己的大语言模型MM1，这是一个最高有30B规模的多模态LLM。通过预训练和SFT，MM1模型在多个基准测试中取得了SOTA性能，展现了上下文内预测、多图像推理和少样本学习能力等吸引人的特性。

高效创作自媒体内容,卓越成果由AI助手提供支持

GPT AI Flow是一款专为自媒体内容创作者量身打造的AI助手工具。它融合了GPT大语言模型的强大功能,可以助力内容创作的方方面面,包括构思主题、撰写草稿、优化语言、分析受众反馈,以及提升内容在搜索引擎的曝光率。无论您是新手博主还是经验丰富的自媒体大V,GPT AI Flow都能成为您得力的创作助手,帮助您高效创作出高质量的内容。

AI 助手全套开源解决方案 开箱即用

ChatGPT-PLUS 是基于 AI 大语言模型 API 实现的 AI 助手全套开源解决方案，集成了多个大语言模型平台，支持绘画功能，支付功能等。可用于聊天交互、AI 绘画等多种场景。

Keyframer是一个基于LLM的动画生成AI原型工具

Keyframer是一个由Apple研发的基于大语言模型的动画生成工具原型。它可以通过文本描述,自动为SVG图像添加动画效果并转换为CSS代码。用户无需编程经验,就可以简单上传图像、输入文本描述,Keyframer会自动生成代码。相比其他AI生成动画方案,Keyframer更简单易用。目前还处于原型阶段,公开可用性有待观察。

通过自然语言指令实现智能图像编辑的开源技术。

MGIE（多模态大语言模型引导的编辑）是一项由苹果开源的技术，利用多模态大型语言模型（MLLMs）生成图像编辑指令，通过端到端训练，捕捉视觉想象力并执行图像处理操作，使图像编辑更加智能、直观。

超千亿参数的大语言模型

百川智能Baichuan 3是一款超千亿参数的大语言模型，在多个权威通用能力评测中展现出色，特别在中文任务上超越了GPT-4。它在自然语言处理、代码生成、医疗任务等领域表现优异，采用了多项创新技术手段提升模型能力，包括动态数据选择、重要度保持和异步CheckPoint存储等。训练过程中采用因果采样的动态训练数据选择方案，保证数据质量；引入了重要度保持的渐进式初始化方法，优化模型训练稳定性；并针对并行训练问题进行了一系列优化，性能提升超过30%。

AI法律人，模拟神经元网络对话

法唠AI，也称为法律人工智能，是一种结合了人工智能和法律领域的技术。它利用大语言模型预训练的机器人对法律知识和案例进行深度学习和分析，以提供法律咨询、法律文书撰写、法律案例研究等服务。法唠A|的出现，对律师行业的专业提供方式及案例判例研究方面产生了深远的影响，它能够提供更快速、准确、全面的法服务，同时也为法律行业带来了新的机遇和挑战。

高效极限扩展大语言模型

E^2-LLM是一种高效极限扩展的大语言模型方法，通过仅需一次训练过程和大幅降低的计算成本，实现了对长上下文任务的有效支持。该方法采用了RoPE位置嵌入，并引入了两种不同的增强方法，旨在使模型在推理时更具鲁棒性。在多个基准数据集上的综合实验结果证明了E^2-LLM在挑战性长上下文任务上的有效性。

MiniMax 全量发布大语言模型 abab6，为国内首个 MoE 大语言模型。

MiniMax 全量发布大语言模型 abab6，为国内首个 MoE 大语言模型。在 MoE 结构下，abab6 拥有大参数带来的处理复杂任务的能力，同时模型在单位时间内能够训练足够多的数据，计算效率也可以得到大幅提升。改进了 abab5.5 在处理更复杂、对模型输出有更精细要求场景中出现的问题。

天工开悟,妙笔生花,一起探索广袤的语言边界

天工是昆仑万维基于自研双千亿级大语言模型的人工智能产品，提供六大能力，六大领域数百种功能，包括生成创作、知识问答、规划决策、语言理解、代码能力和逻辑能力。天工具有独特的场景优势，适用于娱乐社交、游戏、广告/营销及海外业务场景等。同时天工拥有技术优势，核心技术攻坚积累，团队经验丰富。详情请访问官方网址。

多模态音乐理解和生成系统

M2UGen是一个结合大语言模型的多模态音乐理解和生成框架,旨在帮助用户进行音乐创作。它能同时完成音乐理解和多模态音乐生成任务。

扩展大语言模型的上下文窗口

LLM Maybe LongLM是一个面向开发者和研究人员的人工智能平台，提供各种模型、数据集和解决方案。其中，LLM Maybe LongLM是针对大语言模型长上下文处理的研究成果，通过自我扩展实现了对长上下文的处理能力。该方法无需训练，只需对原始模型进行少量代码修改即可扩展上下文窗口，为处理长文本提供了有效的解决方案。

基于大模型的通用信息获取智能体系统

KwaiAgents是一个快手科技KwaiKEG开源的一系列智能体相关工作。开源内容包括:KAgentSys-Lite系统:Paper中的KAgentSys系统的精简版;KAgentLMs系列模型:具有计划、反思、工具使用等智能体功能的大语言模型;KAgentInstruct:Paper中提出的数十万条智能体指令微调数据;KAgentBench:3000多个人工评估数据集,用于测试智能体的计划、工具使用、反思、总结和描写能力等。

本地大语言模型

Ollama是一款本地大语言模型工具，让用户能够快速运行Llama 2、Code Llama和其他模型。用户可以自定义和创建他们自己的模型。Ollama目前支持macOS和Linux，Windows版本即将推出。该产品定位于为用户提供本地化的大语言模型运行环境，以满足用户个性化的需求。

AI对话谜题游戏

ModelLe AI Games是一个基于AI大语言模型的对话谜题游戏。它通过与AI模型进行对话来解决谜题。玩家需要根据问题的要求构造合适的问题，并根据模型的回答来判断是否通过谜题。游戏涵盖了多个章节和题目，每个题目都有不同的要求和限制。通过游戏，玩家可以锻炼自己的思维能力和对语言模型的理解。

GitLab的AI对话工具

GitLab Duo Chat是GitLab的AI对话助手,可以帮助用户提问并获取GitLab相关信息。它使用大语言模型,可以处理自然语言问题并提供回答。

SquareDev是一款基于大语言模型打造的应用开发平台。

SquareDev是一个开源的平台,致力于帮助开发者利用大语言模型技术搭建应用。它组合了LangChain、Hugging Face、Supabase等知名开源项目,为开发者提供友好的界面和API,降低使用LLM的门槛。平台拥有强大的检索增强生成、语义搜索、知识抽取等功能,可以帮助用户分析结构化数据、生成个性化文本、搭建聊天机器人等。SquareDev致力于成为LLM应用开发的首选平台。

嵌入AI的影子平台

Humanloop是一个用于构建和监控以大语言模型为基础的生产级应用的协作平台。它提供了一套完整的工具集,可以帮助开发者更快速地将AI从原型开发到生产环境,同时保证系统的可靠性。主要功能包括:提示工程,可以迭代和版本化提示,提高命中率;模型管理,支持各种模型并进行跟踪;内容评估,收集反馈并进行定量分析;以及合作平台,让非技术人员也可以参与到AI应用开发中。典型应用场景有构建聊天机器人、自动化客户支持以及生成营销内容等。Humanloop已经受到了成千上万开发者的青睐,被多家知名企业所使用。

用于记录和测试LLM提示的MLops工具

Prompt Joy是一个用于帮助理解和调试LLM(大语言模型)提示的工具。主要功能包括日志记录和分割测试。日志记录可以记录LLM的请求与响应,便于检查输出结果。分割测试可以轻松进行A/B测试,找出效果最佳的提示。它与具体的LLM解耦,可以配合OpenAI、Anthropic等LLM使用。它提供了日志和分割测试的API。采用Node.js+PostgreSQL构建。