需求人群:
"目标受众为研究人员和开发者,特别是那些在GUI自动化、视觉语言模型和自然语言处理领域寻求高效解决方案的专业人士。CogAgent提供的先进技术可以帮助他们开发和研究基于视觉语言模型的GUI代理,推进相关技术的发展和应用。"
使用场景示例:
研究人员使用CogAgent模型进行GUI感知和推理预测的实验。
开发者利用CogAgent实现桌面应用的自动化操作。
企业使用CogAgent模型优化客户服务流程,通过自动化GUI操作提高效率。
产品特色:
支持双语(中文和英文)交云,通过屏幕截图和自然语言进行交互。
在GUI感知、推理预测准确性、操作空间完整性和任务泛化方面具有显著优势。
CogAgent-9B-20241220模型基于GLM-4V-9B,一个双语开源VLM基础模型。
支持多阶段训练和策略改进,实现GUI感知和推理预测的准确性。
模型输出遵循严格格式,以字符串格式返回,不支持JSON输出。
不支持连续对话,但支持连续执行历史。
需要图像作为输入,纯文本对话无法实现GUI代理任务。
使用教程:
1. 确保已安装Python 3.10.16或以上版本,并安装requirements.txt中的依赖。
2. 根据需要的输出格式和平台,使用适当的命令行参数运行模型。
3. 提供模型所需的输入图像,并接收包含操作指令的输出。
4. 如果模型返回包含边界框的结果,将输出指示操作执行区域的图像。
5. 使用输出图像路径参数指定输出图像的保存位置。
6. 根据需要调整模型参数,如最大长度、返回结果数等。
7. 对于在线Web演示,可以运行web_demo.py并指定相关参数以实现交互式推理。
8. 参考项目文档和模型技术博客,深入了解模型的使用和优化。
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开源的端到端视觉语言模型(VLM)基础的GUI代理
CogAgent是一个基于视觉语言模型(VLM)的GUI代理,它通过屏幕截图和自然语言实现双语(中文和英文)交云。CogAgent在GUI感知、推理预测准确性、操作空间完整性和任务泛化方面取得了显著进步。该模型已经在ZhipuAI的GLM-PC产品中得到应用,旨在帮助研究人员和开发者推进基于视觉语言模型的GUI代理的研究和应用。
通过自然语言生成SQL查询,简化数据库交互。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架,用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型,将自然语言问题转换为SQL查询,从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力,并且支持任何SQL数据库。
人工智能驱动的测验生成器,简化教育工作者的评估创建
Quizify是一个由人工智能驱动的测验生成器,可在几秒钟内为教育工作者简化评估的创建。它使用自然语言处理技术自动生成测验问题和答案选项。教育工作者只需提供任何文本,Quizify就可以立即生成相关的选择题测验。它还提供高级功能,如自定义问题数量,自定义答案选项数量等。Quizify可以节省教育工作者大量时间,无需手动创建和组织测验问题。它生成的测验可以直接在Google表单中发布和分配。总体来说,Quizify通过利用人工智能的力量简化了测验的创建和交付。
未来聊天机器人
FYRAN是一款具有创新意义的聊天机器人解决方案,通过人工智能和自然语言处理技术,实现自动化的客户支持。它支持多种输入格式,包括PDF、文本、MP3和docx,并可集成到任何平台。使用FYRAN,创建和使用聊天机器人从未如此简单或便捷。
人工智能软件开发公司
Arclight人工智能是一家专注于人工智能产品开发的软件开发公司。我们提供高质量的人工智能解决方案,帮助客户实现自动化、智能化的工作流程。我们的产品具有强大的功能和优势,定价合理并与客户需求匹配。无论是在企业、教育还是个人领域,Arclight人工智能都能提供可靠的解决方案。
一站式大模型算法、模型及优化工具开源项目
FlagAI是由北京智源人工智能研究院推出的一站式、高质量开源项目,集成了全球各种主流大模型算法技术以及多种大模型并行处理和训练加速技术。它支持高效训练和微调,旨在降低大模型开发和应用的门槛,提高开发效率。FlagAI涵盖了多个领域明星模型,如语言大模型OPT、T5,视觉大模型ViT、Swin Transformer,多模态大模型CLIP等。智源研究院也持续将“悟道2.0”“悟道3.0”大模型项目成果开源至FlagAI,目前该项目已经加入Linux基金会,吸引全球科研力量共同创新、共同贡献。
先进的人形机器人技术,助力人类实现潜力。
Apptronik是一家从德克萨斯大学奥斯汀分校的人类中心机器人实验室分离出来的公司,致力于开发下一代能够改变我们生活和工作方式的机器人。公司的产品线包括从外骨骼到仿人上半身、双足移动平台和独特的机器人手臂,这些产品能够举起超过自身重量的物体。这些经验和学习成果促成了Apollo——世界上最先进的人形机器人的开发。Apptronik的产品和技术不仅能够处理重复性任务,还能够丰富人类生活,体现了公司在创造以人为中心的解决方案方面的道德承诺。
将语音转换为博客文章的助手
Robo Blogger是一个专注于将语音转换为博客文章的人工智能助手。它通过捕捉自然语言中的创意,将其结构化为有条理的博客内容,同时可以结合参考资料以确保文章的准确性和深度。这个工具基于之前Report mAIstro项目的概念,专为博客文章创作优化。通过分离创意捕捉和内容结构化,Robo Blogger帮助保持原始想法的真实性,同时确保专业呈现。
24/7社交媒体潜在客户生成工具
Opencord AI是一个专注于社交媒体潜在客户生成的工具,通过自动化的方式在Twitter和Reddit等平台上与理想受众互动,促进有效转化。它利用人工智能技术,帮助用户自然地提及产品或品牌,提升品牌知名度和客户参与度。产品背景信息显示,Opencord AI旨在为企业提供一种高效的社交媒体营销解决方案,通过自动化减少人工操作,提高营销效率。关于价格和定位,页面未提供具体信息,可能需要进一步联系供应商获取。
一键将视频转换为优质小红书笔记
Video_note_generator是一个能够将视频内容快速转换为小红书笔记的工具。它通过自动化技术优化内容和配图,帮助内容创作者、知识管理者和社交媒体运营人员提高工作效率。该工具利用最新的人工智能技术,包括语音转文字和内容优化,以确保生成的笔记既符合小红书的风格,又具有吸引力。它的重要性在于能够节省大量的内容创作和编辑时间,同时保持内容的质量和吸引力。
先进的大型混合专家视觉语言模型
DeepSeek-VL2是一系列先进的大型混合专家(MoE)视觉语言模型,相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解、视觉定位等多项任务中展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三种变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2,分别拥有1.0B、2.8B和4.5B激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下,与现有的开源密集型和基于MoE的模型相比,达到了竞争性或最先进的性能。
高效、多语种的语音合成模型
CosyVoice语音生成大模型2.0-0.5B是一个高性能的语音合成模型,支持零样本、跨语言的语音合成,能够根据文本内容直接生成相应的语音输出。该模型由通义实验室提供,具有强大的语音合成能力和广泛的应用场景,包括但不限于智能助手、有声读物、虚拟主播等。模型的重要性在于其能够提供自然、流畅的语音输出,极大地丰富了人机交互的体验。
WePOINTS项目,提供多模态模型的统一框架
WePOINTS是由微信AI团队开发的一系列多模态模型,旨在创建一个统一框架,容纳各种模态。这些模型利用最新的多模态模型进展和技术,推动内容理解和生成的无缝统一。WePOINTS项目不仅提供了模型,还包括了预训练数据集、评估工具和使用教程,是多模态人工智能领域的重要贡献。
AI编程助手,助力工程团队提升效率。
Devin是一个AI编程助手,旨在帮助工程团队通过自动化代码迁移、重构等任务来提升效率。它能够自主学习、响应自然语言请求,并与用户实时协作。Devin的技术背景基于Nubank的大规模代码迁移项目,该项目涉及将一个8年历史的、数百万行代码的单体ETL迁移到子模块中。Devin通过自动化这些重复性工作,为Nubank带来了12倍的工程时间效率提升和20倍的成本节省。
大型语言模型,用于文本生成和分类
OLMo-2-1124-7B-RM是由Hugging Face和Allen AI共同开发的一个大型语言模型,专注于文本生成和分类任务。该模型基于7B参数的规模构建,旨在处理多样化的语言任务,包括聊天、数学问题解答、文本分类等。它是基于Tülu 3数据集和偏好数据集训练的奖励模型,用于初始化RLVR训练中的价值模型。OLMo系列模型的发布,旨在推动语言模型的科学研究,通过开放代码、检查点、日志和相关的训练细节,促进了模型的透明度和可访问性。
视觉语言模型增强工具,结合生成式视觉编码器和深度广度融合技术。
Florence-VL是一个视觉语言模型,通过引入生成式视觉编码器和深度广度融合技术,增强了模型对视觉和语言信息的处理能力。该技术的重要性在于其能够提升机器对图像和文本的理解,进而在多模态任务中取得更好的效果。Florence-VL基于LLaVA项目进行开发,提供了预训练和微调的代码、模型检查点和演示。
PaliGemma 2是功能强大的视觉语言模型,简单易调优。
PaliGemma 2是Gemma家族中的第二代视觉语言模型,它在性能上进行了扩展,增加了视觉能力,使得模型能够看到、理解和与视觉输入交互,开启了新的可能性。PaliGemma 2基于高性能的Gemma 2模型构建,提供了多种模型尺寸(3B、10B、28B参数)和分辨率(224px、448px、896px)以优化任何任务的性能。此外,PaliGemma 2在化学公式识别、乐谱识别、空间推理和胸部X光报告生成等方面展现出领先的性能。PaliGemma 2旨在为现有PaliGemma用户提供便捷的升级路径,作为即插即用的替代品,大多数任务无需大幅修改代码即可获得性能提升。
高性能英文语言模型,适用于多样化任务
OLMo-2-1124-13B-DPO是经过监督微调和DPO训练的13B参数大型语言模型,主要针对英文,旨在提供在聊天、数学、GSM8K和IFEval等多种任务上的卓越性能。该模型是OLMo系列的一部分,旨在推动语言模型的科学研究。模型训练基于Dolma数据集,并公开代码、检查点、日志和训练细节。
基于大型语言模型的主动式代理,预测用户需求并主动提供帮助。
ProactiveAgent是一个基于大型语言模型(LLM)的主动式代理项目,旨在构建一个能够预测用户需求并主动提供帮助的智能代理。该项目通过数据收集和生成管道、自动评估器和训练代理来实现这一目标。ProactiveAgent的主要优点包括环境感知、协助标注、动态数据生成和构建管道,其奖励模型在测试集上达到了0.918的F1分数,显示出良好的性能。该产品背景信息显示,它适用于编程、写作和日常生活场景,并且遵循Apache License 2.0协议。
科学文献综合检索增强型语言模型
Ai2 OpenScholar是由艾伦人工智能研究所与华盛顿大学合作开发的检索增强型语言模型,旨在帮助科学家通过检索相关文献并基于这些文献生成回答来有效导航和综合科学文献。该模型在多个科学领域中表现出色,特别是在引用准确性和事实性方面。它代表了人工智能在科学研究中应用的重要进步,能够加速科学发现并提高研究效率。
最先进的全开放语言模型
OLMo 2是由Ai2推出的最新全开放语言模型,包括7B和13B两种规模的模型,训练数据高达5T tokens。这些模型在性能上与同等规模的全开放模型相当或更优,并且在英语学术基准测试中与开放权重模型如Llama 3.1竞争。OLMo 2的开发注重模型训练的稳定性、阶段性训练干预、最先进的后训练方法和可操作的评估框架。这些技术的应用使得OLMo 2在多个任务上表现出色,特别是在知识回忆、常识、一般和数学推理方面。
AI代理在网页上执行任务的API
Nfig是一个为AI代理设计的API,允许它们在网页上浏览、点击和执行任务,使用自然语言指令。它通过提供易于集成的API,增强AI工作流程,释放强大的代理能力。Nfig支持自动化登录、虚拟化DOM等复杂操作,使得AI代理能够执行以前难以触及的任务。产品背景强调了其开发者友好的设计、安全性和自我修复能力,以及对数据隐私的承诺。Nfig的价格策略是按使用付费,没有月度承诺,用户只需为实际使用的服务付费。
先进的指令遵循模型,提供开源数据和代码。
Llama-3.1-Tulu-3-8B是Tülu3指令遵循模型家族的一部分,专为多样化任务设计,包括聊天、数学问题解答、GSM8K和IFEval等。这个模型家族以其卓越的性能和完全开源的数据、代码以及现代后训练技术的全面指南而著称。模型主要使用英文,并且是基于allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO模型微调而来。
视觉语言模型,能够进行逐步推理
LLaVA-o1是北京大学元组团队开发的一个视觉语言模型,它能够进行自发的、系统的推理,类似于GPT-o1。该模型在六个具有挑战性的多模态基准测试中超越了其他模型,包括Gemini-1.5-pro、GPT-4o-mini和Llama-3.2-90B-Vision-Instruct。LLaVA-o1通过逐步推理解决问题,展示了其在视觉语言模型中的独特优势。
Sandra AI,专为汽车分销设计的智能语音代理。
Sandra AI是一个智能语音代理,专为汽车分销行业设计,提供全天候的电话接听服务,帮助经销商不错过任何来电,提高客户满意度和业务机会。Sandra AI具有深厚的行业知识,能够像真正的专家一样与客户交流,并且能够无缝集成到经销商的软件中,实现快速、平滑的部署。产品背景信息显示,Sandra AI致力于通过人工智能技术优化客户服务,让经销商能够专注于核心业务,同时提升团队的工作效率。
Qwen Turbo 1M Demo是一个由Qwen提供的Hugging Face空间。
Qwen Turbo 1M Demo是一个基于Hugging Face平台的人工智能模型演示。这个模型代表了自然语言处理技术的最新进展,特别是在中文文本理解和生成方面。它的重要性在于能够提供高效、准确的语言模型,以支持各种语言相关的应用,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Qwen Turbo 1M Demo以其较小的模型尺寸和快速的处理速度而受到青睐,适合需要快速部署和高效运行的场合。目前,该模型是免费试用的,具体价格和定位可能需要进一步的商业洽谈。
3D网格生成与语言模型的统一
LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型(LLMs)预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识,并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本,允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出,以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时,实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。
AI驱动的代码审查导师,提升代码质量和审查效率。
CR-Mentor AI CodeReview Mentor是一个基于人工智能的代码审查工具,它通过积累的最佳实践知识库和大型语言模型(LLM)分析,为主流编程语言提供智能代码审查。该产品支持自定义的代码审查标准,能够为单个文件代码变更提供专业评分和改进建议,并通过LLM生成全面的审查报告,包括代码走查、变更描述和时序图。它与GitHub工作流程深度集成,实现自动化代码审查,支持多语言反馈,帮助整个团队提升代码质量和审查效率。
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