产品库

上传PDF文件，即可在几秒钟内获得数百页的摘要

Coral AI的PDF Summarizer是一个可以快速摘要长篇PDF文件的工具。它会将文档中的所有重要要点压缩成简洁易读的格式。该工具被50,000名研究人员和专业人士信赖。

发现真正重要的AI突破

AIModels.fyi是一个专注于AI领域的平台，提供每日更新的AI论文、模型和工具的摘要。它通过算法筛选出具有重大影响力的AI发展，并将复杂的模型和论文转化为简短、清晰的指南，帮助用户快速吸收和应用。此外，订阅者还可以获得个性化的AI内容，无需博士学位即可理解的顶级模型、论文和工具指南，以及与AI专家和构建者交流的独家Discord社区访问权限。

右键菜单添加“摘要”选项，使用最新的OpenAI GPT-4o或Google Gemini生成文本摘要

这个Chrome插件为选定的文本添加了一个右键菜单选项。点击“摘要”后，插件会重定向到ChatGPT或Google Bard，并将选定的文本输入到AI引擎中发起请求。这样，您只需阅读简短的摘要内容，大大方便您的阅读。您可以在设置中进行以下操作：启用ChatGPT右键菜单摘要、启用Google Bard右键菜单摘要、设置摘要文本的长度（一行、一段、两段或三段）。此外，与“PI Prompts”免费扩展配合使用，效果更佳，可以在ChatGPT或Google Bard中添加右侧面板，以访问您的提示库。

解锁PDF的全部潜力：摘要、聊天和图像识别，一站式智能文档互动插件

PopAi是一款创新的Chrome插件，将人工智能的强大功能融入到你的浏览体验中。它为专业人士、教育者和学生提供了一套无与伦比的功能，以优化你的数字互动体验。通过与PopAi进行实时交流，你可以提问并获得即时准确的回答。你可以上传PDF文件进行快速综述和详细大纲，帮助你快速回顾和深入研究复杂材料。你还可以在PDF文档中捕捉和交互图片，开启全新的理解和洞察。PopAi的界面简洁直观，易于操作。它支持多语言，并定期更新和改进，以提供更好的用户体验。欢迎下载PopAi，让你的网络互动更智能。

与PDF文件进行对话

ParrotPDF是一款独特的平台，可以让您与PDF文件进行对话，像与您的文件交流一样获取所需的信息。它支持PDF、PPT和DOCX等文件类型。您可以免费上传和提问，也可以选择付费方案享受更多功能和优先支持。

一站式AI学习笔记工具,提升学习效率。

NoteGPT是一款集YouTube视频摘要、屏幕截图、聊天记录、语音转文字等功能于一体的AI学习笔记工具,可以帮助用户高效学习。它可以自动生成视频和文章的摘要,在观看视频时进行截屏并添加时间戳,将语音转录成文字,从而节省时间并提高学习效率。

智能AI助手，一键摘要，浏览器工具栏

1-Click Summarizer & Web Toolbar by Skim AI是一款智能AI助手，通过处理和摘要新闻、研究和PDF文档，帮助用户更快地完成工作。它可以在浏览器中一键摘要新闻和PDF文档，双击选中的句子可以保存并在后续查看，还可以通过主题进行整理和引用。Skim AI致力于为用户提供机器学习工具，帮助用户更快、更准确地做出决策。

视频智能问答

VideoSage是一个专门为个人用户设计的平台，旨在简化观看长视频的体验。提供各种工具和功能来定制和增强您的观看体验。功能包括视频摘要、洞察、时间戳等。定价根据用户使用情况而定。

你的全能AI工具箱

GPTsuite是你的全能AI工具箱，提供了聊天、文档处理、摘要、翻译、领域识别、SQL查询等多种功能。优势包括使用方便、高质量的生成AI模型、按需付费等。定价根据API使用情况计费。定位为提供强大AI功能的综合工具。

快速、准确、易读的arXiv论文摘要

我们的AI-powered arXiv论文摘要服务提供快速、准确、易读的科学论文摘要。利用我们先进的技术，节省时间并了解最新的研究成果。

使用AI摘要科学文章，节省时间

SciSummary是一款使用现代人工智能技术的科学文章摘要工具，可以摘要大量科学文章并提供综合概述。它可以帮助研究人员和学生节省时间，让他们能够更快地理解文章内容。该工具快速、高效且易于使用。定价为每1000个token为0.15美元。

NextGenAI 是 OpenAI 发起的联盟，旨在通过 AI 加速研究突破和变革教育。

NextGenAI 是由 OpenAI 发起的联盟，联合了 15 所领先研究机构，致力于利用 AI 加速研究突破和变革教育。该联盟获得 OpenAI 提供的 5000 万美元研究资助、计算资金和 API 访问权限，支持学生、教育工作者和研究人员拓展知识前沿。通过联合美国及海外的机构，NextGenAI 旨在以比单一机构更快的速度推动进步，培养下一代能够塑造 AI 未来的领导者。

一个支持DeepSeek R1的AI驱动研究助手，结合搜索引擎、网络爬虫和大型语言模型进行深度研究。

该产品是一个基于Web的AI研究工具，旨在帮助用户快速、深入地进行主题研究。它通过整合多种搜索引擎、网络爬虫技术和大型语言模型，能够迭代地进行深度研究，并以直观的树形结构展示研究过程。该工具支持多种语言的搜索，还具备实时反馈、搜索可视化、导出报告等功能，极大地提高了研究效率。它适用于需要进行大量信息收集和分析的用户，无论是学生、研究人员还是专业人士，都能从中受益。目前该产品免费提供，具有很高的性价比和实用价值。

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。

Magma-8B 是微软推出的一款多模态 AI 模型，能够处理图像和文本输入并生成文本输出。

Magma-8B 是微软开发的一款多模态 AI 基础模型，专为研究多模态 AI 代理而设计。它结合了文本和图像输入，能够生成文本输出，并具备视觉规划和代理能力。该模型使用了 Meta LLaMA-3 作为语言模型骨干，并结合 CLIP-ConvNeXt-XXLarge 视觉编码器，支持从无标签视频数据中学习时空关系，具有强大的泛化能力和多任务适应性。Magma-8B 在多模态任务中表现出色，特别是在空间理解和推理方面。它为多模态 AI 研究提供了强大的工具，推动了虚拟和现实环境中复杂交互的研究。

一个开源的多智能体聊天界面，支持在一个动态对话中管理多个智能体。

Open Multi-Agent Canvas 是一个基于 Next.js、LangGraph 和 CopilotKit 构建的开源多智能体聊天界面。它允许用户在一个动态对话中管理多个智能体，主要用于旅行规划和研究。该产品利用先进的技术，为用户提供高效、灵活的多智能体交互体验。其开源特性使得开发者可以根据需求进行定制和扩展，具有很高的灵活性和可扩展性。

一种通过文本迷宫解决任务来增强大型语言模型视觉推理能力的创新方法

AlphaMaze 是一个专注于提升大型语言模型（LLM）视觉推理能力的项目。它通过文本形式描述的迷宫任务来训练模型，使其能够理解和规划空间结构。这种方法不仅避免了复杂的图像处理，还通过文本描述直接评估模型的空间理解能力。其主要优点是能够揭示模型如何思考空间问题，而不仅仅是能否解决问题。该模型基于开源框架，旨在推动语言模型在视觉推理领域的研究和发展。

SWE-Lancer 是一个包含 1400 多个自由软件工程任务的基准测试，总价值 100 万美元。

SWE-Lancer 是由 OpenAI 推出的一个基准测试，旨在评估前沿语言模型在真实世界中的自由软件工程任务中的表现。该基准测试涵盖了从 50 美元的漏洞修复到 32000 美元的功能实现等多种独立工程任务，以及模型在技术实现方案之间的选择等管理任务。通过模型将性能映射到货币价值，SWE-Lancer 为研究 AI 模型开发的经济影响提供了新的视角，并推动了相关研究的发展。

AI研究资源导航网站，提供AI研究资源、文档和实践案例

DeepResearch123是一个AI研究资源导航平台，旨在为研究人员、开发者和爱好者提供丰富的AI研究资源、文档和实践案例。该平台涵盖了机器学习、深度学习和人工智能等多个领域的最新研究成果，帮助用户快速了解和掌握相关知识。其主要优点是资源丰富、分类清晰，便于用户查找和学习。该平台面向对AI研究感兴趣的各类人群，无论是初学者还是专业人士都能从中受益。目前平台免费开放，用户无需付费即可使用所有功能。

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。

Aidy performs deep, persistent, and tailored research on policy, politics, and markets.

Aidy是一个由Y Combinator支持的在线研究平台，专注于政策、政治和市场的深度、持续和定制化研究。它通过跟踪高质量的网络资源，为用户提供最新的情报和分析，帮助用户和组织在相关领域取得卓越表现。Aidy的主要优点在于其能够确保用户不会错过任何关键信息，如行动、引用或文档，并且可以根据用户的需求，精确控制研究的深度和广度。该平台适用于各种规模的团队，从个人咨询公司到大型企业组织，都能从中获得竞争优势。具体价格未在页面中明确，但其定位是为专业用户提供深度研究服务。

视觉推理能力增强的实验性研究模型

QVQ-72B-Preview是由Qwen团队开发的实验性研究模型，专注于增强视觉推理能力。该模型在多学科理解和推理方面展现出强大的能力，特别是在数学推理任务上取得了显著的进步。尽管在视觉推理方面取得了进步，但QVQ并不完全取代Qwen2-VL-72B的能力，在多步视觉推理中可能会逐渐失去对图像内容的关注，导致幻觉。此外，QVQ在基本识别任务上并没有显示出比Qwen2-VL-72B更显著的改进。

一体化协作工作空间

Coda是一个集成了多种工具的协作平台，它将文档、电子表格和应用程序整合在一起，使用户能够在一个统一的环境中工作。Coda以其灵活性和强大的功能而闻名，能够适应不同团队的需求，从而提高工作效率和团队协作。Coda的背景信息显示，它已被Grammarly收购，预示着AI与生产力工具的结合将有更广阔的前景。Coda的定价模式与众不同，不按座位收费，而是以一种消除限制的方式来定价，以适应不断扩展的团队需求。

本地网络研究和报告编写助手

Research Rabbit是一个基于人工智能的研究助手，能够自动深入用户定义的任何主题。它使用大型语言模型(LLM)根据用户的主题生成搜索查询，获取网络搜索结果，并用LLM总结结果。然后，它使用LLM反思总结，检查知识缺口，并生成新的搜索查询来填补这些缺口。这个过程会重复进行，直到用户定义的周期数，最终提供一个包含所有使用源的最终Markdown总结。该产品完全配置为与本地LLM（通过Ollama）一起运行。

探索未来通用AI助手的能力

Project Astra是Google DeepMind的一个研究原型项目，旨在探索未来通用AI助手的能力。它通过自然交互方式，如语音和视频，帮助用户探索世界。Project Astra代表了AI技术在日常生活中应用的前沿，强调了人工智能在提供个性化帮助、提高效率和促进创新方面的重要性。作为一项研究原型，Project Astra目前仅供有限数量的信任测试者使用，其背景信息和价格信息未在页面中明确提供。

大规模多模态推理与指令调优平台

MAmmoTH-VL是一个大规模多模态推理平台，它通过指令调优技术，显著提升了多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态任务中的表现。该平台使用开放模型创建了一个包含1200万指令-响应对的数据集，覆盖了多样化的、推理密集型的任务，并提供了详细且忠实的理由。MAmmoTH-VL在MathVerse、MMMU-Pro和MuirBench等基准测试中取得了最先进的性能，展现了其在教育和研究领域的重要性。

高性能英文文本生成模型

OLMo-2-1124-7B-SFT是由艾伦人工智能研究所（AI2）发布的一个英文文本生成模型，它是OLMo 2 7B模型的监督微调版本，专门针对Tülu 3数据集进行了优化。Tülu 3数据集旨在提供多样化任务的顶尖性能，包括聊天、数学问题解答、GSM8K、IFEval等。该模型的主要优点包括强大的文本生成能力、多样性任务处理能力以及开源的代码和训练细节，使其成为研究和教育领域的有力工具。

AI驱动的开源笔记/研究平台，尊重您的隐私。

Open Notebook是一个结合了人工智能的强大开源笔记和研究平台，专为研究人员、学生和专业人士设计，旨在增强他们的学习和能力，同时完全控制工作流程、模型以及数据的使用和暴露。该产品代表了一种新型的隐私保护学习工具，它通过AI技术帮助用户整理笔记、生成播客和深入理解学习内容，同时确保用户的数据隐私不受侵犯。Open Notebook的背景信息显示，它是一个开源项目，鼓励社区参与和贡献，以构建一个能够个性化辅助每个人发展的智能伙伴。

高质量数据集，用于OLMo2训练的第二阶段。

DOLMino dataset mix for OLMo2 stage 2 annealing training是一个混合了多种高质数据的数据集，用于在OLMo2模型训练的第二阶段。这个数据集包含了网页页面、STEM论文、百科全书等多种类型的数据，旨在提升模型在文本生成任务中的表现。它的重要性在于为开发更智能、更准确的自然语言处理模型提供了丰富的训练资源。

QwQ是一款专注于深度推理能力的AI研究模型。

QwQ（Qwen with Questions）是一款由Qwen团队开发的实验性研究模型，旨在提升人工智能的推理能力。它以一种哲学精神，对每个问题都抱有真正的好奇和怀疑，通过自我提问和反思来寻求更深层次的真理。QwQ在数学和编程领域表现出色，尤其是在处理复杂问题时。尽管它仍在学习和成长，但它已经展现出了在技术领域深度推理的重要潜力。