需求人群:
"目标受众为开发者和AI应用构建者,特别是那些需要构建实时语音交互功能的应用。该产品提供了一个简化的开发框架,使得开发者可以快速集成多模态直播和WebRTC功能,而无需深入了解复杂的网络协议。"
使用场景示例:
构建一个实时语音聊天应用,使用户能够通过Web浏览器进行通信
开发一个集成语音识别和语音合成的客服系统
创建一个在线教育平台,支持教师和学生之间的实时互动
产品特色:
使用Gemini多模态直播API和WebRTC技术构建应用
客户端为单文件Web应用,简化开发和维护
支持音频播放和事件处理,易于与用户界面集成
通过Pipecat框架实现客户端和服务器之间的事件传递
利用WebRTC协议实现低延迟的音频传输
支持自定义服务器端逻辑,扩展应用功能
兼容多种平台,包括Web、React、React Native、iOS、Android、Python和C++
使用教程:
1. 克隆或下载项目代码到本地
2. 安装项目依赖,使用命令`npm i`
3. 启动开发服务器,使用命令`npm run dev`
4. 打开浏览器访问`http://localhost:5173/`查看应用
5. 根据需要修改`app.ts`文件中的代码以定制功能
6. 如果需要部署服务器端,按照README中的指示设置环境并启动Pipecat服务
7. 根据项目需求,可能需要配置Gemini API密钥和Daily API密钥
8. 部署应用到生产环境,确保所有依赖和服务均已正确配置
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一个集成了Gemini多模态直播和WebRTC技术的单文件应用
Gemini Multimodal Live + WebRTC是一个展示如何构建简单语音AI应用的示例项目,使用Gemini多模态直播API和WebRTC技术。该产品的主要优点包括低延迟、更好的鲁棒性、易于实现核心功能,并且兼容多种平台和语言的SDK。产品背景信息显示,这是一个开源项目,旨在通过WebRTC技术提升实时媒体连接的性能,并简化开发流程。
开源的端到端自动驾驶多模态模型
OpenEMMA是一个开源项目,复现了Waymo的EMMA模型,提供了一个端到端框架用于自动驾驶车辆的运动规划。该模型利用预训练的视觉语言模型(VLMs)如GPT-4和LLaVA,整合文本和前视摄像头输入,实现对未来自身路径点的精确预测,并提供决策理由。OpenEMMA的目标是为研究人员和开发者提供易于获取的工具,以推进自动驾驶研究和应用。
多模态大型语言模型,提升文本、图像和视频数据处理能力。
Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型(MLLM),旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果,远超过其他开源模型,并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能,平均得分67.40,位列已知开源MLLMs(<10B)中的前两名。
开源多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列,它在保持核心模型架构的同时,在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系,系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估,InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是,该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM,通过链式思考(CoT)推理实现了3.7个百分点的提升,并展示了测试时扩展的强大潜力。
前沿级多模态大型语言模型
NVLM 1.0是NVIDIA ADLR推出的前沿级多模态大型语言模型系列,它在视觉-语言任务上达到了业界领先水平,与顶级专有模型和开放访问模型相媲美。该模型在多模态训练后,甚至在纯文本任务上的准确性上也有所提高。NVLM 1.0的开源模型权重和Megatron-Core训练代码为社区提供了宝贵的资源。
开源AI模型,可微调、蒸馏、部署。
Llama 3.2是一系列大型语言模型(LLMs),预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型,以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行,支持多种编程语言,并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。
开源多模态大型语言模型,支持实时语音输入和流式音频输出。
Mini-Omni是一个开源的多模态大型语言模型,能够实现实时的语音输入和流式音频输出的对话能力。它具备实时语音到语音的对话功能,无需额外的ASR或TTS模型。此外,它还可以在思考的同时进行语音输出,支持文本和音频的同时生成。Mini-Omni通过'Audio-to-Text'和'Audio-to-Audio'的批量推理进一步增强性能。
一键部署您的私人Gemini应用
TalkWithGemini 是一款支持一键免费部署的跨平台应用,用户可以通过这个应用与 Gemini 模型进行交互,支持图片识别、语音对话等多模态交互方式,提高工作效率。
构建自然人类交流的实时人工智能
Fixie.ai致力于开发能够像人类一样自然交流的人工智能模型。我们认为,有用的、高效的、易获取的通用人工智能(AGI)将需要能够在快节奏、模糊不清的自然人类交流世界中运作的模型。我们正在解决的问题是构建Ultravox,一个开源的、最先进的语音到语音模型;构建处理WebRTC上LLMs实时通信的最佳堆栈;在Town上构建新体验;在TheFastest.ai上跟踪模型和提供商的延迟;以及在AI领域探索可能性的边界。
Falcon 2 是一款开源、多语言、多模态的模型,具备图像到文本转换能力。
Falcon 2 是一款具有创新功能的生成式 AI 模型,为我们创造了一种充满可能性的未来路径,只有想象力才是限制。Falcon 2 采用开源许可证,具备多语言和多模态的能力,其中独特的图像到文本转换功能标志着 AI 创新的重大进展。
Meta 新一代开源大型语言模型,性能卓越
Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
多模态AI模型,图像理解与生成兼备
Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型,具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成,提供不同规模的版本,性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术,通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息,同时结合LLM生成文本链接两个模型。
新一代开源大型语言模型,性能卓越
Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
先进的开源多模态模型
Yi-VL-34B是 Yi Visual Language(Yi-VL)模型的开源版本,是一种多模态模型,能够理解和识别图像,并进行关于图像的多轮对话。Yi-VL 在最新的基准测试中表现出色,在 MMM 和 CMMMU 两个基准测试中均排名第一。
谷歌多模态AI模型Gemini,支持文本和图像的组合推理
Gemini是谷歌DeepMind推出的新一代人工智能系统。它能够进行多模态推理,支持文本、图像、视频、音频和代码之间的无缝交互。Gemini在语言理解、推理、数学、编程等多个领域都超越了之前的状态,成为迄今为止最强大的AI系统之一。它有三个不同规模的版本,可满足从边缘计算到云计算的各种需求。Gemini可以广泛应用于创意设计、写作辅助、问题解答、代码生成等领域。
多模态大型语言模型,提升视觉与语言的交互能力。
InternVL2_5-26B-MPO是一个多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL2.5的基础上,通过混合偏好优化(Mixed Preference Optimization, MPO)进一步提升了模型性能。该模型能够处理包括图像、文本在内的多模态数据,广泛应用于图像描述、视觉问答等场景。它的重要性在于能够理解和生成与图像内容紧密相关的文本,推动了多模态人工智能的边界。产品背景信息包括其在多模态任务中的卓越性能,以及在OpenCompass Learderboard中的评估结果。该模型为研究者和开发者提供了强大的工具,以探索和实现多模态人工智能的潜力。
多模态大型语言模型,提升视觉与语言的交互能力
InternVL2_5-8B-MPO-AWQ是OpenGVLab推出的一款多模态大型语言模型,它基于InternVL2.5系列,并采用混合偏好优化(Mixed Preference Optimization, MPO)技术。该模型在视觉和语言的理解与生成方面展现了卓越的性能,尤其在多模态任务中表现出色。它通过结合视觉部分InternViT和语言部分InternLM或Qwen,使用随机初始化的MLP投影器进行增量预训练,实现了对图像和文本的深入理解与交互。该技术的重要性在于它能够处理包括单图像、多图像以及视频数据在内的多种数据类型,为多模态人工智能领域提供了新的解决方案。
将任何GitHub仓库转换成交互式图表,用于项目可视化。
GitDiagram是一个在线工具,可以将GitHub上的任何仓库转换成交互式图表,便于用户快速理解和可视化项目结构。这个工具对于开发者和项目管理者来说非常重要,因为它可以帮助他们更直观地理解代码库的组织结构和依赖关系。GitDiagram的背景信息显示,它是由开发者Ahmed Khaleel创建的,并且可以通过API和GitHub访问。产品目前是免费的,并且可以通过替换GitHub URL中的'hub'为'diagram'来使用。
高效的文本到音频生成模型
TangoFlux是一个高效的文本到音频(TTA)生成模型,拥有515M参数,能够在单个A40 GPU上仅用3.7秒生成长达30秒的44.1kHz音频。该模型通过提出CLAP-Ranked Preference Optimization (CRPO)框架,解决了TTA模型对齐的挑战,通过迭代生成和优化偏好数据来增强TTA对齐。TangoFlux在客观和主观基准测试中均实现了最先进的性能,并且所有代码和模型均开源,以支持TTA生成的进一步研究。
多模态大型语言模型,展示卓越的整体性能。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,它基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在新版本中保留了与InternVL 2.5及其前身相同的模型架构,遵循“ViT-MLP-LLM”范式。该模型支持多图像和视频数据,通过混合偏好优化(MPO)进一步提升模型性能,使其在多模态任务中表现更优。
先进的医疗领域大型语言模型
HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型(LLM)。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建,支持英文,并且采用'thinks-before-it-answers'的方法,输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义,因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。
定制化漫画生成模型,连接多模态LLMs和扩散模型。
DiffSensei是一个结合了多模态大型语言模型(LLMs)和扩散模型的定制化漫画生成模型。它能够根据用户提供的文本提示和角色图像,生成可控制的黑白漫画面板,并具有灵活的角色适应性。这项技术的重要性在于它将自然语言处理与图像生成相结合,为漫画创作和个性化内容生成提供了新的可能性。DiffSensei模型以其高质量的图像生成、多样化的应用场景以及对资源的高效利用而受到关注。目前,该模型在GitHub上公开,可以免费下载使用,但具体的使用可能需要一定的计算资源。
医疗领域复杂推理的大型语言模型
HuatuoGPT-o1是一个专为医疗复杂推理设计的大语言模型,能够识别错误、探索替代策略并完善答案。该模型通过利用可验证的医疗问题和专门的医疗验证器,推进了复杂推理的发展。HuatuoGPT-o1的主要优点包括:使用验证器指导复杂推理轨迹的搜索,以微调大型语言模型;应用基于验证器奖励的强化学习(PPO)进一步提升复杂推理能力。HuatuoGPT-o1的开源模型、数据和代码,使其在医疗教育和研究领域具有重要价值。
多模态大型语言模型,优化图像与文本交互能力
InternVL2_5-4B-MPO-AWQ是一个多模态大型语言模型(MLLM),专注于提升模型在图像和文本交互任务中的表现。该模型基于InternVL2.5系列,并通过混合偏好优化(MPO)进一步提升性能。它能够处理包括单图像和多图像、视频数据在内的多种输入,适用于需要图像和文本交互理解的复杂任务。InternVL2_5-4B-MPO-AWQ以其卓越的多模态能力,为图像-文本到文本的任务提供了一个强大的解决方案。
FlagCX是一个跨芯片通信库。
FlagCX是由北京人工智能研究院(BAAI)支持开发的可扩展和自适应的跨芯片通信库。它是FlagAI-Open开源计划的一部分,旨在促进AI技术的开源生态系统。FlagCX利用原生集体通信库,全面支持不同平台上的单芯片通信。支持的通信后端包括NCCL、IXCCL和CNCL。
自动语音识别工具,提供词级时间戳和说话人识别
BetterWhisperX是一个基于WhisperX改进的自动语音识别模型,它能够提供快速的语音转文字服务,并具备词级时间戳和说话人识别功能。这个工具对于需要处理大量音频数据的研究人员和开发者来说非常重要,因为它可以大幅提高语音数据处理的效率和准确性。产品背景基于OpenAI的Whisper模型,但做了进一步的优化和改进。目前,该项目是免费且开源的,定位于为开发者社区提供更高效、更准确的语音识别工具。
一款高效率的2.4亿参数轻量级语言模型
YuLan-Mini是由中国人民大学AI Box团队开发的一款轻量级语言模型,具有2.4亿参数,尽管仅使用1.08T的预训练数据,但其性能可与使用更多数据训练的行业领先模型相媲美。该模型特别擅长数学和代码领域,为了促进可复现性,团队将开源相关的预训练资源。
微软开源的视频分词器家族
VidTok是微软开源的一系列先进的视频分词器,它在连续和离散分词方面表现出色。VidTok在架构效率、量化技术和训练策略上都有显著的创新,提供了高效的视频处理能力,并且在多个视频质量评估指标上超越了以往的模型。VidTok的开发旨在推动视频处理和压缩技术的发展,对于视频内容的高效传输和存储具有重要意义。
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