产品库

微软推出的针对初学者的生成式AI课程

该课程包含12节内容,从生成式AI和语言模型的基础知识讲起,逐步帮助学习者掌握使用OpenAI等平台进行应用开发的核心技能,如提示工程、构建聊天机器人、语义搜索等,最后还提供了一些案例用于实践检验。整个课程免费提供,适合想要快速上手生成式AI开发的初学者学习。

高效低成本的小型语言模型

Phi-3是微软Azure推出的一系列小型语言模型（SLMs），具有突破性的性能，同时成本和延迟都很低。这些模型专为生成式AI解决方案设计，体积更小，计算需求更低。Phi-3模型遵循微软AI原则开发，包括责任、透明度、公平性、可靠性和安全性、隐私和安全性以及包容性，确保了安全性。此外，Phi-3还提供了本地部署、准确相关回答、低延迟场景部署、成本受限任务处理和定制化精度等功能。

深入理解语言模型中的标记化过程

KarpathyLLMChallenge是一个教育性质的网站，专注于解释和展示语言模型（LLMs）中标记化的重要性和复杂性。它通过详细的文章和实例，帮助用户理解标记化如何影响语言模型的性能和能力。

创造令人惊叹的视频和动画

Moonvalley 是一款突破性的文本到视频生成 AI 模型，可以从简单的文本提示中创建出令人惊叹的高清视频和动画。它采用先进的机器学习技术，能够根据用户输入的文本提示，生成逼真、精美的影片和动画。无论是制作电影、广告、动画短片还是个人创作，Moonvalley 都能帮助用户快速将想法转化为视觉作品。

K-12教育工作者的免费AI培训课程

Common Sense Media和OpenAI联合推出的'ChatGPT Foundations for K-12 Educators'是一个免费的在线课程，旨在帮助教师理解和负责任地将人工智能的基础知识融入课堂教学。该课程为期一小时，包含九个课程单元，为教育工作者提供关于人工智能的基本知识，并介绍如何确保学生安全和隐私的方法。课程内容涵盖人工智能基础、数据隐私考量、道德使用指南以及如何将AI融入日常教学工作的想法。

一站式OCR代理，快速从图像中生成洞见。

TurboLens是一个集OCR、计算机视觉和生成式AI于一体的全功能平台，它能够自动化地从非结构化图像中快速生成洞见，简化工作流程。产品背景信息显示，TurboLens旨在通过其创新的OCR技术和AI驱动的翻译及分析套件，从印刷和手写文档中提取定制化的洞见。此外，TurboLens还提供了数学公式和表格识别功能，将图像转换为可操作的数据，并将数学公式翻译成LaTeX格式，表格转换为Excel格式。产品价格方面，TurboLens提供免费和付费两种计划，满足不同用户的需求。

潮汐 AI 提供即时答案和创意灵感。

潮汐 AI 是一个基于大型语言模型的聊天平台，旨在为用户提供高效的问答服务。它的主要优点包括快速响应、丰富的知识库和用户友好的界面。该产品适合需要快速获取信息和灵感的用户，定位于教育和生产力领域。

专为软件改进设计的开源大型语言模型。

Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型，专注于软件工程领域的任务，旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型，经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色，适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。

人类中心语言模型和模拟器的领导者

Nous Research专注于开发以人为中心的语言模型和模拟器，致力于将AI系统与现实世界用户体验对齐。我们的主要研究领域包括模型架构、数据合成、微调和推理。我们优先开发开源、人类兼容的模型，挑战传统的封闭模型方法。

AI数学极限测试基准

FrontierMath是一个数学基准测试平台，旨在测试人工智能在解决复杂数学问题上的能力极限。它由超过60位数学家共同创建，覆盖了从代数几何到Zermelo-Fraenkel集合论的现代数学全谱。FrontierMath的每个问题都要求专家数学家投入数小时的工作，即使是最先进的AI系统，如GPT-4和Gemini，也仅能解决不到2%的问题。这个平台提供了一个真正的评估环境，所有问题都是新的且未发表的，消除了现有基准测试中普遍存在的数据污染问题。

利用NVIDIA AI构建视频搜索和摘要代理

NVIDIA AI Blueprint for Video Search and Summarization是一个基于NVIDIA NIM微服务和生成式AI模型的参考工作流程，用于构建能够理解自然语言提示并执行视觉问题回答的视觉AI代理。这些代理可以部署在工厂、仓库、零售店、机场、交通路口等多种场景中，帮助运营团队从自然交互中生成的丰富洞察中做出更好的决策。

下一代AI作业助手，免费获取作业答案

AI Homeworkify是一个基于人工智能的在线问答平台，旨在帮助学生通过提供详细的答案和解题步骤来学习和理解各种学术问题。该平台不涉及版权侵犯，注重教育平等，提供免费、即时的作业帮助，支持多种学科和语言。AI Homeworkify的主要优点包括完全免费、无需注册、即时答案、全天候服务、多设备兼容、隐私保护和逐步解决方案。产品背景信息显示，AI Homeworkify致力于通过技术手段减少教育不平等，为全球学生提供免费的优质学习辅助服务。

开源的网页自动化库，支持任何大型语言模型（LLM）

browser-use是一个开源的网页自动化库，允许大型语言模型（LLM）与网站进行交互，通过简单的接口实现复杂的网页操作。该技术的主要优点包括对多种语言模型的通用支持、交互元素自动检测、多标签页管理、XPath提取、视觉模型支持等。它解决了传统网页自动化中的一些痛点，如动态内容处理、长任务解决等。browser-use以其灵活性和易用性，为开发者提供了一个强大的工具，以构建更加智能和自动化的网页交互体验。

一款通过纯语言模型实现的文本到语音合成模型

OuteTTS-0.1-350M是一款基于纯语言模型的文本到语音合成技术，它不需要外部适配器或复杂架构，通过精心设计的提示和音频标记实现高质量的语音合成。该模型基于LLaMa架构，使用350M参数，展示了直接使用语言模型进行语音合成的潜力。它通过三个步骤处理音频：使用WavTokenizer进行音频标记化、CTC强制对齐创建精确的单词到音频标记映射、以及遵循特定格式的结构化提示创建。OuteTTS的主要优点包括纯语言建模方法、声音克隆能力、与llama.cpp和GGUF格式的兼容性。

Meta 开发的子十亿参数语言模型，适用于设备端应用。

Meta 开发的自回归语言模型，采用优化架构，适合资源受限设备。优点多，如集成多种技术，支持零样本推理等，价格免费，面向自然语言处理研究人员和开发者。

高效优化的600M参数语言模型，专为设备端应用设计。

MobileLLM-600M是由Meta开发的自回归语言模型，采用了优化的Transformer架构，专为资源受限的设备端应用而设计。该模型集成了SwiGLU激活函数、深度薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术。MobileLLM-600M在零样本常识推理任务上取得了显著的性能提升，与之前的125M/350M SoTA模型相比，分别提高了2.7%/4.3%的准确率。该模型的设计理念可扩展至更大模型，如MobileLLM-1B/1.5B，均取得了SoTA结果。

使用生成式AI快速回顾你喜爱的剧集

Prime Video的X-Ray Recaps功能利用生成式人工智能技术，为用户提供电视剧集的简短、易于消化的总结。这项功能可以创建整季、单集甚至片段的个性化摘要，精确到观众观看的确切分钟。X-Ray Recaps在用户需要时提供关键情节、角色驱动的情节点和其他细节的文本片段，增强了流媒体体验，让用户无需担心剧透或重看已看过的内容。

高效优化的子十亿参数语言模型，专为设备端应用设计

MobileLLM-350M是由Meta开发的自回归语言模型，采用优化的Transformer架构，专为设备端应用设计，以满足资源受限的环境。该模型整合了SwiGLU激活函数、深层薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术，实现了在零样本常识推理任务上的显著准确率提升。MobileLLM-350M在保持较小模型尺寸的同时，提供了与更大模型相媲美的性能，是设备端自然语言处理应用的理想选择。

高效优化的小型语言模型，专为设备端应用设计。

MobileLLM-125M是由Meta开发的自动回归语言模型，它利用优化的变换器架构，专为资源受限的设备端应用而设计。该模型集成了包括SwiGLU激活函数、深度薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等多项关键技术。MobileLLM-125M/350M在零样本常识推理任务上相较于前代125M/350M SoTA模型分别取得了2.7%和4.3%的准确率提升。该模型的设计理念可有效扩展到更大模型，MobileLLM-600M/1B/1.5B均取得了SoTA结果。

智能选举助手，帮助您了解候选人立场。

VoteGPT是一个选举辅助网站，它通过官方政策和维基百科提供的信息，帮助用户了解不同候选人和政党的立场。该产品的主要优点是提供简单、诚实、无偏见的信息，帮助用户在选举中做出更明智的选择。产品背景信息显示，它由Ethical.net创建，旨在为美国人民提供服务。

优化的小型语言模型，适用于移动设备

MobileLLM是一种针对移动设备优化的小型语言模型，专注于设计少于十亿参数的高质量LLMs，以适应移动部署的实用性。与传统观念不同，该研究强调了模型架构在小型LLMs中的重要性。通过深度和薄型架构，结合嵌入共享和分组查询注意力机制，MobileLLM在准确性上取得了显著提升，并提出了一种不增加模型大小且延迟开销小的块级权重共享方法。此外，MobileLLM模型家族在聊天基准测试中显示出与之前小型模型相比的显著改进，并在API调用任务中接近LLaMA-v2 7B的正确性，突出了小型模型在普通设备用例中的能力。

字体识别游戏，挑战你的字体知识

Font Guesser是一个在线互动游戏，旨在通过趣味的方式测试和提升用户对不同字体的识别能力。用户需要根据展示的字体样本猜测其类型，包括Display、Serif、Sans-Serif、Monospace、Handwriting和Decorative等。这个游戏不仅增加了用户对字体的认识，还能提升设计感和审美能力。产品背景信息显示，该游戏由Nitin设计并制作，旨在以趣味的方式教育用户识别和了解不同的字体。目前该游戏是免费的，适合所有对字体设计感兴趣的用户。

探索不同学科的知识，开启新的对话。

Learn About 是一个教育实验平台，旨在通过提供不同学科的知识点，帮助用户探索和学习新的话题。它涵盖了历史、生物学、物理学、经济学等多个领域，通过互动式学习，让用户能够更深入地了解各个学科的奥秘。产品背景信息显示，Learn About 致力于通过教育技术，激发用户的好奇心和学习热情，提升知识水平。

衡量语言模型回答事实性问题能力的基准测试

SimpleQA是OpenAI发布的一个事实性基准测试，旨在衡量语言模型回答简短、寻求事实的问题的能力。它通过提供高正确性、多样性、挑战性和良好的研究者体验的数据集，帮助评估和提升语言模型的准确性和可靠性。这个基准测试对于训练能够产生事实正确响应的模型是一个重要的进步，有助于提高模型的可信度，并拓宽其应用范围。

高质量音频生成框架

AudioLM是由Google Research开发的一个框架，用于高质量音频生成，具有长期一致性。它将输入音频映射到离散标记序列，并将音频生成视为这一表示空间中的语言建模任务。AudioLM通过在大量原始音频波形上训练，学习生成自然且连贯的音频续篇，即使在没有文本或注释的情况下，也能生成语法和语义上合理的语音续篇，同时保持说话者的身份和韵律。此外，AudioLM还能生成连贯的钢琴音乐续篇，尽管它在训练时没有使用任何音乐的符号表示。

Anthropic提供的教育课程，涵盖API基础和提示工程等领域。

Anthropic's educational courses是一个在线教育平台，提供关于如何使用Anthropic的API和提示工程技术的课程。这些课程旨在教育用户如何有效地与AI模型交互，提高工作效率和学习新技术。产品背景信息显示，这些课程适合希望深入了解AI技术和API使用的专业人士和学生，课程内容覆盖从基础到高级的多个层面。

通往AGI之路，AI知识库和工具站

WaytoAGI是一个专注于人工智能领域的知识库和工具站，提供丰富的AI学习资源、工具和社区交流平台。它旨在帮助用户深入了解人工智能技术，探索AI的边界，并促进AI技术的应用和发展。该平台以其全面的内容覆盖、互动性强和更新速度快而受到用户欢迎。

教育滚动应用，用学习取代浪费时间

JustLearn是一个教育性质的滚动应用，旨在用快速、有趣且共享的学习机会替代我们在社交媒体上的无效时间消耗。开发者通过观察到许多人在社交媒体上浪费大量时间，决定创建一个平台，让人们在短短5分钟内学到新知识，就像刷TikTok一样轻松有趣。JustLearn提供选择话题、浏览验证过的视频、回答问题、进行测验和参加由顶尖教授制作的迷你课程等功能，让用户在短时间内学到超过90%的人一天所学。产品背景是创造一个让学习变得吸引人、快速且社区化的平台。

AI领域职业发展指南

《How to Build Your Career in AI》是由AI先驱Andrew Ng所著的电子书，提供了关于学习基础技能、开展项目、寻找工作以及建立机器学习社区的见解。这本书是为那些希望在AI领域建立职业生涯的人设计的，无论是学生、行业专业人士还是希望克服冒名顶替综合症的新手。书中不仅包含了如何发展核心AI技能的指导，还有实用的面试技巧、如何构建引人注目的项目组合、如何建立专业网络以及如何利用网络取得成功等内容。

开源的PDF到Podcast工作流构建工具

NotebookLlama是一个开源项目，旨在通过一系列教程和笔记本指导用户构建从PDF到Podcast的工作流。该项目涵盖了从文本预处理到使用文本到语音模型的整个流程，适合对大型语言模型（LLMs）、提示和音频模型零知识的用户。NotebookLlama的主要优点包括易用性、教育性和实验性，它不仅提供了一个参考实现，还鼓励用户通过实验不同的模型和提示来优化结果。