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多模态AI开发助手

DevMind AI旨在无缝整合文本、图像、视频、音频和代码等多种模型的推理能力，帮助您像专业人士一样进行开发！DevMind AI通过AI功能增强您的项目。

基于AI的文本分析平台

Keatext是一个基于人工智能的文本分析平台，专注于客户体验和员工参与度的分析。它通过分析客户和员工的反馈，帮助企业理解并提升人们的体验。Keatext利用AI技术提供定制化的建议，以改善客户和员工的体验，并通过集成和云平台简化了数据上传和分析流程。

多模态AI平台，整合文本、图像和音频交互

GPT-4o是OpenAI推出的先进多模态AI平台，它在GPT-4的基础上进一步扩展，实现了真正的多模态方法，涵盖文本、图像和音频。GPT-4o设计上更快、更低成本、更普及，彻底革新我们与AI互动的方式。它提供了流畅且直观的AI交互体验，无论是参与自然对话、解读复杂文本，还是识别语音中的微妙情感，GPT-4o的适应能力都是无与伦比的。

多模态嵌入模型，实现文本、图像和截图的无缝检索。

Voyage AI推出的voyage-multimodal-3是一款多模态嵌入模型，它能够将文本和图像（包括PDF、幻灯片、表格等的截图）进行向量化处理，并捕捉关键视觉特征，从而提高文档检索的准确性。这一技术的进步，对于知识库中包含视觉和文本的丰富信息的RAG和语义搜索具有重要意义。voyage-multimodal-3在多模态检索任务中平均提高了19.63%的检索准确率，相较于其他模型表现出色。

AI助手-提升工作效率，智能文本分析和总结

AI文本助手利用先进的AI技术，可以自动分析和总结文本，帮助用户节省时间和减轻阅读负担。功能包括自动文本摘要、智能评论生成、自定义参数设置等。使用AI Text Assistant，您可以加快工作流程，提高效率。

AI多模态数据绑定

ImageBind是一种新的AI模型，能够同时绑定六种感官模态的数据，无需显式监督。通过识别这些模态之间的关系（图像和视频、音频、文本、深度、热成像和惯性测量单元（IMUs）），这一突破有助于推动AI发展，使机器能够更好地分析多种不同形式的信息。探索演示以了解ImageBind在图像、音频和文本模态上的能力。

提升写作能力的文本分析工具

Textbuddy是一个文本分析工具，帮助用户提升写作能力。它能够分析文本，找出可能存在问题的地方，并提供改进建议。Textbuddy可以帮助用户缩短过长的句子、减少被动语态的使用、去除多余的副词、简化复杂的词语、消除模糊和填充词语、修复格式错误、提供同义词替换建议，并具备语法和拼写检查、文案撰写、文本改写、情感分析、统计和关键词密度分析以及可读性评分等功能。

AI助手，提供AI增强的文本分析和集成系统

Albato GPT-Assistant是基于Albato平台构建的强大的结构化工具，通过AI增强的文本分析和与各种系统的无缝集成，提升浏览体验。轻松提高工作效率，将信息无缝集成到所需的系统中，同时享受高效的文本处理、AI生成的摘要和解释。

文本分析和AI写作助手，提供情感分析、摘要、语法检查等功能

Text Analyzer AI是一款强大的文本分析和AI写作助手工具，提供情感分析、摘要、可读性分析、统计、语法检查等功能。用户可以通过该应用来理解和梳理大量的文本数据，提取见解，识别模式，并发现隐藏的含义。无论你是学生、研究人员还是商业专业人士，该应用都能帮助你做出更好的决策和实现目标。

多功能文本到多模态内容生成框架

Alpha-VLLM提供了一系列模型，支持从文本到图像、音频等多模态内容的生成。这些模型基于深度学习技术，可以广泛应用于内容创作、数据增强、自动化设计等领域。

前沿级多模态AI模型，提供图像和文本理解

Pixtral Large是Mistral AI推出的一款前沿级多模态AI模型，基于Mistral Large 2构建，具备领先的图像理解能力，能够理解文档、图表和自然图像，同时保持Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。该模型在多模态基准测试中表现优异，特别是在MathVista、ChartQA和DocVQA等测试中超越了其他模型。Pixtral Large在MM-MT-Bench测试中也展现了竞争力，超越了包括Claude-3.5 Sonnet在内的多个模型。该模型适用于研究和教育用途的Mistral Research License (MRL)，以及适用于商业用途的Mistral Commercial License。

AI剧本分析与预算工具

RivetAI是一款AI剧本分析与预算工具，通过提供自动剧本分析、预算估算和排期等功能，帮助制片人、导演和编剧简化剧本评估、日程安排和财务规划等前期制作流程。让编剧专注于创作，制片人专注于优质内容推出。定价和更多详细信息请访问官方网站。

小型多模态模型，支持图像和文本生成

Fuyu-8B是由Adept AI训练的多模态文本和图像转换模型。它具有简化的架构和训练过程，易于理解、扩展和部署。它专为数字代理设计，可以支持任意图像分辨率，回答关于图表和图形的问题，回答基于UI的问题，并对屏幕图像进行细粒度定位。它的响应速度很快，可以在100毫秒内处理大型图像。尽管针对我们的用例进行了优化，但它在标准图像理解基准测试中表现良好，如视觉问答和自然图像字幕。请注意，我们发布的模型是一个基础模型，我们希望您根据具体的用例进行微调，例如冗长的字幕或多模态聊天。在我们的经验中，该模型对于少样本学习和各种用例的微调都表现良好。

提升营销文本，使用内容和情感分析

FLASHinsight AI是一款可以提升营销文本的插件。通过内容和情感分析，评估人们在看到您的内容时会产生什么样的想法。您可以改进您的沟通和营销材料，获得更多的转化、更清晰的沟通和更高的参与度。该插件可用于评估品牌或个人内容、电子邮件、产品概念、品牌使命宣言等。无论您的语言有多复杂，消息有多正面或负面，它都可以立即了解到内容被他人如何看待。

无代码文本分析。免费开始！

MonkeyLearn是一个无代码文本分析工具，可以清洗、标记和可视化客户反馈。它基于先进的人工智能技术，帮助用户从数据中获得洞察力。MonkeyLearn提供即时数据可视化和详细的分析结果，支持自定义图表和过滤器。用户可以使用现成的机器学习模型，也可以自己构建和训练模型。MonkeyLearn还提供针对不同业务场景的模板，帮助用户快速分析数据并获得实用的见解。

多模态文本到图像生成模型

EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。

先进的多模态模型，支持图像和文本理解。

Phi-3.5-vision是微软开发的轻量级、最新一代的多模态模型，基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建，专注于文本和视觉的高质量、密集推理数据。该模型属于Phi-3模型家族，经过严格的增强过程，结合了监督微调和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。

多模态大语言模型，提升多模态推理能力

InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型（MLLM），通过引入混合偏好优化（MPO）过程，增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线，并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面，InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化，并使用MMPR数据集进行微调，展现出更强的多模态推理能力，且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率，超越InternVL2-8B 8.7个点，且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。

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。

多模态语言模型，融合文本和语音

Spirit LM是一个基础多模态语言模型，能够自由混合文本和语音。该模型基于一个7B预训练的文本语言模型，通过持续在文本和语音单元上训练来扩展到语音模式。语音和文本序列被串联为单个令牌流，并使用一个小的自动策划的语音-文本平行语料库，采用词级交错方法进行训练。Spirit LM有两个版本：基础版使用语音音素单元（HuBERT），而表达版除了音素单元外，还使用音高和风格单元来模拟表达性。对于两个版本，文本都使用子词BPE令牌进行编码。该模型不仅展现了文本模型的语义能力，还展现了语音模型的表达能力。此外，我们展示了Spirit LM能够在少量样本的情况下跨模态学习新任务（例如ASR、TTS、语音分类）。

多模态大型模型，处理文本、图像和视频数据

Valley-Eagle-7B是由字节跳动开发的多模态大型模型，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，并在OpenCompass测试中展现出与同规模模型相比的卓越性能。Valley-Eagle-7B结合了LargeMLP和ConvAdapter构建投影器，并引入了VisionEncoder，以增强模型在极端场景下的性能。

数字多模态测谎仪，实时风险评估与情感分析。

PolygrAI是一款先进的数字多模态测谎仪，结合了心理学原理和先进的人工智能及计算机视觉技术，通过分析视觉、音频和语言线索，实时识别可能表明压力或欺骗的行为波动。该技术不仅提高了欺骗检测的准确性，还为用户在各种应用场景中做出决策提供了有价值的见解。PolygrAI的背景信息包括多项研究支持，如Barathi (2016)和Ding et al., (2019)的研究，显示多模态方法在欺骗检测中的有效性。产品不收集用户数据，注重隐私保护，并且正在开发移动版本。

统一的多模态生成模型

Unified-IO 2是一个统一的多模态生成模型,能够理解和生成图像、文本、音频和动作。它使用单个编码器-解码器Transformer模型,将不同模式(图像、文本、音频、动作等)的输入和输出都表示为一个共享的语义空间进行处理。该模型从头开始在大规模的多模态预训练语料上进行训练,使用了多模态的去噪目标进行优化。为了学会广泛的技能,该模型还在120个现有数据集上进行微调,这些数据集包含提示和数据增强。Unified-IO 2在GRIT基准测试中达到了最先进的性能,在30多个基准测试中都取得了强劲的结果,包括图像生成和理解、文本理解、视频和音频理解以及机器人操作。

将文本分割成 3000 个字的块

ChatGPT Text Divider是一个在线工具，可以将长篇文本分割成 3000 个字的块。它适用于需要处理大量文本的用户，例如研究人员、作家、编辑等。使用该工具，用户只需将文本粘贴进输入框，点击 “分割文本” 按钮即可得到分割后的文本块。用户还可以将分割后的文本块导出为文件以便后续处理。

多模态大型语言模型，支持图像与文本的深度交互

InternVL 2.5 是一个先进的多模态大型语言模型系列，它在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，维持了其核心模型架构。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，例如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5 支持多图像和视频数据，具备动态高分辨率训练方法，能够在处理多模态数据时提供更好的性能。

多模态大型语言模型，支持图像和文本理解

InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM)，它在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，保持了其核心模型架构。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs)，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5支持多图像和视频数据，通过动态高分辨率训练方法，增强了模型处理多模态数据的能力。

基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型

Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型，由Stability AI开发，具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器，通过QK-规范化提高训练稳定性，并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。

AI文本分析引擎

Symanto Brain是一个AI文本分析引擎，提供实时客户洞察力，帮助企业了解消费者的情感和意见。通过结合人工智能和心理学，Symanto Brain可以分析顾客的情感、评估整体情感、了解顾客对特定主题的意见，并对顾客的邮件和支持票进行分类。Symanto Brain还可以构建聊天机器人、评估客服人员的语调，并自动化IT帮助台等。Symanto Brain旨在帮助企业提前了解消费者的需求，赢得竞争对手，并提高投资回报率。

首个多模态 Mistral 模型，支持图像和文本的混合任务处理。

Pixtral 12B 是 Mistral AI 团队开发的一款多模态 AI 模型，它能够理解自然图像和文档，具备出色的多模态任务处理能力，同时在文本基准测试中也保持了最先进的性能。该模型支持多种图像尺寸和宽高比，能够在长上下文窗口中处理任意数量的图像，是 Mistral Nemo 12B 的升级版，专为多模态推理而设计，不牺牲关键文本处理能力。

多模态大型语言模型，支持图像与文本的交互理解。

InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强，以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构，集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能，包括图像和视频理解、多语言理解等。