需求人群:
"适用于需要大量标注数据的人工智能模型训练"
产品特色:
数据标注 x 计算机视觉
数据标注 x 自然语言处理
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数据标注外包服务,为计算机视觉或自然语言处理模型提供数据标注和标签
为什么选择 Innovatiana 进行数据标注外包?Innovatiana 是一家致力于为您的人工智能需求提供有意义和有影响力的外包服务的公司。我们在马达加斯加招聘并培训我们自己的数据标注团队,为他们提供公平的薪水、良好的工作条件和职业发展机会。我们拒绝使用众包实践,为您提供有意义和有影响力的外包服务,并透明地提供用于人工智能的数据来源。我们的任务由一位英语或法语经理负责,以实现紧密的管理和沟通。我们提供灵活的价格,根据您的需求和预算定价。我们重视数据的安全性和机密性,并采取最佳的信息安全实践来保护数据。我们的数据标注专家经过专业培训,为您提供高质量的标注数据,用于培训您的人工智能模型。
开源数据管理与标注平台
Dioptra是一款开源的数据管理与标注平台,为计算机视觉、自然语言处理和语言模型提供数据筛选和标注服务。用户可以注册并上传自己的数据,使用Dioptra的数据诊断工具进行模型故障排查和回归测试,并使用其主动学习算法筛选出最有价值的未标注数据。同时,Dioptra提供API接口,方便用户与标注和重新训练流程集成。通过使用Dioptra,用户可以提高模型在难案例上的准确率,缩短训练周期,并降低标注成本。
开源数据标注工具
Label Studio是一款灵活的开源数据标注平台,适用于各种数据类型。它可以帮助用户准备计算机视觉、自然语言处理、语音、声音和视频模型的训练数据。Label Studio提供了多种标注类型,包括图像分类、对象检测、语义分割、音频分类、说话人分割、情感识别、文本分类和命名实体识别等。它支持快速启动和使用,适用于个人和团队使用。
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。
业界领先的开源大型混合专家模型
Tencent-Hunyuan-Large(混元大模型)是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家(MoE)模型,拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展,特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源,旨在激发更多研究者的创新灵感,共同推动AI技术的进步和应用。
在线免费让AI文本更自然
Humanize.im是一个在线工具,旨在将AI生成的文本转化为更自然、更人性化的语言。它通过先进的算法和自然语言处理技术,提高文本的可读性和吸引力,同时绕过AI检测系统。这个工具对于内容创作者、营销人员、教育者等需要生成大量文本内容的用户来说,是一个提高工作效率和内容质量的利器。Humanize.im提供免费的使用额度,支持多语言,并且注重数据安全。
无需编码,基于数据做出决策。
Eloquence是一个使决策基于数据的商业智能工具。它允许用户无需编码即可通过结构化的自然语言提出问题,快速连接数据库,过滤所需数据,并立即获得结果。Eloquence注重安全性,采用行业标准的加密技术保护数据,支持在线使用或部署在公司防火墙内,并且承诺不保存任何数据。
华为开源自研AI框架
华为开源自研AI框架MindSpore。自动微分、并行加持,一次训练,可多场景部署。支持端边云全场景的深度学习训练推理框架,主要应用于计算机视觉、自然语言处理等AI领域,面向数据科学家、算法工程师等人群。主要具备基于源码转换的通用自动微分、自动实现分布式并行训练、数据处理、以及图执行引擎等功能特性。借助自动微分,轻松训练神经网络。框架开源,华为培育AI开发生态。
用于准确渲染视觉文本的定制文本编码器
Glyph-ByT5是一种定制的文本编码器,旨在提高文本到图像生成模型中的视觉文本渲染准确性。它通过微调字符感知的ByT5编码器并使用精心策划的成对字形文本数据集来实现。将Glyph-ByT5与SDXL集成后,形成了Glyph-SDXL模型,使设计图像生成中的文本渲染准确性从低于20%提高到接近90%。该模型还能够实现段落文本的自动多行布局渲染,字符数量从几十到几百字符都能保持较高的拼写准确性。此外,通过使用少量高质量的包含视觉文本的真实图像进行微调,Glyph-SDXL在开放域真实图像中的场景文本渲染能力也有了大幅提升。这些令人鼓舞的成果旨在鼓励进一步探索为不同具有挑战性的任务设计定制的文本编码器。
Ollama能在Windows本地运行大型AI模型
Ollama是一个开源项目,能够在Windows本地运行各类大型AI模型,支持GPU加速,内置OpenAI模型兼容层,提供永久在线的API。用户可以无缝访问Ollama的完整模型库,进行图片和语音交互。Ollama免配置就能获得强大的AI能力,帮助开发者和创作者在Windows上构建AI应用。
让自然语言处理和机器学习解决方案更易于访问和经济实惠,以实现更好、更智能的决策。
UBIAI 文本标注工具是一个强大的数据标注平台,可以轻松进行数据标注、训练和模型部署。通过我们的光学字符识别(OCR)技术,您可以准确地从图像中提取文本。UBIAI 的自动化标注使得标注变得简单,通过学习您的输入,逐渐减少您的工作量,同时保持高质量的标注。您可以在一个文档中以多种语言进行标注,包括希伯来语、日语、阿拉伯语、印地语等。无论您需要分析医疗记录还是金融文件,UBIAI 都可以帮助简化您的数据标注和训练流程。
AI研究论文记忆助手
PaperClip是AI研究者的第二大脑,用于机器学习、计算机视觉和自然语言处理论文的回顾和记忆。它可以帮助您记忆来自机器学习、计算机视觉和自然语言处理论文的详细信息,包括重要发现和论文细节。您可以从任何地方记忆,无论是AI研究论文、机器学习博客文章还是新闻报道。PaperClip的AI在本地运行,不会向任何服务器发送数据。它可以将您的记忆保存在本地,并提供简单的搜索功能,让您随时找回重要发现。PaperClip支持离线搜索,即使没有互联网连接也可以进行搜索。您还可以随时清理您的数据,一键重置保存的信息。PaperClip以Svelte和Hugo Duprez为基础开发。
构建计算机视觉应用的全方位AI视觉平台
Datature是一个全方位的AI视觉平台,帮助团队和企业快速构建计算机视觉应用,无需编码。它提供了管理数据集、标注、训练和部署的功能。Datature的主要功能包括数据集管理、数据标注工具、模型训练、模型部署等。其优势在于提供了一站式解决方案,让团队和企业能够高效地开发和部署计算机视觉应用。定价方面,请访问官方网站获取详细信息。
基于Segment-Anything-2和Segment-Anything-1的自动全视频分割工具
AutoSeg-SAM2是一个基于Segment-Anything-2(SAM2)和Segment-Anything-1(SAM1)的自动全视频分割工具,它能够对视频中的每个对象进行追踪,并检测可能的新对象。该工具的重要性在于它能够提供静态分割结果,并利用SAM2对这些结果进行追踪,这对于视频内容分析、对象识别和视频编辑等领域具有重要意义。产品背景信息显示,它是由zrporz开发的,并且是基于Facebook Research的SAM2和zrporz自己的SAM1。价格方面,由于这是一个开源项目,因此它是免费的。
知识共享的对话式AI平台
Dokko是一个革命性的知识管理平台,它通过先进的AI和自然语言理解技术,提供直观的聊天机器人界面,无缝连接团队和客户,促进轻松沟通和知识交流。Dokko通过集中化、直观的系统整合分散的数据源,使用自然、会话式的文本,解决了组织中信息孤岛的问题。产品的主要优点包括易于集成、自动化数据组织和集成、实时性能监控和优化等。Dokko支持多种大型语言模型(LLMs),允许用户根据特定需求选择最佳的AI引擎,并定制响应以反映组织的独特特性。
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。
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。
124B参数的多模态大型语言模型
Pixtral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI研发的124B参数的大型多模态模型,基于Mistral Large 2构建,展现出前沿级别的图像理解能力。该模型不仅能够理解文档、图表和自然图像,同时保持了Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。它在MathVista、DocVQA、VQAv2等数据集上达到了最先进的性能,是科研和商业应用的强大工具。
下一代语音AI,打造自然沟通的AI语音代理。
Ultravox.ai是一个先进的语音语言模型(SLM),直接处理语音,无需转换为文本,实现更自然、流畅的对话。它支持多语言,易于适应新语言或口音,确保与不同受众的顺畅沟通。产品背景信息显示,Ultravox.ai是一个开源模型,用户可以根据自己的需求进行定制和部署,价格为每分钟5美分。
AI代理与功能连接平台
Functions for AI是一个将AI代理与各种功能连接的平台,使用户能够通过预测API获取正确的功能,收集用户认证,展示审核界面等。该产品通过集成多种应用程序的功能,增强AI的执行和验证能力,同时提供用户界面以确保交互的准确性和有效性。它支持无代码或少代码的快速集成开发,减少工程负担,并提供全面的合规性和数据安全保障。
使用先进计算机视觉算法进行自动、准确计数的应用。
CountAnything是一个前沿应用,利用先进的计算机视觉算法实现自动、准确的物体计数。它适用于多种场景,包括工业、养殖业、建筑、医药和零售等。该产品的主要优点在于其高精度和高效率,能够显著提升计数工作的准确性和速度。产品背景信息显示,CountAnything目前已开放给非中国大陆地区用户使用,并且提供免费试用。
PlayDialog,打造流畅、富有情感的对话体验。
PlayDialog是Play.ai推出的一款端到端AI语音模型,它利用对话的历史背景来控制韵律、语调、情感和节奏,以提供更自然的声音,为匹配人类在现实生活情境中的说话方式树立了新标准。PlayDialog适合创建真实的对话体验,如旁白、声音配音、合成播客以及在商业环境中支持沉浸式和吸引人的一对一语音体验。PlayDialog beta在盲测中以2:1的比例超越了市场上的领先竞争模型,表达性作为偏好因素得分最高。
Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,显著提升了编码能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,编码能力与GPT-4o相当。此外,Qwen2.5-Coder还为实际应用如代码代理提供了更全面的基础,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
企业级AI智能体开发平台,快速构建专业级智能体。
智谱清流AI开放平台是一个企业级AI智能体开发平台,利用智谱大模型技术,帮助企业快速构建专业级智能体,实现大模型到业务场景的快速应用。平台提供模型服务、智能体构建、数据安全、效果评测和系统集成等功能,支持企业通过内网部署和本地存储保护数据,确保数据安全和知识产权。智谱AI开放平台以其领先的技术、灵活的工作流编排、自主调用企业定义的数据知识和工具,以及成熟的AI原生应用落地经验,成为企业数字化转型的重要助力。
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。
语鲸,智能语言处理平台
语鲸是一个专注于语言处理的平台,它利用先进的自然语言处理技术,为用户提供文本分析、翻译、校对等服务。产品背景信息显示,语鲸旨在帮助用户提高写作效率和质量,特别是在多语言环境中。语鲸的价格定位尚未明确,但考虑到其提供的服务,可能会有免费试用和付费版本。
一个实验性的文本到语音模型
OuteTTS是一个使用纯语言建模方法生成语音的实验性文本到语音模型。它的重要性在于能够通过先进的语言模型技术,将文本转换为自然听起来的语音,这对于语音合成、语音助手和自动配音等领域具有重要意义。该模型由OuteAI开发,提供了Hugging Face模型和GGUF模型的支持,并且可以通过接口进行语音克隆等高级功能。
生成任何3D和4D场景的先进框架
GenXD是一个专注于3D和4D场景生成的框架,它利用日常生活中常见的相机和物体运动来联合研究一般的3D和4D生成。由于社区缺乏大规模的4D数据,GenXD首先提出了一个数据策划流程,从视频中获取相机姿态和物体运动强度。基于此流程,GenXD引入了一个大规模的现实世界4D场景数据集:CamVid-30K。通过利用所有3D和4D数据,GenXD框架能够生成任何3D或4D场景。它提出了多视图-时间模块,这些模块分离相机和物体运动,无缝地从3D和4D数据中学习。此外,GenXD还采用了掩码潜在条件,以支持多种条件视图。GenXD能够生成遵循相机轨迹的视频以及可以提升到3D表示的一致3D视图。它在各种现实世界和合成数据集上进行了广泛的评估,展示了GenXD在3D和4D生成方面与以前方法相比的有效性和多功能性。
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