产品库

无缝使用机器学习优化网页

Loyae是一个直观的API和Web应用程序，通过自然语言处理（NLP）释放现代网站优化的力量。它能够无缝生成网站的元数据，以及提供其他功能如诊断工具、AI生成的元标签和图像的ALT文本等。Loyae集成到你的CMS中，帮助你提升网站的搜索性能、可用性和可访问性。

Meta 推出的AI助手,可在WhatsApp、Messenger和Instagram使用

Meta AI是一款由Meta公司推出的AI助手,用户可以在WhatsApp、Messenger和Instagram等应用中使用它。Meta AI能够提供实时信息,还可以通过文本提示快速生成照片级图像。此外, Meta AI具有独特的个性和兴趣爱好,甚至有些版本是由文化偶像和网红充当的。

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。

用于微调Meta Llama模型的库和示例脚本集合

llama-recipes是Meta Llama模型的配套仓库，旨在提供一个可扩展的库，用于微调Meta Llama模型，并提供一些示例脚本和笔记本，以便快速开始使用模型在各种用例中，包括领域适应的微调和构建基于LLM的应用程序。

使用AI管理Meta广告账户和团队，快速发布广告并提升效率。

Koast.ai 是一款面向Meta广告主的AI驱动工具，旨在通过智能化手段简化广告管理和发布流程。它通过与Meta的直接集成，帮助用户快速批量发布广告，同时提供多账户管理、创意库、AI生成报告等功能。该工具的主要优点在于提高广告发布的效率和效果，减少手动操作时间，并通过数据分析优化广告投放。其定位是为品牌和广告代理商提供高效、智能的广告管理解决方案，帮助用户在竞争激烈的市场中脱颖而出。产品提供不同层次的付费计划，包括Pro和Agency套餐，满足不同规模用户的需求。

Meta Quest 3S，混合现实体验新纪元。

Meta Quest 3S是一款混合现实头戴设备，提供沉浸式游戏体验、健身和娱乐功能，支持Facebook、Instagram和WhatsApp等应用且支持“Hey Meta”唤醒词来调用 Meta AI。它具有高分辨率显示、轻巧设计、创新的控制器设计和增强的触觉反馈。Meta Quest 3S旨在为用户带来前所未有的虚拟体验，同时保持舒适的佩戴体验和高性能的图形处理能力。

Meta推出的展示最新AI研究成果的实验性演示集合

该产品集合展示Meta最新AI研究成果，涵盖视觉、语言等多领域，优点是探索AI未来可能性，免费供用户体验，定位为展示前沿AI技术。

8B参数的大型多语言生成模型

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），包含8B、70B和405B大小的版本，支持8种语言，专为多语言对话用例优化，并在行业基准测试中表现优异。Llama 3.1模型采用自回归语言模型，使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和强化学习结合人类反馈（RLHF）来提高模型的有用性和安全性。

Meta 4 - 基于英特尔TF-iDF技术的WCS AI相似性引擎。

Meta 4 WCS AI是一款基于Intel TF-iDF的相似度引擎，可为用户提供关键的调试信息，助力业务流程优化。

70亿参数的大型多语言文本生成模型

Meta Llama 3.1是Meta公司推出的大型语言模型，拥有70亿个参数，支持8种语言的文本生成。该模型采用优化的Transformer架构，并通过监督式微调和人类反馈强化学习进一步优化，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。模型在多语言对话使用案例中表现优异，超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。

大型多语言预训练语言模型

Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型，包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构，使用监督式微调（SFT）和强化学习与人类反馈（RLHF）进行调优，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色，并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。

一站式NLP API工具包

Tinq.ai是一个简单的自然语言处理工具，可帮助您轻松实现文本分析。它提供NER、情感分析、文本分类、摘要、问答、文本生成和语言检测等功能。Tinq.ai可以轻松地将强大的人工智能能力添加到您的应用程序中。

低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。

create-tsi是一个生成性AI RAG（Retrieval-Augmented Generation）工具包，用于低代码生成AI应用程序。它利用LlamaIndex和T-Systems在Open Telekom Cloud上托管的大型语言模型（LLMs），简化了AI应用程序的创建过程，使其变得快捷、灵活。用户可以使用create-tsi生成聊天机器人、编写代理并针对特定用例进行定制。

AI Podcast Script Generator

PodScribe是一款基于AI技术的Podcast脚本生成工具，能够帮助用户轻松创建令人惊叹的播客内容。它提供了随机生成播客脚本创意的功能，用户只需选择一个分类并点击按钮，即可获得一个令人惊喜的脚本创意。PodScribe还提供了完整的脚本生成过程，包括功能、优势、定价和定位等详细信息。

NLP数据标注平台

Datasaur是领先的NLP数据标注平台，可提高项目速度10倍，模型性能提升2倍。它提供可配置的注释、质量控制和自动化功能，帮助工程师专注于创建优质模型。

利用AI自动生成Git提交信息的插件

AI Git Commit是一个专为JetBrains IDEs设计的插件，它通过人工智能技术自动根据代码变更生成Git提交信息。这个插件的主要优点在于节省开发者编写提交信息的时间，提高工作效率，并且确保提交信息的一致性和准确性。产品背景信息显示，它兼容多种JetBrains IDEs，如IntelliJ IDEA和Android Studio，并且支持多种语言的提交信息生成。插件的定位是为开发者提供一个更加便捷和智能的代码提交体验。

一个全面的Prompt Engineering技术资源库

Prompt Engineering是人工智能领域的前沿技术，它改变了我们与AI技术的交互方式。这个开源项目旨在为初学者和经验丰富的实践者提供一个学习、构建和分享Prompt Engineering技术的平台。该项目包含了从基础到高级的各种示例，旨在促进Prompt Engineering领域的学习、实验和创新。此外，它还鼓励社区成员分享自己的创新技术，共同推动Prompt Engineering技术的发展。

AI驱动的多智能体数据分析系统

AI-Data-Analysis-MultiAgent是一个高级的AI驱动研究助理系统，利用多个专业智能体协助进行数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph处理复杂的研究流程，集成多样化的AI架构以实现最佳性能。该系统的独特之处在于集成了一个专门的Note Taker智能体，通过维护项目的简洁而全面的记录，可以降低计算开销，提高不同分析阶段之间的上下文保持能力，并实现更连贯一致的分析结果。

快速高效的非结构化数据提取工具

Extractous是一个用Rust编写的非结构化数据提取工具，提供多语言绑定。它专注于从各种文件类型（如PDF、Word、HTML等）中提取内容和元数据，并且性能优异，内存占用低。Extractous通过原生代码执行实现快速处理速度和低内存使用，支持多种文件格式，并集成了Apache Tika和tesseract-ocr技术，使其能够处理广泛的文件类型并进行OCR识别。该工具的开源性质和Apache 2.0许可使其可以免费用于商业用途，适合需要处理大量文档数据的企业和开发者。

Meta内部AI调试工具

HawkEye是Meta内部用于监控、可观测性和机器学习工作流调试的强大工具包。它支持为许多Meta产品提供推荐和排名模型。在过去的两年中,它实现了调试生产问题时间量级的改进。HawkEye包括用于持续收集服务和训练模型、数据生成相关数据的基础设施,以及用于挖掘根本原因的数据生成和分析组件。它支持UX工作流进行引导式的探索、调查和启动缓解措施。HawkEye通过提供基于必要组件的引导式探索界面,允许用户有效地调查并解决问题。

NLP模型优化工具

Fine-Tuner是一款NLP模型优化工具，能够提供更好的结果、更少的数据和更短的时间。无需编码，通过Fine-Tuner可以构建智能AI代理，加快市场推广，并在不受技术复杂性或基础设施限制的情况下扩展智能解决方案。

利用NLP技术的AI高亮工具

Aighlight是一个基于NLP（自然语言处理）AI技术的Chrome插件，可以高亮显示纯文本。它可以提高阅读能力，帮助用户更好地理解长篇文字，并提取重要信息。该插件可以提升阅读速度、提高专注力，让阅读变得更加轻松。定价：免费。

代码生成任务的新型模型，测试准确率高于GPT-4 Turbo。

AutoCoder是一个专为代码生成任务设计的新型模型，其在HumanEval基准数据集上的测试准确率超过了GPT-4 Turbo（2024年4月）和GPT-4o。与之前的开源模型相比，AutoCoder提供了一个新功能：它可以自动安装所需的包，并在用户希望执行代码时尝试运行代码，直到确定没有问题。

Meta旗下AI音频生成研究

Audiobox是Meta的新一代音频生成研究模型，可以利用语音输入和自然语言文本提示生成声音和音效，轻松为各种用例创建定制音频。Audiobox系列模型还包括专业模型Audiobox Speech和Audiobox Sound，所有Audiobox模型都是基于共享的自监督模型Audiobox SSL构建的。

AI即服务，高性能NLP API

GooseAI是一款全托管的NLP即服务产品，通过API提供，价格是传统基础设施的30%，拥有GPT-Neo 1.3B、Fairseq 1.3B等多个模型，支持文本生成、问答、分类等多种功能。使用场景广泛，适用于生产力工具、图像、视频、设计、写作等领域。

首款基于行为基础模型的虚拟物理人形代理控制工具

Meta Motivo是由Meta FAIR发布的首款行为基础模型，通过一种新颖的无监督强化学习算法预训练，用于控制复杂的虚拟人形代理完成全身任务。该模型能够在测试时，通过提示解决未见过的任务，如动作跟踪、姿势达到和奖励优化，无需额外学习或微调。这一技术的重要性在于其零样本学习能力，能够处理多种复杂任务，同时保持行为的鲁棒性。Meta Motivo的开发背景是基于对更复杂任务和不同类型代理的泛化能力的追求，其开源的预训练模型和训练代码鼓励社区进一步发展行为基础模型的研究。

高效的大型语言模型（LLM）研究代码库

Meta Lingua 是一个轻量级、高效的大型语言模型（LLM）训练和推理库，专为研究而设计。它使用了易于修改的PyTorch组件，使得研究人员可以尝试新的架构、损失函数和数据集。该库旨在实现端到端的训练、推理和评估，并提供工具以更好地理解模型的速度和稳定性。尽管Meta Lingua目前仍在开发中，但已经提供了多个示例应用来展示如何使用这个代码库。

先进的机器学习模型，助力非商业研究。

Meta Chameleon是由Meta公司开发的一款机器学习模型，它为非商业研究用途提供支持，包括研究、开发、教育、处理或分析等，并不以商业利益或对您或他人的货币补偿为主要目的。模型包括机器学习模型代码、训练好的模型权重、推理启用代码、训练启用代码、微调启用代码、演示材料等。

强大的免费网络电子邮件抓取工具，自动访问网站以快速提取批量电子邮件、电话号码和社交资料，支持域名到电子邮件查找。

My Email Extractor是一个强大的免费网络电子邮件抓取工具，它可以自动访问网站并快速提取电子邮件、电话号码和社交资料。它支持从不同域名提取电子邮件，并将结果保存到CSV文件中。用户可以使用它来生成销售线索、进行市场研究以及数据自动化。My Email Extractor的准确性取决于数据来源，它实时从网页中收集电子邮件。