需求人群:
"聊天机器人、自动问答、文本摘要、语言翻译等各种要求语言理解和生成的任务"
使用场景示例:
将Miqu 1-70b fine-tuning后应用于客户服务聊天机器人,可自动回复用户问题
使用Miqu 1-70b生成高质量的文本摘要
Miqu 1-70b可通过迁移学习适应不同的下游NLP任务
产品特色:
语言理解
文本生成
多任务学习
知识问答
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Miqu 1-70b是一个开源的大规模语言模型
Miqu 1-70b是一个开源大规模语言模型,采用了新颖的自我监督学习方法,可以处理各种自然语言任务。该模型参数量达170亿,支持多种prompt格式,可fine-tuning生成高质量的文本。其强大的理解和生成能力,使其可广泛应用于聊天机器人、文本摘要、问答系统等领域。
Thoughtflow 是一款基于树状结构的聊天助手,帮助用户以更自然的方式与AI进行互动。
Thoughtflow 是一款创新的AI聊天工具,采用树状结构对话格式,使复杂话题的管理和探索变得直观和有条理。它支持与多种GPT模型的灵活集成,无论是本地运行的Ollama还是通过API连接的OpenAI模型,都能轻松适配。其主要优点在于能够保留上下文的分支探索功能,让用户在不丢失主线的情况下深入探讨细节。Thoughtflow 主要面向学生、思考者、创作者和创新者,旨在通过结构化的对话系统提升创造力和解决问题的能力。目前,该产品通过App Store提供下载,具体价格未明确提及。
一种基于潜在扩散模型的自监督层次化化妆迁移技术
SHMT是一种自监督的层次化化妆迁移技术,通过潜在扩散模型实现。该技术能够在不需要显式标注的情况下,将一种面部妆容自然地迁移到另一种面部上。其主要优点在于能够处理复杂的面部特征和表情变化,提供高质量的迁移效果。该技术在NeurIPS 2024上被接受,展示了其在图像处理领域的创新性和实用性。
1.58-bit量化的先进文本到图像生成模型
1.58-bit FLUX是一种先进的文本到图像生成模型,通过使用1.58位权重(即{-1, 0, +1}中的值)来量化FLUX.1-dev模型,同时保持生成1024x1024图像的可比性能。该方法无需访问图像数据,完全依赖于FLUX.1-dev模型的自监督。此外,开发了一种定制的内核,优化了1.58位操作,实现了模型存储减少7.7倍,推理内存减少5.1倍,并改善了推理延迟。在GenEval和T2I Compbench基准测试中的广泛评估表明,1.58-bit FLUX在保持生成质量的同时显著提高了计算效率。
一个用于可视化和探索微软GraphRAG工具的网络工具。
GraphRAG Visualizer是一个基于网络的工具,旨在可视化和探索微软GraphRAG工具产生的数据。GraphRAG是微软开发的一种用于生成图结构数据的技术,GraphRAG Visualizer通过让用户上传parquet文件,无需额外软件或脚本即可轻松查看和分析数据。该工具的主要优点包括图形可视化、数据表格展示、搜索功能以及本地处理数据,确保数据安全和隐私。
自监督触觉表示,用于基于视觉的触觉传感。
Sparsh是一系列通过自监督算法(如MAE、DINO和JEPA)训练的通用触觉表示。它能够为DIGIT、Gelsight'17和Gelsight Mini生成有用的表示,并在TacBench提出的下游任务中大幅度超越端到端模型,同时能够为新下游任务的数据高效训练提供支持。Sparsh项目包含PyTorch实现、预训练模型和与Sparsh一起发布的数据集。
使GPT开发者在OpenAI商店中获得更好的排名和收益
GPT Builder Tools是一个为GPT开发者提供的工具平台,旨在帮助他们通过分析、支付和营销工具来提升其GPT在OpenAI商店中的排名和吸引更多用户。该平台支持开发者追踪GPT的性能,吸引更多用户,并在OpenAI商店中实现GPT的货币化。此外,它还提供了一个分析仪表板,让开发者更好地理解他们的用户群体,从而优化GPT的用户体验和市场表现。
视频到声音的同步生成系统
Video-Foley是一个创新的视频到声音生成系统,它通过使用均方根(RMS)作为时间事件条件,结合语义音色提示(音频或文本),实现高控制性和同步性的视频声音合成。该系统采用无需标注的自监督学习框架,包括Video2RMS和RMS2Sound两个阶段,结合了RMS离散化和RMS-ControlNet等新颖概念,与预训练的文本到音频模型相结合。Video-Foley在声音时间、强度、音色和细节的音视频对齐和控制性方面达到了最先进的性能。
一站式数据处理系统,为大型语言模型提供高质量数据。
Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统,旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库,支持数据与模型的协同开发,通过沙盒实验室实现快速迭代,并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能,帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护,定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。
开源AI搜索引擎框架,性能媲美Perplexity.ai Pro。
MindSearch是一个基于大型语言模型(LLM)的多智能体网络搜索引擎框架,具有与Perplexity.ai Pro相似的性能。用户可以轻松部署自己的搜索引擎,支持闭源大型语言模型(如GPT、Claude)或开源大型语言模型(如InternLM2.5-7b-chat)。它具备以下特点:能够解决生活中的任何问题,利用网络知识提供深入和广泛的知识库答案;展示详细的解决方案路径,提高最终响应的可信度和可用性;提供优化的UI体验,包括React、Gradio、Streamlit和Terminal等多种接口;动态构建图谱,将用户查询分解为图谱中的原子子问题,并根据WebSearcher的搜索结果逐步扩展图谱。
通过GPT等大型语言模型与你的文档对话
IncarnaMind是一个开源项目,旨在通过大型语言模型(LLMs)如GPT、Claude和本地开源LLMs,实现与个人文档(PDF、TXT)的交互对话。该项目利用滑动窗口分块机制和集成检索器,提高查询效率,增强LLMs的准确性。它支持多文档对话问答,突破了单文档限制,并兼容多种文件格式和LLM模型。
Windows/macOS GPT 客户端
Cherry Studio 是一款适用于 Windows 和 macOS 的 GPT 客户端软件,支持 Intel 和 Apple Silicon 架构。它通过提供高效的 GPT 交互体验,帮助用户在多种场景下提升工作效率。
提供多个GPT账号,方便用户访问和使用。
这是一个提供GPT账号共享服务的网站,用户可以通过点击页面上的账号ID直接访问GPT服务。每个账号都有使用次数限制,并且可以通过设置密码来隔离对话,确保对话的私密性。该服务特别适合需要频繁使用GPT进行对话的用户,尤其是那些希望保护对话内容不被他人查看的用户。
AI原生数据应用开发框架
DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架,利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技术,简化了大型模型应用与数据的结合。它通过多模型管理、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、多代理框架协作等技术能力,使企业和开发者能够以更少的代码构建定制化应用。DB-GPT在数据3.0时代,基于模型和数据库,为构建企业级报告分析和业务洞察提供了基础数据智能技术。
一个开放平台,用于日常使用的语言代理。
OpenAgents是一个开放平台,旨在使用户和开发者能够在日常生活中使用和托管语言代理。该平台已经实现了三种代理:数据分析的Data Agent、集成200+日常工具的Plugins Agent和自动网页浏览的Web Agent。OpenAgents通过优化的Web UI使普通用户能够与代理功能进行交互,同时为开发者和研究人员提供在本地设置上的无缝部署体验,为创新语言代理的构建和现实世界评估提供了基础。
视频编辑中的手-物交互意识
HOI-Swap是一个基于扩散模型的视频编辑框架,专注于处理视频编辑中手与物体交互的复杂性。该模型通过自监督训练,能够在单帧中实现物体交换,并学习根据物体属性变化调整手的交互模式,如手的抓握方式。第二阶段将单帧编辑扩展到整个视频序列,通过运动对齐和视频生成,实现高质量的视频编辑。
零样本图像编辑,一键模仿参考图像风格
MimicBrush是一种创新的图像编辑模型,它允许用户通过指定源图像中的编辑区域和提供一张野外参考图像来实现零样本图像编辑。该模型能够自动捕捉两者之间的语义对应关系,并一次性完成编辑。MimicBrush的开发基于扩散先验,通过自监督学习捕捉不同图像间的语义关系,实验证明其在多种测试案例下的有效性及优越性。
一种自监督的视听特征对齐模型。
DenseAV是一种新颖的双编码器定位架构,通过观看视频学习高分辨率、语义有意义的视听对齐特征。它能够无需明确定位监督即可发现单词的“意义”和声音的“位置”,并且自动发现并区分这两种关联类型。DenseAV的定位能力来自于一种新的多头特征聚合操作符,它直接比较密集的图像和音频表示进行对比学习。此外,DenseAV在语义分割任务上显著超越了先前的艺术水平,并且在使用参数少于一半的情况下,在跨模态检索上超越了ImageBind。
基于ChatTTS模型的文本到语音转换项目
ChatTTS-Forge是一个围绕TTS生成模型ChatTTS开发的项目,实现了API服务器和基于Gradio的WebUI,能够提供全面的API服务,支持生成1000字以上的长文本,保持一致性,并通过内置32种不同风格进行风格管理。
为Windows、macOS和Ubuntu提供GPT计算机助手
gpt-computer-assistant是一个为Windows、macOS和Ubuntu操作系统设计的应用程序,旨在提供一个替代的ChatGPT应用。它允许用户通过Python库轻松安装,并计划提供原生安装脚本(.exe)。该产品由Upsonic Tiger支持,是一个为大型语言模型(LLM)代理提供功能中心的平台。产品的主要优点包括跨平台兼容性、易于安装和使用,以及未来将支持本地模型。
ChatGPT的超能力版本,具有文件夹、搜索、GPT商店、图像库、语音GPT、导出、自定义提示、提示链、隐藏模型等功能。
Superpower ChatGPT是一款功能强大的聊天插件,使用GPT技术实现智能对话。它提供了许多强大的功能,包括文件夹管理、搜索功能、GPT商店、图像库、语音GPT等。它能够帮助用户更高效地进行聊天和交流,提供智能的回答和建议。
发现一种更智能的浏览方式,使用先进的GPT技术提供的聊天、上下文感知和文本纠错功能
Chapa是一款由GPT技术驱动的AI助手,提供聊天、上下文感知和文本纠错功能。它能够为用户提供智能的浏览体验,提高生产力和效率。Chapa使用先进的GPT技术,具有快速、智能的特点,旨在为用户的数字任务带来革命性的改变。
免费匿名聊天服务
GPT-UA: Claude-3, GPT-4o, DALLE-3, Mixtral是一个基于GPT的聊天服务,支持Claude-3、GPT-4o、DALLE-3和Mixtral-8X22B模型。它还具有在线信息研究能力,可以回答复杂问题、浏览图片、生成照片等。该插件可以用于生产力提升、娱乐和学习等场景。
将静态肖像和输入音频转化为生动的动画对话视频
AniTalker是一个创新的框架,它能够从单一的肖像生成逼真的对话面部动画。它通过两个自监督学习策略增强了动作表现力,同时通过度量学习开发了一个身份编码器,有效减少了对标记数据的需求。AniTalker不仅能够创建详细且逼真的面部动作,还强调了其在现实世界应用中制作动态头像的潜力。
使用Kolmogorov-Arnold网络实现的预训练生成式变换器(GPTs)的语言模型
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现,它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力,特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构,有助于提升语言模型的性能。
让GPT与数千应用轻松连接的无代码平台
Actionize是一个无代码平台,它允许用户将自定义GPT(如ChatGPT)连接到数千个应用程序。它充当GPT和在Zapier、Make.com等自动化平台上创建的工作流程之间的“粘合剂”。用户无需担心编写OpenAPI规范或如何使用不同的API。Actionize在Alpha阶段提供,为早期采用者提供折扣,并提供一次性购买永久拥有的选项。
基于AI的Python网络爬虫库,自动化提取网页信息。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM(大型语言模型)和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息,库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程,提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的,但不应被滥用。
基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。
MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。支持文档上传、自动爬取在线文档,智能问答交互体验好。支持快速嵌入到第三方业务系统。技术栈包括 Vue.js、Python/Django、Langchain、PostgreSQL/pgvector。
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