需求人群:
Moonvalley 适用于广告制作、影视制作、个人创作等场景,用户可以通过简单的文本提示,快速生成符合自己想法的高质量视频和动画。
使用场景示例:
一个女孩在海边看日落
一个拳击手在擂台上跳舞
一个考古学家在发掘古墓
产品特色:
支持各种视觉效果的视频生成
语音到视频转换
精确控制视频长度、样式等参数
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提升视频理解和生成的AI模型。
ShareGPT4Video系列旨在通过密集且精确的字幕来促进大型视频-语言模型(LVLMs)的视频理解以及文本到视频模型(T2VMs)的视频生成。该系列包括:1) ShareGPT4Video,40K GPT4V注释的密集视频字幕,通过精心设计的数据过滤和注释策略开发而成。2) ShareCaptioner-Video,一个高效且功能强大的任意视频字幕模型,由其注释的4.8M高质量美学视频。3) ShareGPT4Video-8B,一个简单但卓越的LVLM,其在三个先进的视频基准测试中达到了最佳性能。
视频生成的前沿模型
WorldDreamer是一个创新的视频生成模型,它通过预测遮蔽的视觉令牌来理解并模拟世界动态。它在图像到视频合成、文本到视频生成、视频修复、视频风格化以及动作到视频生成等多个方面表现出色。该模型借鉴了大型语言模型的成功经验,将世界建模视为一个无监督的视觉序列建模挑战,通过将视觉输入映射到离散的令牌并预测被遮蔽的令牌来实现。
安全数据湖,为生成式AI开发提供数据
Tonic Textual 是全球首个为大型语言模型(LLMs)设计的Secure Data Lakehouse。它通过自动化流程,帮助企业从云存储中提取、治理、丰富和部署非结构化数据,以支持生成式AI的发展。该产品强调数据隐私保护,利用其专有的命名实体识别(NER)模型自动检测和去标识化敏感信息,同时通过数据合成保持数据的语义真实性。它支持多种数据格式,并通过AWS Marketplace、Google Cloud Marketplace和Snowflake Marketplace提供服务。
AI驱动的自动化测试生成和代码覆盖增强工具
CodiumAI Cover-Agent 是一款利用生成式AI自动化测试生成和增强代码覆盖的工具,旨在简化开发工作流程。它通过与大型语言模型(LLM)交互,为软件项目自动创建单元测试,确保测试的全面性和质量保证。Cover-Agent 计划集成到流行的CI平台中,社区被邀请合作并帮助扩展Cover Agent的功能,使其成为自动化单元测试生成领域的尖端解决方案。
使用AI生成SVG向量图像
Vecentor是一个基于人工智能技术的SVG生成工具,能够帮助用户快速生成创意向量图像。它使用了生成式AI模型和大型语言模型,提供了多种默认风格的可编辑SVG图像,并可用于编码项目。
Oracle云平台的生成式AI服务
Oracle Generative AI Service是一个全托管的生成式AI服务,可以轻松地将多功能的语言模型集成到各种用例中,包括写作辅助、摘要生成和聊天机器人等。该服务基于Oracle Cloud Infrastructure,提供高性能、面向企业的模型,支持高效的微调和多个用例,安全可靠的企业级的数据管理、安全与管控。
1.6亿参数稳定语言模型
Stable LM 2 1.6B是一个1.6亿参数的小型多语言稳定语言模型,支持英语、西班牙语、德语、意大利语、法语、葡萄牙语和荷兰语。该模型体积小、速度快,降低了硬件门槛,让更多开发者参与生成式AI生态系统。我们不仅发布预训练及调参版本,还首次发布预训练冷却前的最后检查点,包括优化器状态,以帮助开发者顺利进行微调和实验。
视频生成的大型语言模型
VideoPoet 是一个大型语言模型,可将任何自回归语言模型转换为高质量视频生成器。它可以根据输入的文本描述生成视频,无需任何视觉或音频指导。VideoPoet 能够生成各种类型的视频,包括文本到视频、图像到视频、视频编辑、风格化和修复等。它可以用于电影制作、动画片、广告制作、虚拟现实等领域。VideoPoet 具有高质量的视频生成能力,并且可以灵活应用于不同的场景。
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。
Windows AI Studio简化生成式AI应用程序开发
Windows AI Studio通过汇集来自Azure AI Studio和其他目录(如Hugging Face)的尖端AI开发工具和模型,简化了生成式AI应用程序的开发。它使开发人员能够对本地应用程序中使用的最新小语言模型(SLMs)进行微调、定制和部署。它提供端到端的引导式工作区设置,包括模型配置UI和引导式步骤,以微调流行的SLMs(如Phi)和最先进的模型(如Llama 2和Mistral)。
IBM watsonx Code Assistant利用生成式AI加速代码生成,提高开发人员的生产力。
IBM watsonx Code Assistant利用生成式AI加速开发,同时保持信任、安全和合规性的核心原则。开发人员和IT运营商可以加速应用程序现代化工作,并生成自动化来快速扩展IT环境。watsonx Code Assistant由IBM的Granite基础模型提供支持,这些模型包括针对代码的最先进的大语言模型,旨在通过基于自然语言请求或现有源代码的AI生成建议来帮助IT团队生成高质量代码。
复杂长期任务的视觉规划
Video Language Planning(VLP)是一种算法,通过训练视觉语言模型和文本到视频模型,实现了对复杂长期任务的视觉规划。VLP接受长期任务指令和当前图像观察作为输入,并输出一个详细的多模态(视频和语言)规划,描述如何完成最终任务。VLP能够在不同的机器人领域中合成长期视频规划,从多物体重新排列到多摄像头双臂灵巧操作。生成的视频规划可以通过目标条件策略转化为真实机器人动作。实验证明,与之前的方法相比,VLP显著提高了长期任务的成功率。
为企业提供生成式AI解决方案
A2O Corpus是一款生成式AI聊天机器人解决方案,利用大规模语言模型(LLM)的强大功能,可以将您的内容(文件、网站等)与聊天机器人集成,以对话形式轻松回答用户的查询。它还提供强大的向量搜索功能,能够快速找到企业信息中的关键信息并形成答案。
无代码构建和部署生成式AI应用
通过无缝且安全地将自定义的大型语言模型(例如ChatGPT)纳入个人或团队的工作流中,构建和部署自定义的生成式AI工作流,提高客户参与度和团队/个人效率。定价和定位详见官网。
本地安全AI,保障数据隐私。
Klee是一款macOS原生的AI助手应用程序,专注于本地处理数据,确保数据安全和隐私。它使用先进的AI技术,如RAG(检索增强生成)和开源大型语言模型,如Llama 3和Mistral,为用户提供高效、智能的笔记、搜索和知识管理功能。Klee的主要优点包括本地运行以保护隐私、支持团队协作、免费使用以及优化的macOS体验。
高质量、类人同声传译系统
CLASI是一个由字节跳动研究团队开发的高质量、类人同声传译系统。它通过新颖的数据驱动读写策略平衡翻译质量和延迟,采用多模态检索模块来增强特定领域术语的翻译,利用大型语言模型(LLMs)生成容错翻译,考虑输入音频、历史上下文和检索信息。在真实世界场景中,CLASI在中英和英中翻译方向上分别达到了81.3%和78.0%的有效信息比例(VIP),远超其他系统。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1系列模型是一套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三种规模的模型,专为多语言对话使用案例优化,性能优于许多开源和闭源聊天模型。
自动化解释性代理,提升AI模型透明度
MAIA(Multimodal Automated Interpretability Agent)是由MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)开发的一个自动化系统,旨在提高人工智能模型的解释性。它通过视觉-语言模型的支撑,结合一系列实验工具,自动化地执行多种神经网络解释性任务。MAIA能够生成假设、设计实验进行测试,并通过迭代分析来完善其理解,从而提供更深入的AI模型内部运作机制的洞察。
多语言大型语言模型,优化对话和文本生成。
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三种大小的模型,专门针对多语言对话使用案例进行了优化,并在行业基准测试中表现优异。该模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)进一步与人类偏好对齐,以确保其有用性和安全性。
Bing的新型生成式搜索体验。
Bing generative search是微软Bing搜索团队推出的新型搜索体验,它结合了生成式人工智能和大型语言模型(LLMs)的能力,为用户提供定制化和动态的搜索结果。该技术通过理解用户查询,审核数百万信息源,动态匹配内容,并以新的AI生成的布局生成搜索结果,以更有效地满足用户查询的意图。
70亿参数的大型多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是Meta公司推出的一种大型语言模型,拥有70亿参数,支持8种语言的文本生成和对话。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)进行调优,以符合人类对有用性和安全性的偏好。它旨在为商业和研究用途提供支持,特别是在多语言对话场景下表现出色。
多语言对话生成模型
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),支持8种语言,专为对话使用案例优化,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)来提高安全性和有用性。
先进的大型语言模型,具备推理和编程能力。
Mistral-Large-Instruct-2407是一个拥有123B参数的先进大型语言模型(LLM),具备最新的推理、知识和编程能力。它支持多语言,包括中文、英语、法语等十种语言,并且在80多种编程语言上受过训练,如Python、Java等。此外,它还具备代理中心能力和先进的数学及推理能力。
大型语言模型,支持多种参数规模
Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型,旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本,支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供,用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用,具有广泛的研究和商业潜力。
节省LLM成本,不牺牲质量的框架
RouteLLM是一个用于服务和评估大型语言模型(LLM)路由器的框架。它通过智能路由查询到不同成本和性能的模型,以节省成本同时保持响应质量。它提供了开箱即用的路由器,并在广泛使用的基准测试中显示出高达85%的成本降低和95%的GPT-4性能。
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。
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。
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