产品库

数据合成平台

MOSTLY AI是一家合成数据公司，提供先进的合成数据平台。该平台可生成、合成和创建数据，使数据处理更加灵活和智能。通过使用MOSTLY AI的合成数据，您可以克服真实数据的限制，加速AI、分析和产品开发的进程。平台提供隐私和安全保护，支持各种行业的应用场景。

生成合成数据，管理数据，提高数据质量，构建最佳AI项目数据集。

YData是一个数据中心AI平台，提供生成合成数据、管理数据、提高数据质量和构建最佳AI项目数据集的功能。通过YData，您可以生成高质量的合成数据集，对数据进行管理和改进，构建出适用于您的AI项目的最佳数据集。YData还提供数据目录、数据配置和数据测量等功能。YData的定价信息，请联系官方获取。YData定位为数据科学领域的数据质量工具。

合成数据，重塑未来

AuroraAI是由Incribo开发的产品，可以生成安全高质量的训练数据，为您的AI模型加速发展。它可以用于多种用途，包括语音合成、音频分割、人物建模、景观设计、图像处理等。AuroraAI注重隐私保护，成本高效，支持多模态数据生成，具有无限的变化可能性，用户拥有数据所有权，并且可以直接使用。目前处于早期访问阶段，欢迎加入我们的社区。

生成计算机视觉的合成数据集

Datagen是一个可通过平台或API访问的合成图像数据集，可根据需要生成逼真的全身人像和人与物体在不同环境中互动的场景。用户可以通过代码对单个参数进行完全控制，实现人类中心数据集的设计和生成。

以自我为中心的合成数据生成器

EgoGen是一个用于生成以自我为中心的合成数据的系统，它能够模拟头戴设备（HMDs）的相机装置，并从相机佩戴者的视角渲染多种传感器数据。该系统提供了丰富的多模态数据和准确的注释，适用于自我感知任务。

用Gretel的API精细调整定制AI模型，并生成与真实数据一样甚至更好的合成数据。随需应变。免费试用。

Gretel.ai是一款为开发者打造的合成数据平台。通过使用Gretel的API，您可以生成匿名和安全的合成数据，以便在保护隐私的同时更快地进行创新。通过训练生成式AI模型，验证模型和用例的质量和隐私分数，以及按需生成所需数量的数据，Gretel.ai使生成合成数据变得简单易用。Gretel的Python库使您可以在几行代码内生成合成数据。您还可以使用Gretel控制台无需编写代码即可开始生成合成数据。

高质量合成数据生成与结构化数据提取工具

Bespoke Curator是一个开源项目，提供了一个基于Python的丰富库，用于生成和策展合成数据。它具备高性能优化、智能缓存和故障恢复功能，并且可以与HuggingFace Dataset对象直接协作。Bespoke Curator的主要优点包括其程序性和结构化输出能力，能够设计复杂的数据生成管道，以及通过内置的Curator Viewer实时检查和优化数据生成策略。

Neosync 是一款开源的数据匿名化和合成数据生成工具，帮助开发者安全地使用生产数据进行本地开发和测试。

Neosync 是一款专注于数据隐私和安全的平台，通过匿名化和合成数据技术，为开发者提供安全、高质量的生产数据副本，用于本地开发和测试。其主要优点包括强大的数据处理能力、灵活的配置选项以及与多种数据库的无缝集成。Neosync 旨在解决传统手动创建模拟数据的低效和不安全问题，通过自动化流程大幅缩短数据准备时间，同时确保数据符合隐私法规如 GDPR、HIPAA 等。该产品提供免费试用，适合需要在本地环境中安全使用生产数据的开发团队。

生成合成数据，训练和对齐模型的工具

DataDreamer是一个强大的开源Python库，用于提示、生成合成数据和训练工作流。它旨在简单易用，极其高效，且具有研究级质量。DataDreamer支持创建提示工作流、生成合成数据集、对齐模型、微调模型、指令调优模型和模型蒸馏。它具有简单、研究级、高效、可复现的特点，并简化了数据集和模型的共享。

从合成数据中学习视觉表示模型

该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

一体化隐私和数据保护合规工具

PrivacyQuest是一款一体化隐私和数据保护合规工具，旨在帮助企业满足不断变化和复杂的隐私法规要求。该工具包含多个模块，包括处理活动记录、处理评审、个人数据泄露管理、个人权利和同意管理、风险和司法要求跟踪等。创始人具有法律背景和多年经验，使得该工具预配置，无需专业团队即可上手使用。提供60天试用期，让用户测试平台是否符合其需求。

提升3D内容创造的合成数据框架

Bootstrap3D是一个用于改善3D内容创造的框架，通过合成数据生成技术，解决了高质量3D资产稀缺的问题。它利用2D和视频扩散模型，基于文本提示生成多视角图像，并使用3D感知的MV-LLaVA模型筛选高质量数据，重写不准确的标题。该框架已生成了100万张高质量合成多视角图像，具有密集的描述性标题，以解决高质量3D数据的短缺问题。此外，它还提出了一种训练时间步重排(TTR)策略，利用去噪过程学习多视角一致性，同时保持原始的2D扩散先验。

基于 AI 智能学习，全面保护用户数据隐私和安全。

通付盾数信云(DCloud)是一款创新的安全体系产品，运用 AI 智能学习和风险数据分析技术，能够自主分析网络中传输的数据和流量，深入透视应用数据及安全状况，从而全面保护用户的数据隐私和安全。此产品适应数字化转型的需求，为企业提供了重要的安全保障，帮助用户在面临各种网络安全威胁时保持数据安全。该产品价格为付费，并且适用于各种规模的企业，尤其是在需要保护敏感信息的行业中具有重要的应用价值。

用于训练大型语言模型的开源合成数据生成管道。

Nemotron-4 340B是NVIDIA发布的一系列开放模型，专为生成合成数据以训练大型语言模型（LLMs）而设计。这些模型经过优化，可以与NVIDIA NeMo和NVIDIA TensorRT-LLM配合使用，以提高训练和推理的效率。Nemotron-4 340B包括基础、指令和奖励模型，形成一个生成合成数据的管道，用于训练和完善LLMs。这些模型在Hugging Face上提供下载，并很快将在ai.nvidia.com上提供，作为NVIDIA NIM微服务的一部分。

ChatGPT 数据与分析是一个全面的资源、材料和指南目录，旨在帮助您掌握人工智能的艺术。

ChatGPT 数据与分析是一个包含资源、材料和指南的综合目录，涵盖了与 ChatGPT 相关的内容。该目录旨在帮助您提高 AI 技能。本书提供了 ChatGPT 的提示，可帮助您释放创造力，提高工作效率。提示清晰简明。本目录中的所有材料都经过精心策划，确保来源可靠和权威，为您提供高质量的信息和指导。

保护数据隐私的AI写作助手

Garson.io是一个隐私优先的AI写作助手，帮助产品人士提升写作能力，保护敏感数据的安全。它可以帮助你写出专业的电子邮件和博客文章，并且提供快速而准确的文稿改进。Garson.io通过替换敏感数据，确保用户的隐私得到保护。它还可以根据不同的情感和长度要求，生成更加专业和优雅的文本。Garson.io是提高写作效率的利器，可以节省50%的时间。

保护您的身份和数据免受大型语言模型隐私泄露威胁

ZeroTrusted.ai是一家先驱性的公司,专门从事生成式人工智能安全领域。他们的LLM防火墙产品旨在保护您免受由于语言模型训练数据集可能包含您的敏感信息而带来的数据曝光和被不道德的语言模型提供商或恶意行为者利用的风险。该产品提供匿名功能以保护提示语隐私,通过ztPolicyServer和ztDataPrivacy确保数据安全和隐私,优化提示语和验证结果以提高准确性并防止模型编造,并支持与LangChain、Zapier等多种工具集成。该产品分为免费版、标准版、商业版和企业版等多个定价方案,功能和服务级别有所不同。ZeroTrusted.ai致力于简化安全合规,通过云无关的零信任解决方案、动态自适应加密等技术最大程度地保护应用程序和数据。

视频指令调优与合成数据研究

LLaVA-Video是一个专注于视频指令调优的大型多模态模型（LMMs），通过创建高质量的合成数据集LLaVA-Video-178K来解决从网络获取大量高质量原始数据的难题。该数据集包括详细的视频描述、开放式问答和多项选择问答等任务，旨在提高视频语言模型的理解和推理能力。LLaVA-Video模型在多个视频基准测试中表现出色，证明了其数据集的有效性。

AI解读隐私政策，保护个人隐私

parsepolicy是一款利用人工智能解读隐私政策的产品。通过先进的解析技术，将繁琐的法律术语和复杂性简化，将隐私政策转化为易于理解的语言。用户可以更好地了解自己的数据处理方式，保护个人隐私。产品采用先进的加密和安全协议，确保用户数据的保护。个人信息将保持机密，用户的电子邮件地址仅用于沟通，不会被共享或出售。该产品目前处于MVP阶段，免费使用。

保护你的数据，避免被大型语言模型获取。

AI Eraser是一款免费的Chrome扩展程序，旨在帮助用户从ChatGPT的提示中删除个人数据，如社会安全号码、API密钥、电子邮件地址等。它完全在设备上运行，不需要将数据发送到任何地方，保护用户隐私，确保使用体验。

本地部署AI工具，保护数据隐私，降低成本

Self-hosted AI Starter Kit 是一个本地部署的AI工具包，旨在帮助用户在自有硬件上快速启动AI项目。它通过Docker Compose模板，简化了本地AI工具的部署过程。该工具包包括n8n以及一系列精选的本地AI工具，如Ollama、Qdrant和PostgreSQL，支持快速搭建自托管AI工作流。它的优势在于增强了数据隐私保护，减少了对外部API调用的依赖，从而降低了成本。此外，它还提供了AI工作流模板和网络配置，支持本地部署或私有云实例。

数据隐私管理软件

Trūata Calibrate是一款云原生软件，通过智能自动化功能，帮助组织快速有效地测量和减轻数据隐私风险。该平台提供了一个智能、标准化的解决方案，用于管理隐私风险，并确保数据可以在整个业务生态系统中安全使用。它可以扫描数据资产以识别直接和间接的隐私风险，执行有针对性的去标识化，以快速实现安全数据共享，并创建合规的审计轨迹。Trūata Calibrate将隐私设计融入日常运营中，解锁数据，并确保数据可以自信、负责任和合规地使用。

智能AI助手，本地处理数据，保护隐私。

H2O AI Personal GPT是一款由H2O.ai开发的AI助手应用，旨在提供智能、对话式的AI服务，同时确保用户的隐私安全。该应用在本地处理数据，无需担心数据离开设备，支持无网络环境下使用，适合需要移动办公和隐私保护的用户。

数据管道隐私管理软件

Truata Calibrate是一款云原生软件，旨在帮助组织以隐私为核心差异化因素，实现数据管道的操作化。通过智能自动化，该平台支持快速有效地测量和减轻隐私风险，提供集中式仪表板，为管理隐私风险提供智能标准化解决方案，并确保数据可以在整个业务生态系统中得到有效转换。Truata Calibrate通过专利待定的指纹技术区别于其他市场参与者，使用户能够自动化定量风险评估，了解风险评分，并就数据资产做出明智决策。同时，它还提供数据转换的动态建议，并在执行法医级别的有针对性的风险减轻之前模拟隐私效用影响，以确保您可以最大程度地提高数据效用。该软件可以在现有的云环境中无缝集成，从而可以保护数据管道，并为洞察驱动型团队提供隐私增强型数据。

ChatGPT数据保护与合规

Nightfall for ChatGPT是一个插件，通过数据遗失预防功能，保护ChatGPT中的敏感数据，确保合规性。它可以创建和执行租户特定的策略，自定义检测规则，自动检测PII、PCI、PHI、秘密和凭据，将敏感数据屏蔽，为员工提供自定义通知，监控和响应警报，并在单个面板中处理违规情况。

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。

数据定制化服务，助力模型精准微调

Bespoke Labs专注于提供高质量的定制化数据集服务，以支持工程师进行精确的模型微调。公司由Google DeepMind的前员工Mahesh和UT Austin的Alex共同创立，旨在改善高质量数据的获取，这对于推动领域发展至关重要。Bespoke Labs提供的工具和平台，如Minicheck、Evalchemy和Curator，都是围绕数据集的创建和管理设计的，以提高数据的质量和模型的性能。

R2 Copilot：保护数据隐私的私密聊天AI助手

R2 Copilot是业界首个保护数据隐私的AI助手，帮助您提升性能而不会泄露隐私。R2通过在用户与人工助手之间的通信链中加入数据安全控制来确保隐私。它可以与您合作，按照您的节奏，使用自然语言获取答案，无论是回复电子邮件，分析数据集之间的依赖关系，创建初稿还是进行简单的翻译请求。它可以做到这一切，甚至更多。

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。

Steiner 是一个基于合成数据训练的推理模型，旨在探索多种推理路径并自主验证。

Steiner 是由 Yichao 'Peak' Ji 开发的推理模型系列，专注于通过强化学习在合成数据上训练，能够在推理时探索多种路径并自主验证或回溯。该模型的目标是复现 OpenAI o1 的推理能力，并验证推理时的扩展曲线。Steiner-preview 是一个正在进行中的项目，其开源目的是为了分享知识并获取更多真实用户的反馈。尽管该模型在某些基准测试中表现出色，但尚未完全实现 OpenAI o1 的推理扩展能力，因此仍处于开发阶段。