产品库

实时多模态内容审核平台

Seyft AI 是一个实时的多模态内容审核平台，能够过滤文本、图像和视频中的有害和不相关内容，确保合规性，并为不同的语言和文化背景提供个性化解决方案。该平台的主要优点包括实时审核、多语言支持、无需人工干预的图像和视频审核，以及易于集成的API。Seyft AI 的背景信息显示，它旨在帮助企业保持数字空间的清洁和安全，适用于需要内容审核的各种应用场景。

新一代多模态内容审核模型

omni-moderation-latest 是基于 GPT-4o 构建的新一代多模态内容审核模型，它在文本和图像内容的有害信息检测方面更加精确，帮助开发者构建更强大的审核系统。该模型支持文本和图像输入，特别在非英语语言中表现更准确。它能够评估内容是否符合诸如仇恨、暴力、自残等类别，并且提供更细致的审核决策控制。此外，它还提供概率分数来反映内容与检测类别的匹配可能性。该模型对所有开发者免费开放，旨在帮助开发者从最新的研究和安全系统投资中受益。

AI与人工审核结合的内容审核平台

elv.ai是一个利用人工智能和人工审核结合的内容审核平台，旨在保护、增长和分析评论。它通过AI技术过滤掉不当评论，24小时不间断工作，并在AI审核结果不自信时引入人工审核，确保95%的准确率。该平台支持多种语言和社交媒体网络，帮助品牌和媒体节省时间，提高社交媒体管理效率，同时确保在线安全和内容的真实性。

AI内容审核工具

Lasso内容审核是一款为信任与安全团队打造的AI内容审核解决方案。通过AI自动化和可自定义的审核规则，帮助团队轻松高效地进行内容审核。提供直观易用的仪表盘和可定制的设置，以满足不同的需求。确保在线社区的安全。

AI驱动的即时内容审核服务

Censorfy是一个利用人工智能技术进行即时内容审核的平台，它能够对文本和图像进行审核，确保内容的合规性。该服务通过一个HTTP请求即可完成，为用户提供高效、准确的内容审核解决方案。Censorfy的主要优点包括高效率、低成本和易用性，适合需要快速审核大量内容的企业和个人使用。

AI多模态数据绑定

ImageBind是一种新的AI模型，能够同时绑定六种感官模态的数据，无需显式监督。通过识别这些模态之间的关系（图像和视频、音频、文本、深度、热成像和惯性测量单元（IMUs）），这一突破有助于推动AI发展，使机器能够更好地分析多种不同形式的信息。探索演示以了解ImageBind在图像、音频和文本模态上的能力。

多模态AI开发助手

DevMind AI旨在无缝整合文本、图像、视频、音频和代码等多种模型的推理能力，帮助您像专业人士一样进行开发！DevMind AI通过AI功能增强您的项目。

安全内容审核模型

ShieldGemma是由Google开发的一系列基于Gemma 2构建的安全内容审核模型，专注于四个危害类别（儿童不宜内容、危险内容、仇恨和骚扰）。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型，仅包含英文版本，具有开放权重，包括2B、9B和27B参数大小的模型。这些模型旨在作为负责任的生成AI工具包的一部分，提高AI应用的安全性。

AI内容审核服务，保护下游部署安全。

Mistral Moderation API是Mistral AI推出的内容审核服务，旨在帮助用户检测和过滤不受欢迎的文本内容。该API是Le Chat中使用的审核服务的同一技术，现在对外开放，以便用户可以根据特定的应用和安全标准定制和使用这一工具。该模型是一个基于LLM（大型语言模型）的分类器，能够将文本输入分类到9个预定义的类别中。Mistral AI的这一API支持原生多语言，特别针对阿拉伯语、中文、英语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、俄语和西班牙语进行了训练。该API的主要优点包括提高审核的可扩展性和鲁棒性，以及通过技术文档提供的详细政策定义和启动指南，帮助用户有效实施系统级的安全防护。

多功能文本到多模态内容生成框架

Alpha-VLLM提供了一系列模型，支持从文本到图像、音频等多模态内容的生成。这些模型基于深度学习技术，可以广泛应用于内容创作、数据增强、自动化设计等领域。

多模态语言模型

SpeechGPT是一种多模态语言模型，具有内在的跨模态对话能力。它能够感知并生成多模态内容，遵循多模态人类指令。SpeechGPT-Gen是一种扩展了信息链的语音生成模型。SpeechAgents是一种具有多模态多代理系统的人类沟通模拟。SpeechTokenizer是一种统一的语音标记器，适用于语音语言模型。这些模型和数据集的发布日期和相关信息均可在官方网站上找到。

前沿的多模态大型语言模型

NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型，专注于视觉-语言任务，并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。

多模态语言模型预测网络

Honeybee是一个适用于多模态语言模型的局部性增强预测器。它能够提高多模态语言模型在不同下游任务上的性能,如自然语言推理、视觉问答等。Honeybee的优势在于引入了局部性感知机制,可以更好地建模输入样本之间的依赖关系,从而增强多模态语言模型的推理和问答能力。

谷歌多模态AI模型Gemini,支持文本和图像的组合推理

Gemini是谷歌DeepMind推出的新一代人工智能系统。它能够进行多模态推理,支持文本、图像、视频、音频和代码之间的无缝交互。Gemini在语言理解、推理、数学、编程等多个领域都超越了之前的状态,成为迄今为止最强大的AI系统之一。它有三个不同规模的版本,可满足从边缘计算到云计算的各种需求。Gemini可以广泛应用于创意设计、写作辅助、问题解答、代码生成等领域。

多模态智能分块库

Semantic Chunkers 是一个多模态分块库，用于智能地对文本、视频和音频进行分块，提高AI和数据处理的效率和准确性。

多模态AI模型，图像理解与生成兼备

Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型，具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成，提供不同规模的版本，性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术，通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息，同时结合LLM生成文本链接两个模型。

多模态多视角视频数据集和基准挑战

Ego-Exo4D 是一个多模态多视角视频数据集和基准挑战，以捕捉技能人类活动的自我中心和外部中心视频为中心。它支持日常生活活动的多模态机器感知研究。该数据集由 839 位佩戴摄像头的志愿者在全球 13 个城市收集，捕捉了 1422 小时的技能人类活动视频。该数据集提供了专家评论、参与者提供的教程样式的叙述和一句话的原子动作描述等三种自然语言数据集，配对视频使用。Ego-Exo4D 还捕获了多视角和多种感知模态，包括多个视角、七个麦克风阵列、两个 IMUs、一个气压计和一个磁强计。数据集记录时严格遵守隐私和伦理政策，参与者的正式同意。欲了解更多信息，请访问官方网站。

多模态图像生成模型

Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。

多模态文本到图像生成模型

EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。

Noodle4是第一个使用AI平台，可以快速、准确地对内容进行审核，包括图片、视频、文字和音频，与通常需要几天或几周来审核的要求、禁止事项和合规性进行交叉参考。

Noodle4是一种使用AI对内容进行综合审核的平台。它可以根据要求、禁止事项和合规性对内容进行审核，并分类检查特定产品的内容合规性。Noodle4的模型可以确保与创作者内容的一致性，为您的品牌提供信心。

AI源代码审核

Hacker AI是一款基于人工智能的源代码审核工具，通过扫描源代码来识别潜在的安全漏洞，帮助组织发现并修复这些问题，以预防安全漏洞被黑客或其他恶意行为利用。Hacker AI由法国一家总部位于图卢兹的公司开发，采用了先进的人工智能技术。

多模态综合理解与创作

DreamLLM是一个学习框架，首次实现了多模态大型语言模型（LLM）在多模态理解和创作之间的协同效应。它通过直接在原始多模态空间中进行采样，生成语言和图像的后验模型。这种方法避免了像CLIP这样的外部特征提取器所固有的限制和信息损失，从而获得了更全面的多模态理解。DreamLLM还通过建模文本和图像内容以及无结构布局的原始交叉文档，有效地学习了所有条件、边缘和联合多模态分布。因此，DreamLLM是第一个能够生成自由形式交叉内容的MLLM。全面的实验证明了DreamLLM作为零样本多模态通才的卓越性能，充分利用了增强的学习协同效应。

多模态大语言模型，提升多模态推理能力

InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型（MLLM），通过引入混合偏好优化（MPO）过程，增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线，并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面，InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化，并使用MMPR数据集进行微调，展现出更强的多模态推理能力，且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率，超越InternVL2-8B 8.7个点，且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。

先进的多模态AI模型家族

Molmo是一个开放的、最先进的多模态AI模型家族，旨在通过学习指向其感知的内容，实现与物理和虚拟世界的丰富互动，为下一代应用程序提供行动和交互的能力。Molmo通过学习指向其感知的内容，实现了与物理和虚拟世界的丰富互动，为下一代应用程序提供行动和交互的能力。

基于多模态的 AI 模型，无缝进行图像、视频、音频和代码的推理

Google Gemini 是一款基于多模态的 AI 模型，能够无缝进行图像、视频、音频和代码的推理。Gemini 是 DeepMind 推出的最先进的 AI 模型，能够在 MMLU（大规模多任务语言理解）等各项测试中超越人类专家。Gemini 具有出色的推理能力，在各种多模态任务中取得了最先进的性能。

高性能多模态AI模型

Gemini Pro是DeepMind推出的一款高性能多模态AI模型，专为广泛的任务设计，具有高达两百万token的长上下文窗口，能够处理大规模文档、代码、音频和视频等。它在多个基准测试中表现出色，包括代码生成、数学问题解决和多语言翻译等。

前沿级多模态AI模型，提供图像和文本理解

Pixtral Large是Mistral AI推出的一款前沿级多模态AI模型，基于Mistral Large 2构建，具备领先的图像理解能力，能够理解文档、图表和自然图像，同时保持Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。该模型在多模态基准测试中表现优异，特别是在MathVista、ChartQA和DocVQA等测试中超越了其他模型。Pixtral Large在MM-MT-Bench测试中也展现了竞争力，超越了包括Claude-3.5 Sonnet在内的多个模型。该模型适用于研究和教育用途的Mistral Research License (MRL)，以及适用于商业用途的Mistral Commercial License。

统一的多模态生成模型

Unified-IO 2是一个统一的多模态生成模型,能够理解和生成图像、文本、音频和动作。它使用单个编码器-解码器Transformer模型,将不同模式(图像、文本、音频、动作等)的输入和输出都表示为一个共享的语义空间进行处理。该模型从头开始在大规模的多模态预训练语料上进行训练,使用了多模态的去噪目标进行优化。为了学会广泛的技能,该模型还在120个现有数据集上进行微调,这些数据集包含提示和数据增强。Unified-IO 2在GRIT基准测试中达到了最先进的性能,在30多个基准测试中都取得了强劲的结果,包括图像生成和理解、文本理解、视频和音频理解以及机器人操作。

AI合同审核

Maigon AI 合同审查是一款基于人工智能的合同审查工具。它可以快速筛查协议、回答法律问题，并为最终合同的定稿提供指导，帮助您快速完成交易。我们的解决方案采用最先进的深度学习技术，确保最大的准确性和效率。我们定期根据客户需求，增加对新类型合同的支持。