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记录你的屏幕和自己的视频,然后通过即时链接分享,使用注释、评论和高亮进行协作。
Twiso是一个可以自动记录会议笔记、录制视频更新、分享强大见解等的工具。主要功能包括:1. Google Meet的AI笔记功能,可以一键转录和总结录制内容;2. 屏幕录制,可以录制屏幕、摄像头或两者同时;3. 注释和评论,可以对屏幕的特定部分进行标注,并留下基于时间的评论;4. 视频编辑,通过编辑转录内容进行简单的视频编辑;5. 视频托管,可以将所有视频存储和组织在一个地方。适用于创意分享、产品演示、设计评审、错误报告、入职培训和项目更新等场景。
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独立分析AI语言模型和API提供商,帮助选择适合的模型和API。
Artificial Analysis是一个专注于AI语言模型和API提供商的独立分析平台。它提供详细的性能评估,帮助用户理解AI领域的格局,并为他们的具体用例选择最佳的模型和API提供商。该平台通过质量指数、吞吐量和价格等多个维度对不同的AI模型进行比较,使用户能够做出更明智的选择。
小米开发的大规模预训练语言模型,参数规模64亿。
MiLM-6B是由小米公司开发的大规模预训练语言模型,参数规模达到64亿,它在中文基础模型评测数据集C-Eval和CMMLU上均取得同尺寸最好的效果。该模型代表了自然语言处理领域的最新进展,具有强大的语言理解和生成能力,可以广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多种场景。
Google的尖端开放视觉语言模型
PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型,它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B,能够理解图像和文本,并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计,如图像描述、视觉问答、分割等,是研究和开发领域的重要工具。
专为数据标注、清洗和丰富设计的先进语言模型
Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型,包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率,减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动,从而更快地实现数据的商业价值。
Aloe是一款专为医疗领域设计的高性能语言模型,提供先进的文本生成和对话能力。
Aloe是由HPAI开发的一款医疗领域的语言模型,基于Meta Llama 3 8B模型进行优化。它通过模型融合和先进的提示策略,达到了与其规模相匹配的最先进水平。Aloe在伦理和事实性指标上得分较高,这得益于红队和对齐工作的结合。该模型提供了医疗特定的风险评估,以促进这些系统的安全使用和部署。
尽情体验LawBotica的法律AI助手的强大功能。轻松审查、总结和与法律文件交流。立即尝试!
LawBotica是一款革命性的法律工具,通过自动化摘要生成、制作案件时间线、提供全面的尽职调查文件审核、交互式对话和协作工作空间,将数月的工作转化为高效的几分钟。它通过定制的法律语言模型实现智能文档摘要、聊天和合作功能,并提供详细的分析、关键见解和实用建议。
Fugaku-LLM是一个专注于文本生成的人工智能模型。
Fugaku-LLM是一个由Fugaku-LLM团队开发的人工智能语言模型,专注于文本生成领域。它通过先进的机器学习技术,能够生成流畅、连贯的文本,适用于多种语言和场景。Fugaku-LLM的主要优点包括其高效的文本生成能力、对多种语言的支持以及持续的模型更新,以保持技术领先。该模型在社区中拥有广泛的应用,包括但不限于写作辅助、聊天机器人开发和教育工具。
一个由LLMs驱动的智能Siri,无需专用硬件即可使用。
Siri-Ultra是一个基于云的智能助手,可以在Cloudflare Workers上运行,并且可以与任何大型语言模型(LLM)配合使用。它利用了LLaMA 3模型,并且通过自定义函数调用来获取天气数据和在线搜索。这个项目允许用户通过Apple Shortcuts来使用Siri,从而消除了对专用硬件设备的需求。
一款具有128k有效上下文长度的70B参数的大型语言模型。
Llama-3-Giraffe-70B-Instruct是Abacus.AI推出的一款大型语言模型,它通过PoSE和动态NTK插值的训练方法,具有更长的有效上下文长度,能够处理大量的文本数据。该模型在训练中使用了约1.5B个token,并且通过适配器转换技术,将Llama-3-70B-Base模型的适配器应用到Llama-3-Giraffe-70B-Instruct上,以提高模型的性能。
构建高级语音AI,由LLM提供支持,实现人类般的交互体验。
Retell AI是一个强大的AI代理构建平台,允许用户快速构建和测试复杂的工作流程,并通过电话呼叫、网络呼叫或任何其他地方部署它们。该平台支持使用任何大型语言模型(LLM),并提供了实时的交互体验,包括人类般的声音和语音克隆支持。Retell AI的主要优点包括低延迟、高稳定性和符合HIPAA标准的安全性。
一个完全开源的大型语言模型,提供先进的自然语言处理能力。
MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型,它包括预训练数据、数据处理管道(Matrix)、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练,使用了4.5T的英文和中文token,展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色,超越了同等规模的模型。为了研究目的,我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度,因此我们全面发布了MAP-NEO,包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。
Gemma 2B模型,支持10M序列长度,优化内存使用,适用于大规模语言模型应用。
Gemma 2B - 10M Context是一个大规模的语言模型,它通过创新的注意力机制优化,能够在内存使用低于32GB的情况下处理长达10M的序列。该模型采用了循环局部注意力技术,灵感来源于Transformer-XL论文,是处理大规模语言任务的强大工具。
开源的、专为大型语言模型优化的网页爬虫与抓取工具。
Crawl4AI是一个强大的、免费的网页爬取服务,旨在从网页中提取有用信息,并使其对大型语言模型(LLMs)和AI应用可用。它支持高效的网页爬取,提供对LLM友好的输出格式,如JSON、清理过的HTML和Markdown,支持同时爬取多个URL,并完全免费且开源。
为企业提供开源、灵活的AI模型开发、测试和运行平台。
Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台,旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型(LLMs)。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性,并能与Red Hat OpenShift® AI集成,进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
提升大型语言模型解决数学问题的能力
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型,旨在提高大型语言模型(LLMs)在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号,并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验,显示出在保持语言能力的同时,显著提升了数学问题解决能力。
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。
Prompto是一个开源的网络应用程序,旨在使与LLM的交互简单高效。
Prompto是一个开源的网页应用程序,旨在使与大型语言模型(LLMs)的交互简单高效。它可以轻松切换不同的LLMs,通过调整温度设置来调整LLM的创造力和风险水平,提供聊天机器人界面和笔记本界面,可以创建常用提示的模板,并且在浏览器中运行,确保流畅响应的体验。所有设置和聊天记录仅存储在浏览器的本地存储中,保护用户隐私。
在浏览器中尝试Cleanlab的可信任语言模型(TLM)
TLM Playground是Cleanlab的一个工具,用于在浏览器中使用可信任语言模型(TLM)。它提供了一个交互式界面,用户可以输入文本并获得模型生成的响应。TLM是一种基于深度学习的语言模型,它可以用于生成自然语言文本,例如回答问题、翻译、文本摘要等。
一个用于创意写作的大型语言模型,具有出色的写作风格。
Meta-Llama-3-120B-Instruct 是一个基于 Meta-Llama-3-70B-Instruct 通过 MergeKit 自我合并的大型语言模型。它在创意写作方面表现出色,但在其他任务上可能存在挑战。该模型使用 Llama 3 聊天模板,默认上下文窗口为 8K,可以通过绳索theta扩展。模型在生成文本时有时会出现错别字,并且喜欢使用大写字母。
一款高效经济的语言模型,具有强大的专家混合特性。
DeepSeek-V2是一个由236B参数构成的混合专家(MoE)语言模型,它在保持经济训练和高效推理的同时,激活每个token的21B参数。与前代DeepSeek 67B相比,DeepSeek-V2在性能上更强,同时节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,并提升了最大生成吞吐量至5.76倍。该模型在8.1万亿token的高质量语料库上进行了预训练,并通过监督式微调(SFT)和强化学习(RL)进一步优化,使其在标准基准测试和开放式生成评估中表现出色。
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