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研究人员最强大的发现应用程序
ResearchRabbit是研究人员最强大的发现应用程序。它为研究人员提供了强大的搜索和筛选功能,帮助他们快速找到所需的学术论文、数据集和其他研究资源。ResearchRabbit还具有智能推荐和团队协作功能,帮助研究人员更好地组织和管理他们的研究工作。该应用程序还提供了定价方案,适用于个人研究人员和团队。
一站式搜索开源成果的平台
Paper Central 是 Hugging Face 推出的一个全面、便捷的学术平台,它将arXiv、Hugging Face 论文页、模型、数据集、Space、GitHub 和会议论文集等多个来源的开源学术资源整合在一起,帮助研究人员和开发者快速获取并使用开源资源。
快速生成高质量研究论文标题
AI论文标题生成器是一个在线工具,旨在帮助研究人员和学生快速生成高质量的研究论文标题。它利用人工智能技术,根据用户输入的研究类型和具体主题,自动生成多个标题选项。这个工具特别适合需要快速确定论文标题的学者和学生,可以节省大量时间,提高研究效率。
AI增强的阅读、搜索和写作平台,提升研究效率。
TXYZ是一个AI增强的研究平台,通过先进的人工智能技术,为用户提供从学术研究到行业研发、市场研究等多领域的研究支持。它通过即时提取研究洞见、个性化的每日论文推荐、自然语言搜索和一站式研究图书馆等功能,帮助研究人员提高工作效率,减少研究过程中的'幻觉'问题,提供可靠的答案。
CNKI AI 学术研究助手是基于 AI 技术的智能化学术研究助手,实现问答式增强检索和生成式知识服务。
CNKI AI 学术研究助手是同方知网结合 AI 技术推出的全新智能化服务,能够简化繁复的检索与研究流程,提供快速的问答式检索和智能创作辅助。该产品背景信息丰富,定位于提升学术研究效率。
即时撰写研究论文
Samwell AI是一个免费在线工具,帮助您撰写更好的论文、求职信和摘要。它使写作和研究变得简单、快速、有趣,并提供最佳结果。功能包括:引导式写作、音频摘要、无抄袭、内联MLA引文、相关视频参考、兴趣驱动学习等。定价方案包括:免费版、高中版、大学版和学术版。
快速找到财务信息的研究助手
hilakey是一款财务研究助手,可以帮助用户快速找到财务报告中的答案。它基于可靠的主要数据源,如SEC文件和财报电话,提供真实可靠的答案。hilakey支持查询S&P 500和NIFTY 50的财报电话,以及S&P 500公司的经调整财务数据。用户还可以上传自己的PDF文件,并进行问题提问。hilakey还可以与企业内部信息进行集成,并支持各种文件格式和表格数据。
NextGenAI 是 OpenAI 发起的联盟,旨在通过 AI 加速研究突破和变革教育。
NextGenAI 是由 OpenAI 发起的联盟,联合了 15 所领先研究机构,致力于利用 AI 加速研究突破和变革教育。该联盟获得 OpenAI 提供的 5000 万美元研究资助、计算资金和 API 访问权限,支持学生、教育工作者和研究人员拓展知识前沿。通过联合美国及海外的机构,NextGenAI 旨在以比单一机构更快的速度推动进步,培养下一代能够塑造 AI 未来的领导者。
一个支持DeepSeek R1的AI驱动研究助手,结合搜索引擎、网络爬虫和大型语言模型进行深度研究。
该产品是一个基于Web的AI研究工具,旨在帮助用户快速、深入地进行主题研究。它通过整合多种搜索引擎、网络爬虫技术和大型语言模型,能够迭代地进行深度研究,并以直观的树形结构展示研究过程。该工具支持多种语言的搜索,还具备实时反馈、搜索可视化、导出报告等功能,极大地提高了研究效率。它适用于需要进行大量信息收集和分析的用户,无论是学生、研究人员还是专业人士,都能从中受益。目前该产品免费提供,具有很高的性价比和实用价值。
DeepTutor 是一款专注于学术论文阅读的智能助手,支持文本、图表、公式等深度理解。
DeepTutor 是一款面向学术研究与学习的智能工具,通过 AI 技术为用户提供深度的文档解读服务。它不仅能够提取文本信息,还能理解图表、公式等复杂内容,帮助用户快速获取关键信息。该产品主要面向学生、研究人员以及专业人士,旨在提高他们的学习和研究效率。目前,DeepTutor 提供免费试用,用户可以通过上传文件并选择不同的生成模型来体验其强大的功能。
通过强化学习提升大型语言模型在开源软件演变中的推理能力
SWE-RL 是由 Facebook Research 提出的一种基于强化学习的大型语言模型推理技术,旨在利用开源软件演变数据提升模型在软件工程任务中的表现。该技术通过规则驱动的奖励机制,优化模型的推理能力,使其能够更好地理解和生成高质量的代码。SWE-RL 的主要优点在于其创新性的强化学习方法和对开源数据的有效利用,为软件工程领域带来了新的可能性。该技术目前处于研究阶段,尚未明确商业化定价,但其在提升开发效率和代码质量方面具有显著潜力。
Magma-8B 是微软推出的一款多模态 AI 模型,能够处理图像和文本输入并生成文本输出。
Magma-8B 是微软开发的一款多模态 AI 基础模型,专为研究多模态 AI 代理而设计。它结合了文本和图像输入,能够生成文本输出,并具备视觉规划和代理能力。该模型使用了 Meta LLaMA-3 作为语言模型骨干,并结合 CLIP-ConvNeXt-XXLarge 视觉编码器,支持从无标签视频数据中学习时空关系,具有强大的泛化能力和多任务适应性。Magma-8B 在多模态任务中表现出色,特别是在空间理解和推理方面。它为多模态 AI 研究提供了强大的工具,推动了虚拟和现实环境中复杂交互的研究。
一个开源的多智能体聊天界面,支持在一个动态对话中管理多个智能体。
Open Multi-Agent Canvas 是一个基于 Next.js、LangGraph 和 CopilotKit 构建的开源多智能体聊天界面。它允许用户在一个动态对话中管理多个智能体,主要用于旅行规划和研究。该产品利用先进的技术,为用户提供高效、灵活的多智能体交互体验。其开源特性使得开发者可以根据需求进行定制和扩展,具有很高的灵活性和可扩展性。
一种通过文本迷宫解决任务来增强大型语言模型视觉推理能力的创新方法
AlphaMaze 是一个专注于提升大型语言模型(LLM)视觉推理能力的项目。它通过文本形式描述的迷宫任务来训练模型,使其能够理解和规划空间结构。这种方法不仅避免了复杂的图像处理,还通过文本描述直接评估模型的空间理解能力。其主要优点是能够揭示模型如何思考空间问题,而不仅仅是能否解决问题。该模型基于开源框架,旨在推动语言模型在视觉推理领域的研究和发展。
SWE-Lancer 是一个包含 1400 多个自由软件工程任务的基准测试,总价值 100 万美元。
SWE-Lancer 是由 OpenAI 推出的一个基准测试,旨在评估前沿语言模型在真实世界中的自由软件工程任务中的表现。该基准测试涵盖了从 50 美元的漏洞修复到 32000 美元的功能实现等多种独立工程任务,以及模型在技术实现方案之间的选择等管理任务。通过模型将性能映射到货币价值,SWE-Lancer 为研究 AI 模型开发的经济影响提供了新的视角,并推动了相关研究的发展。
为AI代理提供高质量零售数据和订单自动化的API。
Zinc API 是一个专注于零售领域的API服务,旨在为AI代理和自动化工具提供高质量的零售数据以及订单处理能力。它通过简化与各大零售商的集成,帮助开发者快速构建和扩展零售相关的应用。Zinc API 的主要优点包括数据的实时性和准确性、强大的订单处理能力以及对AI友好的接口设计。该产品已经为超过10年的零售API提供商,为用户提供可靠和安全的连接,支持从搜索、产品详情到订单跟踪的全流程自动化,适合需要快速扩展零售业务的AI公司和开发者。
AI研究资源导航网站,提供AI研究资源、文档和实践案例
DeepResearch123是一个AI研究资源导航平台,旨在为研究人员、开发者和爱好者提供丰富的AI研究资源、文档和实践案例。该平台涵盖了机器学习、深度学习和人工智能等多个领域的最新研究成果,帮助用户快速了解和掌握相关知识。其主要优点是资源丰富、分类清晰,便于用户查找和学习。该平台面向对AI研究感兴趣的各类人群,无论是初学者还是专业人士都能从中受益。目前平台免费开放,用户无需付费即可使用所有功能。
构建世界上最好的真正开放的人工智能,让用户拥有数据和AI的未来。
NEAR AI致力于打造一个用户拥有数据和AI的未来。它通过开放标准和协议,让用户能够控制自己的数据,而不是被少数公司控制。NEAR AI的愿景是通过开放的模型和协议,让用户能够真正拥有和控制自己的AI,从而推动AI技术的民主化。它目前处于早期阶段,但已经展示了巨大的潜力和未来发展的可能性。
Aidy performs deep, persistent, and tailored research on policy, politics, and markets.
Aidy是一个由Y Combinator支持的在线研究平台,专注于政策、政治和市场的深度、持续和定制化研究。它通过跟踪高质量的网络资源,为用户提供最新的情报和分析,帮助用户和组织在相关领域取得卓越表现。Aidy的主要优点在于其能够确保用户不会错过任何关键信息,如行动、引用或文档,并且可以根据用户的需求,精确控制研究的深度和广度。该平台适用于各种规模的团队,从个人咨询公司到大型企业组织,都能从中获得竞争优势。具体价格未在页面中明确,但其定位是为专业用户提供深度研究服务。
视觉推理能力增强的实验性研究模型
QVQ-72B-Preview是由Qwen团队开发的实验性研究模型,专注于增强视觉推理能力。该模型在多学科理解和推理方面展现出强大的能力,特别是在数学推理任务上取得了显著的进步。尽管在视觉推理方面取得了进步,但QVQ并不完全取代Qwen2-VL-72B的能力,在多步视觉推理中可能会逐渐失去对图像内容的关注,导致幻觉。此外,QVQ在基本识别任务上并没有显示出比Qwen2-VL-72B更显著的改进。
本地网络研究和报告编写助手
Research Rabbit是一个基于人工智能的研究助手,能够自动深入用户定义的任何主题。它使用大型语言模型(LLM)根据用户的主题生成搜索查询,获取网络搜索结果,并用LLM总结结果。然后,它使用LLM反思总结,检查知识缺口,并生成新的搜索查询来填补这些缺口。这个过程会重复进行,直到用户定义的周期数,最终提供一个包含所有使用源的最终Markdown总结。该产品完全配置为与本地LLM(通过Ollama)一起运行。
探索未来通用AI助手的能力
Project Astra是Google DeepMind的一个研究原型项目,旨在探索未来通用AI助手的能力。它通过自然交互方式,如语音和视频,帮助用户探索世界。Project Astra代表了AI技术在日常生活中应用的前沿,强调了人工智能在提供个性化帮助、提高效率和促进创新方面的重要性。作为一项研究原型,Project Astra目前仅供有限数量的信任测试者使用,其背景信息和价格信息未在页面中明确提供。
大规模多模态推理与指令调优平台
MAmmoTH-VL是一个大规模多模态推理平台,它通过指令调优技术,显著提升了多模态大型语言模型(MLLMs)在多模态任务中的表现。该平台使用开放模型创建了一个包含1200万指令-响应对的数据集,覆盖了多样化的、推理密集型的任务,并提供了详细且忠实的理由。MAmmoTH-VL在MathVerse、MMMU-Pro和MuirBench等基准测试中取得了最先进的性能,展现了其在教育和研究领域的重要性。
将学术论文转换成生动的播客形式
Paper-to-Podcast是一个将学术论文转换成播客形式的工具,通过模拟三个人的讨论来让听众以更自然和人性化的方式理解论文内容。它不仅使复杂的信息更易于吸收,还提供了宝贵的洞见和批判性思考。该工具使用了OpenAI API进行文本到语音的转换,生成具有不同角色特点的逼真声音,使得听众可以在通勤或旅行时通过听而不是读来吸收研究论文的内容。
高性能英文文本生成模型
OLMo-2-1124-7B-SFT是由艾伦人工智能研究所(AI2)发布的一个英文文本生成模型,它是OLMo 2 7B模型的监督微调版本,专门针对Tülu 3数据集进行了优化。Tülu 3数据集旨在提供多样化任务的顶尖性能,包括聊天、数学问题解答、GSM8K、IFEval等。该模型的主要优点包括强大的文本生成能力、多样性任务处理能力以及开源的代码和训练细节,使其成为研究和教育领域的有力工具。
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