需求人群:
"Sandbox Fusion的目标受众是开发者、数据科学家和研究人员,他们需要一个安全、多功能的环境来测试和验证代码。这个产品提供了一个集成了多种编程语言和数据集的平台,使得用户可以轻松地进行跨领域的代码测试和验证,从而提高开发效率和代码质量。"
使用场景示例:
开发者使用Sandbox Fusion测试新的算法实现。
数据科学家利用Sandbox Fusion进行机器学习模型的代码验证。
教育工作者使用Sandbox Fusion为学生提供一个安全的编程学习环境。
产品特色:
支持多达20种编程语言的代码测试。
集成超过10个编码相关的评估数据集。
提供标准化数据格式和统一的HTTP API访问。
优化云基础设施部署。
在有特权容器时提供内置安全隔离。
适用于大型语言模型(LLMs)。
支持多领域测试,包括编程、数学和硬件编程。
使用教程:
1. 访问Sandbox Fusion官方网站。
2. 根据需要选择相应的编程语言和数据集。
3. 通过HTTP API提交代码进行测试。
4. 查看测试结果和评估数据集的反馈。
5. 根据反馈调整代码,优化性能。
6. 重复步骤3-5,直到代码达到预期效果。
7. 如果需要,可以查看Sandbox Fusion提供的文档和教程,了解更多高级功能。
浏览量:12
最新流量情况
月访问量
2562
平均访问时长
00:01:42
每次访问页数
2.16
跳出率
41.96%
流量来源
直接访问
26.97%
自然搜索
12.40%
邮件
0.04%
外链引荐
55.19%
社交媒体
5.01%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
美国
46.66%
多功能代码沙箱,适用于大型语言模型。
Sandbox Fusion是一个多功能代码沙箱,专为大型语言模型(LLMs)设计。它支持多达20种编程语言,能够全面测试包括编程、数学和硬件编程在内的多个领域。Sandbox Fusion集成了超过10个与编码相关的评估数据集,这些数据集具有标准化的数据格式,并且可以通过统一的HTTP API访问。此外,Sandbox Fusion针对云基础设施部署进行了优化,并在有特权容器时提供内置的安全隔离。产品背景信息显示,Sandbox Fusion由字节跳动有限公司开发,旨在为开发者提供一个安全、高效的代码测试环境。
123B参数的大型语言模型,具备先进推理和编码能力。
Mistral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI提供的一款具有123B参数的大型语言模型,它在推理、知识、编码等方面具有最先进的能力。该模型支持多种语言,并在80多种编程语言上进行了训练,包括但不限于Python、Java、C、C++等。它以代理为中心,具备原生函数调用和JSON输出能力,是进行科研和开发的理想选择。
简单易用,释放AI的强大力量
5ire是一个以简洁和用户友好为核心的AI产品,旨在让即使是初学者也能轻松利用大型语言模型。它支持多种文档格式的解析和向量化,具备本地知识库、使用分析、提示库、书签和快速关键词搜索等功能。作为一个开源项目,5ire提供免费下载,并且提供了按需付费的大型语言模型API服务。
高效能的语言模型,支持本地智能和设备端计算。
Ministral-8B-Instruct-2410是由Mistral AI团队开发的一款大型语言模型,专为本地智能、设备端计算和边缘使用场景设计。该模型在类似的大小模型中表现优异,支持128k上下文窗口和交错滑动窗口注意力机制,能够在多语言和代码数据上进行训练,支持函数调用,词汇量达到131k。Ministral-8B-Instruct-2410模型在各种基准测试中表现出色,包括知识与常识、代码与数学以及多语言支持等方面。该模型在聊天/竞技场(gpt-4o判断)中的性能尤为突出,能够处理复杂的对话和任务。
35亿参数的高性能生成模型
C4AI Command R 08-2024是由Cohere和Cohere For AI开发的35亿参数大型语言模型,专为推理、总结和问答等多种用例优化。该模型支持23种语言的训练,并在10种语言中进行了评估,具有高性能的RAG(检索增强生成)能力。它通过监督式微调和偏好训练,以符合人类对有用性和安全性的偏好。此外,该模型还具备对话工具使用能力,能够通过特定的提示模板生成基于工具的响应。
基于大型语言模型的语音识别技术。
Seed-ASR是由字节跳动公司开发的基于大型语言模型(Large Language Model, LLM)的语音识别模型。它通过将连续的语音表示和上下文信息输入到LLM中,利用LLM的能力,在大规模训练和上下文感知能力的引导下,显著提高了在包括多个领域、口音/方言和语言的综合评估集上的表现。与最近发布的大型ASR模型相比,Seed-ASR在中英文公共测试集上实现了10%-40%的词错误率降低,进一步证明了其强大的性能。
多语言大型语言模型,优化对话场景。
Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型,包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化,并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整,以符合人类对有用性和安全性的偏好。
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。
大型语言模型,支持多语言和代码数据
Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型(LLM),是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括:支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头(GQA)、2^17词汇量(约128k)、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多种基准测试中表现出色,如HellaSwag(0-shot)、Winogrande(0-shot)、OpenBookQA(0-shot)等。
12B参数的大型语言模型
Mistral-Nemo-Base-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的12B参数大型预训练生成文本模型。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于相同或更小规模的现有模型。其主要特点包括:Apache 2.0许可证发布,支持预训练和指令版本,128k上下文窗口训练,支持多种语言和代码数据,是Mistral 7B的替代品。模型架构包括40层、5120维、128头维、14364隐藏维、32头数、8个kv头(GQA)、词汇量约128k、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多个基准测试中表现出色,如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
多模态大型语言模型,支持图像与文本的深度交互
InternVL 2.5 是一个先进的多模态大型语言模型系列,它在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,维持了其核心模型架构。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,例如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5 支持多图像和视频数据,具备动态高分辨率训练方法,能够在处理多模态数据时提供更好的性能。
多模态大型语言模型,支持图像和文本理解
InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,保持了其核心模型架构。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5支持多图像和视频数据,通过动态高分辨率训练方法,增强了模型处理多模态数据的能力。
免费AI音乐生成器,快速创作高质量音乐。
SunoAiFree是一个前沿的AI音乐生成平台,专注于音乐生成和文本到音乐的转换。它提供免费的AI音乐生成服务,使用户能够快速创作出符合行业标准的高质量音乐曲目。SunoAiFree的技术先进,支持多种语言输入,能够理解并生成相应的音乐,具有快速的音乐生成速度和高质量的输出,满足不同用户的需求。
多模态大型语言模型,支持图像与文本的交互理解。
InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强,以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构,集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型,如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能,包括图像和视频理解、多语言理解等。
多模态大型语言模型,融合视觉与语言理解。
InternVL2_5-26B是一个先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,进一步发展而来。该模型保持了其前身的“ViT-MLP-LLM”核心模型架构,并集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),例如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5系列模型在多模态任务中展现出卓越的性能,尤其在视觉感知和多模态能力方面。
先进的多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是OpenGVLab推出的多模态大型语言模型系列,它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强,以及数据质量提升。该模型系列能够处理图像、文本和视频数据,具备多模态理解和生成的能力,是当前多模态人工智能领域的前沿产品。InternVL 2.5系列模型以其高性能和开源特性,为多模态任务提供了强大的支持。
先进多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,进一步发展而来。该模型系列在视觉感知和多模态能力方面进行了优化,支持包括图像、文本到文本的转换在内的多种功能,适用于需要处理视觉和语言信息的复杂任务。
最新的视觉语言模型,支持多语言和多模态理解
Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频,并可以集成到手机、机器人等设备中,进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文,Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强了其多模态处理能力。
Qwen2-VL-7B是最新的视觉语言模型,支持多模态理解和文本生成。
Qwen2-VL-7B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最先进的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频,为基于视频的问题回答、对话、内容创作等提供高质量的支持。此外,Qwen2-VL还支持多语言,除了英语和中文,还包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强了其多模态处理能力。
最先进的视觉语言模型,支持多模态理解和文本生成。
Qwen2-VL-2B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最先进的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频,为基于视频的问题回答、对话、内容创作等提供高质量的支持。Qwen2-VL还支持多语言,除了英语和中文,还包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强了其多模态处理能力。
70亿参数的多语言大型语言模型
Llama-3.3-70B-Instruct是由Meta开发的一个70亿参数的大型语言模型,专门针对多语言对话场景进行了优化。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来提高其有用性和安全性。它支持多种语言,并能够处理文本生成任务,是自然语言处理领域的一项重要技术。
评估大型语言模型作为全栈开发者的能力
FullStack Bench是一个多语言的全栈编程基准测试,涵盖了广泛的应用领域和16种编程语言的3K测试样本,显著推动了代码语言模型在现实世界代码开发场景中的相关能力。该产品代表了编程语言模型在全栈开发领域的应用,其重要性在于能够评估和提升模型在实际编程任务中的表现,对于开发者和AI研究者来说都是一个宝贵的资源。
API工具平台,提供SDK、API文档、Terraform提供商和端到端测试。
Speakeasy是一个专注于API工具的平台,它提供一流的SDK、API文档、Terraform提供商和端到端测试功能。这个平台以OpenAPI为基础,支持多种编程语言,帮助开发者提高API集成效率,减少API支持成本,并扩大API的潜在用户群体。Speakeasy通过自动化SDK生产,帮助企业以成本效益的方式满足客户的编程语言需求,降低集成成本。
AI驱动的打字机,将语音转换为100多种语言的文字。
Dial8是一款AI驱动的语音转文字软件,专为Mac用户设计。它支持100多种语言的语音转文字,并优化了本地处理,确保用户数据的隐私性。Dial8的本地处理方式意味着用户的语音数据完全在用户自己的Mac上处理,不会离开用户的计算机,从而保证了隐私和安全性。Dial8以其快速的转录速度、低资源消耗、离线工作能力和深度操作系统集成等特点,为用户提供了无缝的语音到文本的转换体验。
快速部署会说话的AI代理
ElevenLabs Conversational AI是一款能够快速部署在网页、移动设备或电话上的语音代理产品。它以低延迟、全配置性和无缝扩展性为特点,支持自然对话中的轮流发言和打断处理,适用于嘈杂环境中的不可预测对话。产品结合了语音转文本、大型语言模型(LLM)和文本转语音技术,支持多语言和自定义声音,适用于客户支持、调度、外呼销售等多种场景。
AI技术实现语音转文字和内容总结的应用
AI Transcriber: Speech to Text 是一款利用人工智能技术将语音备忘录、会议、访谈和视频转换成文字的应用。它不仅支持WhatsApp语音转录和通话录音转录,还具备多语言支持和自动总结功能。这款应用的主要优点在于其快速准确的AI转录能力,能够帮助用户节省时间并简化任务。产品背景信息显示,Voiser AI 是该应用的开发者,提供包括隐私政策和使用条款在内的详细信息。该应用免费下载,但提供应用内购买服务。
AI歌声合成工作站,为音乐创作而生。
ACE Studio是一个专业的AI歌声合成工作站,它通过强大的人工智能技术,使用户能够从MIDI和歌词生成录音室品质的AI歌声。产品支持多种语言的歌声合成,包括英语、西班牙语、中文和日语,覆盖多种音乐风格,如流行、灵魂、拉丁等。ACE Studio的主要优点在于其高度的可编辑性,用户不仅可以更换歌曲中的声音,还可以编辑旋律、歌词,甚至是音乐风格,创造出独特的演唱效果。此外,ACE Studio还提供了AI驱动的音轨分离器以及人声转MIDI功能,使任何歌曲的人声变得可编辑。产品背景信息显示,ACE Studio旨在为音乐制作人和作曲家提供升级音乐制作流程的工具,它不仅是一个AI歌声合成器,还是一个音乐创作和编辑的平台。关于价格,ACE Studio提供免费试用,用户可以免费开始体验,但具体的定价细节未在页面中明确说明。
© 2024 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14