需求人群:
Skywork适合需要将简单输入转化为多模态内容的用户,包括分析师制作报告、教育工作者设计幻灯片、家长制作有声书等。它为用户提供高效、便捷的办公体验。
使用场景示例:
分析师使用Skywork生成深度研究报告
教育工作者利用Skywork制作具有声音和图像的幻灯片
家长通过Skywork将文字内容转化为有声书
产品特色:
将简单输入转化为文档、幻灯片、表格、播客和网页
深度研究功能,提供全面的分析报告
提高工作效率,节省时间和精力
多种工具可供选择,满足不同需求
支持多模态内容创作,包括声音、图像和文字
智能生成具有深度研究的报告
适用于各种办公场景,提供定制化解决方案
可通过简单输入实现复杂内容创作
使用教程:
打开Skywork网站:https://skywork.ai
选择所需的功能模块,如文档、幻灯片、表格等
输入简单的内容并进行编辑和定制化
选择输出格式,生成所需的多模态内容
下载或分享生成的内容,完成创作任务
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将简单输入转化为多模态内容 - 文档、幻灯片、表格和深度研究、播客及网页。
Skywork是一款先驱的AI办公智能体,可以将简单的输入转化为多模态内容,包括文档、幻灯片、表格、深度研究、播客和网页。它通过深度研究和多种工具提供高效的办公体验。
打造大模型时代的产品能力,低成本开发智能体,实现商业闭环。
文心智能体平台 AgentBuilder 是基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据行业领域和应用场景,选择不同开发方式打造智能体。其主要优点包括低成本开发、流量分发路径支持,为用户提供完整的产品开发闭环。
JaxMARL - 多智能体强化学习库
JaxMARL 是一个多智能体强化学习库,结合了易用性和 GPU 加速效能。它支持常用的多智能体强化学习环境以及流行的基准算法。目标是提供一个全面评估多智能体强化学习方法的库,并与相关基准进行比较。同时,它还引入了 SMAX,这是一个简化版的流行的星际争霸多智能体挑战环境,无需运行星际争霸 II 游戏引擎。
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。
智能办公助手,提升工作效率
360AI办公是一款集成了多种智能办公工具的平台,旨在通过人工智能技术提高用户的工作效率和质量。它通过提供便捷的办公服务,帮助用户在文档处理、数据分析等方面节省时间,从而让用户可以更专注于核心工作。产品背景信息显示,360AI办公由360公司开发,依托于强大的技术实力和丰富的行业经验,致力于为用户提供一站式的智能办公解决方案。
OpenAI Agents SDK 是一个用于构建自主智能体的开发工具包,简化多智能体工作流的编排。
OpenAI Agents SDK 是一个用于构建自主智能体的开发工具包。它基于 OpenAI 的先进模型能力,如高级推理、多模态交互和新的安全技术,为开发者提供了一种简化的方式来构建、部署和扩展可靠的智能体应用。该工具包不仅支持单智能体和多智能体工作流的编排,还集成了可观测性工具,帮助开发者追踪和优化智能体的执行流程。其主要优点包括易于配置的 LLM 模型、智能的智能体交接机制、可配置的安全检查以及强大的调试和性能优化功能。该工具包适用于需要自动化复杂任务的企业和开发者,旨在通过智能体技术提升生产力和效率。
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。
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。
基于大型语言模型的多智能体应用开发框架
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架,提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂,允许开发者构建和自定义多智能体协作模式,轻松构建多智能体应用,并分享不同技术与业务领域的模式实践。
基于Carrot AI大模型的智能体交互平台
Gnomic智能体平台基于汇智智能自主研发的Carrot AI大模型和专利的"数字生命"技术,致力于提供最先进的人工智能交互体验。面向企业、协会、组织等各类型B端用户,提供深度定制化的智能体解决方案。该平台的Carrot AI大模型能够轻松实现爆款文案、信息检索、创意绘图等功能,帮助用户告别昂贵的学习成本,高效提升学习和工作效率。
多模态智能代理框架,解决复杂任务
OmAgent是一个复杂的多模态智能代理系统,致力于利用多模态大型语言模型和其他多模态算法来完成引人入胜的任务。该项目包括一个轻量级的智能代理框架omagent_core,精心设计以应对多模态挑战。OmAgent由三个核心组件构成:Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool,分别负责长视频理解、复杂问题分解和信息回溯。
自动化科学研究的多智能体图推理系统。
SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱,自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统,能够自主生成和完善研究假设,揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力,超越了传统人类驱动的研究方法。
实时多模态智能,适用于每台设备。
Cartesia提供实时多模态智能技术,旨在为各种设备提供服务。产品包括Sonic和On-Device两大核心功能。Sonic是快速、超逼真的生成性语音API,由下一代状态空间模型驱动。On-Device提供实时模型,能够在用户的设备上进行快速、私密、离线的推理。Cartesia的产品背景是满足用户对于实时智能服务的需求,特别是在隐私和速度方面。产品定位于提供高效、安全的技术解决方案,以支持各种设备上的智能应用。
一万亿Token和34亿张图像的多模态数据集
MINT-1T是由Salesforce AI开源的多模态数据集,包含一万亿个文本标记和34亿张图像,规模是现有开源数据集的10倍。它不仅包含HTML文档,还包括PDF文档和ArXiv论文,丰富了数据集的多样性。MINT-1T的数据集构建涉及多种来源的数据收集、处理和过滤步骤,确保了数据的高质量和多样性。
多智能体框架,实现自然语言编程
MetaGPT是一个多智能体框架,它通过自然语言编程技术,能够模拟一个完整的软件公司团队,从而实现快速开发和自动化工作流程。它代表了人工智能在软件开发领域的最新进展,能够显著提高开发效率,降低成本。MetaGPT的主要优点包括高度自动化、多智能体协作、以及能够处理复杂的软件开发任务。产品背景信息显示,MetaGPT旨在通过AI技术,为用户提供一个能够快速响应开发需求的平台。目前,产品似乎处于测试阶段,用户可以通过加入等待列表来体验产品。
基于敏捷方法论的软件开发多智能体框架
AgileCoder是一个创新的多智能体软件开发框架,灵感来源于专业软件工程中广泛使用的敏捷方法论。该框架的关键在于其任务导向的方法,而不是给智能体分配固定角色,AgileCoder通过创建任务积压和将开发过程划分为冲刺,模仿现实世界的软件开发,每个冲刺都会动态更新积压。AgileCoder支持多种模型,包括OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic以及自托管的Ollama模型。
多智能体任务规划与推理的基准测试
PARTNR是由Meta FAIR发布的一个大规模基准测试,包含100,000个自然语言任务,旨在研究多智能体推理和规划。PARTNR利用大型语言模型(LLMs)生成任务,并通过模拟循环来减少错误。它还支持与真实人类伙伴的AI代理评估,通过人类在环基础设施进行。PARTNR揭示了现有基于LLM的规划器在任务协调、跟踪和从错误中恢复方面的显著局限性,人类能解决93%的任务,而LLMs仅能解决30%。
轻量级但功能强大的多模态模型家族。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型,提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择,构建更丰富的训练数据,以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs(7B)模型,并与 13B 模型性能相当。
工具就是全,提高办公生活效率
苏打办公是一款提供优质海量工具的办公导航网站,用户可以在此找到各种实用工具,如 PDF 转换、图片处理、视频编辑等。其功能丰富,优势在于提升办公生活效率,定位为提供全网最好用的办公导航。定价灵活,部分工具免费使用,部分工具付费。
革命性AI技术,多模态智能互动
GPT-4o是OpenAI的最新创新,代表了人工智能技术的前沿。它通过真正的多模态方法扩展了GPT-4的功能,包括文本、视觉和音频。GPT-4o以其快速、成本效益和普遍可访问性,革命性地改变了我们与AI技术的互动。它在文本理解、图像分析和语音识别方面表现出色,提供流畅直观的AI互动,适合从学术研究到特定行业需求的多种应用。
一个轻量级且强大的多智能体工作流框架
OpenAI Agents SDK是一个用于构建多智能体工作流的框架。它允许开发者通过配置指令、工具、安全机制和智能体之间的交接来创建复杂的自动化流程。该框架支持与任何符合OpenAI Chat Completions API格式的模型集成,具有高度的灵活性和可扩展性。它主要用于编程场景中,帮助开发者快速构建和优化智能体驱动的应用程序。
统一多模态理解和生成的单一变换器
Show-o是一个用于多模态理解和生成的单一变换器模型,它能够处理图像字幕、视觉问答、文本到图像生成、文本引导的修复和扩展以及混合模态生成。该模型由新加坡国立大学的Show Lab和字节跳动共同开发,采用最新的深度学习技术,能够理解和生成多种模态的数据,是人工智能领域的一大突破。
HyperGAI推出的创新多模态LLM框架,旨在理解和处理文本、图像、视频等多种输入模态
HPT(Hyper-Pretrained Transformers)是HyperGAI研究团队推出的新型多模态大型语言模型框架,它能够高效且可扩展地训练大型多模态基础模型,理解包括文本、图像、视频等多种输入模态。HPT框架可以从头开始训练,也可以通过现有的预训练视觉编码器和/或大型语言模型进行高效适配。
一款轻量级的多模态语言模型安卓应用。
MNN-LLM 是一款高效的推理框架,旨在优化和加速大语言模型在移动设备和本地 PC 上的部署。它通过模型量化、混合存储和硬件特定优化,解决高内存消耗和计算成本的问题。MNN-LLM 在 CPU 基准测试中表现卓越,速度显著提升,适合需要隐私保护和高效推理的用户。
多模态视觉语言模型
MouSi是一种多模态视觉语言模型,旨在解决当前大型视觉语言模型(VLMs)面临的挑战。它采用集成专家技术,将个体视觉编码器的能力进行协同,包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出,并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外,MouSi还探索了不同的位置编码方案,以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明,具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能,并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。
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