需求人群:
适合那些怀疑自己对声音敏感的人群,希望了解是否患有Misophonia以及是否需要进一步的评估和治疗。
使用场景示例:
John使用Misophonia Online Test来评估自己对声音的敏感度,以便更好地处理日常生活中的触发声音。
Sarah发现她对某些声音有强烈的情绪反应,通过Misophonia Online Test确认了自己可能患有Misophonia,并寻求了专业帮助。
Mike想了解自己对声音的敏感度是否超过正常范围,通过Misophonia Online Test获得了初步的结论,并决定进一步咨询专业人士。
产品特色:
通过测试来了解个人对声音的敏感度
帮助判断是否可能患有Misophonia
提供初步的洞察并决定是否需要进一步的评估和治疗
免费、私密、可以在线完成
不是诊断工具,不能替代专业评估
使用教程:
访问网址 https://sdk.chatwidget.in/bot/js
点击开始测试按钮
按照提示回答问题
完成测试后,您将获得初步的测试结果和建议
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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。
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。
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。
为开发者提供数据库管理工具,通过AI生成模拟数据,简化本地开发环境的数据配置。
Snaplet是一个面向开发者的数据库管理工具,它通过AI技术生成与生产环境相似的模拟数据,用于本地开发环境、端到端测试和调试。它支持TypeScript配置,提供类型安全性和自动化值及关系更新,帮助开发者更高效、安全地管理开发环境中的数据。
创建任何主题的大师班,利用互联网上已有的最佳内容。
Instaclass是一个在线平台,允许用户利用互联网上现有的最佳内容创建自己的课程。它解决了寻找高质量教育资源的难题,通过整合和优化内容,为用户提供了一种全新的学习和教学方式。该平台的主要优点包括内容的深度挖掘、自我测试功能以及进一步搜索相关信息的能力,这些功能都旨在提高用户的学习效率和体验。
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。
智能对话助手,提供个性化服务和解决方案。
ChatGPT是一个基于人工智能技术的聊天平台,它能够通过自然语言处理和机器学习技术,理解用户的需求并提供相应的帮助。它不仅可以帮助用户规划旅行、测试知识、撰写邮件,还能设计编程游戏,教授编程基础。ChatGPT的主要优点在于其高度的交互性和个性化服务能力,能够根据用户的具体需求提供定制化的解决方案。
为密集非结构化数据提供挑战性查询的RAG框架
spRAG是一个专为非结构化数据设计的RAG(Retrieval-Augmented Generation)框架,特别擅长处理复杂的文本查询,例如金融报告、法律文件和学术论文。它在复杂的开放性问答任务上,如FinanceBench基准测试中,准确率显著高于传统的RAG基线模型。
一款基于NVIDIA的高性能对话式问答和检索增强型生成模型。
Llama3-ChatQA-1.5-70B 是由 NVIDIA 开发的一款先进的对话式问答和检索增强型生成(RAG)模型。该模型基于 Llama-3 基础模型,并使用改进的训练方法,特别增强了表格和算术计算能力。它有两个变体:Llama3-ChatQA-1.5-8B 和 Llama3-ChatQA-1.5-70B。该模型在多个对话式问答基准测试中取得了优异的成绩,显示出其在处理复杂对话和生成相关回答方面的高效能力。
一款基于NVIDIA技术构建的高级对话问答和生成模型
Llama3-ChatQA-1.5-8B是一款由NVIDIA开发的高级对话问答和检索增强生成(RAG)模型。该模型在ChatQA (1.0)的基础上进行了改进,通过增加对话问答数据来增强其表格和算术计算能力。它有两个变体:Llama3-ChatQA-1.5-8B和Llama3-ChatQA-1.5-70B,都是使用Megatron-LM进行训练,然后转换为Hugging Face格式。该模型在ChatRAG Bench的基准测试中表现出色,适用于需要复杂对话理解和生成的场景。
开源框架,用于构建模块化的生产级应用程序。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
在线聊天机器人竞技场,比较不同语言模型的表现。
LMSYS Chatbot Arena 是一个在线平台,旨在通过用户与匿名聊天机器人模型的互动,对大型语言模型(Large Language Models, LLMs)进行基准测试。该平台收集了超过70万次人类投票,计算出LLM的Elo排行榜,以确定谁是聊天机器人领域的冠军。平台提供了一个研究预览,具有有限的安全措施,可能生成不当内容,因此需要用户遵守特定的使用条款。
一款专为生物医学领域设计的开源大型语言模型
OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型,并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
先进的开源生物医学大型语言模型,专为医疗领域设计。
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能,并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
构建能够根据指令浏览网页并和您对话的强大代理
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
测试WiFi速度和网络可靠性
AI Speed Test通过先进的网络监测功能,测试WiFi和互联网连接的下载和上传速度、延迟、抖动和丢包情况,为用户提供准确的测速结果。此插件还能分析WiFi的稳定性、跟踪互联网中断,提供智能建议来优化WiFi和互联网连接。
最接近人类操作性能的AI机器人,执行复杂任务,引领技术革新。
星尘智能(Astribot)研发的S1机器人,是一款新一代AI机器人,能够模仿学习,执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理,帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试,预计在2024年内完成商业化。
SysDesigna是一个快速原型设计和设计文档生成系统,用于设计商业应用程序。
SysDesigna提供了一个视觉和交互式的共同设计平台,帮助您从抽象的需求转变为用户可以理解的具体产品。它可以帮助您轻松创建应用程序的原型,生成设计和测试文档,并避免由于不清晰的需求、差劲的规格或业务方向的重大变化而导致的长时间的重复工作和压力。
一种优化扩散模型采样时间表的方法,以提高生成模型的输出质量。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
高效的企业级人工智能模型,低成本实现高质量定制模型。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenELM是一套高效的语言模型家族,具备开源训练和推理框架。
OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族,旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练,不提供任何安全保证,可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此,用户和开发者需要进行彻底的安全测试,并实施适当的过滤机制。
AI驱动的全自动测试解决方案,让您可以10倍更快地启动。
TestSprite是一个基于AI的全自动测试解决方案,利用最先进的大型语言模型(LLM)技术和云计算基础设施,提供高效、安全的测试服务。只需一次点击,我们的AI就能负责编写端到端测试代码的所有方面,节省宝贵的时间。我们的测试报告设计简洁易懂,提供全面的测试总结,识别任何失败,并提供潜在原因的建议。通过TestSprite,您可以减少测试时间、提高测试效率。
智能视频对象分割技术
SAM是一个先进的视频对象分割模型,它结合了光学流动和RGB信息,能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升,同时保持了对象的身份一致性。
AI 驱动的软件创作平台
Replit 是一个 AI 驱动的软件创作平台,让每个人能快速构建、共享和发布软件。它可以将自然语言转换为代码,帮助用户自动化编码中的重复部分,并提供个性化的辅助,包括多文件代码上下文、协作式 AI 聊天等功能。Replit 还提供对特定代码库的上下文 AI 支持,帮助用户解释复杂代码、生成测试用例、撰写文档、设计应用程序等。用户可以快速将创意转化为软件,节省时间并提高效率。
100%免费AI图片描述生成器
AI图片描述生成器是一个能够使用人工智能自动生成图片描述的工具。它可以帮助艺术家、设计师等创作者揭示他们作品背后的隐藏细节、情感和含义。该工具提供全新的视角,让人们可以更深入地理解和欣赏艺术作品。AI图片描述生成器是一个早期测试版本,部分功能可能还不稳定。如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何建议,请随时与我们联系。您的反馈对我们非常重要,将帮助我们改进该工具。
Meta 新一代开源大型语言模型,性能卓越
Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
开源的先进文本嵌入模型
Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型,专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能,为组织在结合专有数据集与大型语言模型(LLMs)进行检索增强生成(RAG)或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型(xs)到大型(l),具有不同的上下文窗口和参数数量,以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。
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