需求人群:
"Steer的目标受众是经理、CEO、市场营销人员等需要频繁撰写专业邮件和消息的商务人士。这款插件能够帮助他们节省时间,提高沟通效率,尤其是在非母语环境下工作的用户,Steer能够帮助他们以更专业的语言进行沟通。"
使用场景示例:
案例一:一位市场营销人员使用Steer优化产品推广邮件,提高了邮件的专业度和吸引力。
案例二:CEO通过Steer快速修正演讲稿中的拼写错误,确保演讲的专业性。
案例三:跨国公司的经理使用Steer撰写多语言邮件,确保沟通的准确性和专业性。
产品特色:
- 智能修正和改进写作:在任何应用中快速修正拼写和用词。
- 专业沟通优化:使句子连贯、简洁、专业。
- 无需离开当前应用:Steer在任何应用中工作,无需切换。
- 语气自动调整:根据用户所在的应用自动调整语气。
- 支持多语言:适用于不同语言环境,如英语、法语、德语等。
- 轻量级设计:不会增加系统负担,保持流畅的写作体验。
- 直接集成:与用户的写作流程直接集成,无需额外操作。
使用教程:
1. 访问Steer官网并下载对应操作系统的插件版本。
2. 安装插件并根据提示完成初始化设置。
3. 在任何应用程序中撰写邮件或消息时,Steer会自动提供写作建议。
4. 根据Steer的建议,选择接受或拒绝其提供的改进意见。
5. 通过Steer的快捷方式快速迭代和优化写作内容。
6. 根据需要调整Steer的设置,以适应不同的写作环境和需求。
7. 利用Steer支持的多语言功能,撰写不同语言的邮件和消息。
8. 定期查看Steer提供的使用统计和反馈,以进一步提升写作技能。
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智能写作助手,提升邮件和消息的专业度。
Steer是一个智能写作插件,旨在帮助用户在任何应用程序中快速修正和改进写作。它通过智能化技术,提升邮件和消息的专业度,使句子更加连贯、简洁和专业。Steer支持多种语言,并且能够自动根据用户所在的应用程序调整语气。作为一个轻量级、流线型的插件,Steer直接集成到用户的写作流程中,无需切换应用或中断工作流程。
现代国际化平台,快速实现产品多语言支持。
Quetzal是一个现代国际化平台,旨在帮助用户快速将产品翻译成多种语言,以获得全球新客户。该平台提供工具,支持20多种语言,与Next.js和React兼容,并且拥有快速设置流程,仅需约10分钟。Quetzal利用人工智能技术,结合应用程序的上下文,在几分钟内实现最佳翻译效果。它还提供了一个仪表板,让用户可以在一个地方查看和管理所有的字符串。产品背景信息显示,Quetzal由Quetzal Labs, Inc.在奥克兰精心打造,并且提供了一个慷慨的免费计划,直到用户添加第二种语言。
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。
最先进的12B模型,支持多语言应用
Mistral NeMo 是由 Mistral AI 与 NVIDIA 合作构建的 12B 模型,具有 128k 个令牌的大型上下文窗口。它在推理、世界知识和编码准确性方面处于领先地位。该模型专为全球多语言应用程序设计,支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语等多种语言。Mistral NeMo 还使用了新的分词器 Tekken,提高了文本和源代码的压缩效率。此外,该模型经过指令微调,提升了遵循精确指令、推理、处理多轮对话和生成代码的能力。
快速、多语言支持的OCR工具包
RapidOCR是一个基于ONNXRuntime、OpenVINO和PaddlePaddle的OCR多语言工具包。它将PaddleOCR模型转换为ONNX格式,支持Python/C++/Java/C#等多平台部署,具有快速、轻量级、智能的特点,并解决了PaddleOCR内存泄露的问题。
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。
Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型,多语言支持,高效Transformer解码器架构。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
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。
多语言晚交互检索模型,支持嵌入和重排
Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型,基于ColBERT架构构建,支持89种语言,并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义,通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力,同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。
多语言大型语言模型,优化对话和文本生成。
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种大小的模型,专门针对多语言对话使用案例进行了优化,并在行业基准测试中表现优异。该模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)进一步与人类偏好对齐,以确保其有用性和安全性。
多语言文本转语音在线平台
Free Text to Speech Online Converter是一个多语言文本转语音的在线平台。它支持超过20种语言,拥有自然的发音,无需注册即可免费使用,转换速度快。
一键生成论文、邮件等,提升写作效率。
有道翻译·AI写作是一款旨在提高写作效率和内容质量的在线工具。它支持一键生成论文、邮件、公文通知、营销文案等,同时提供润色、扩写、总结、去重等高级功能。该产品支持100多种语言,通过多端同步技术,用户可以在不同设备上继续之前的工作,保证了数据的安全性和创作的连续性。
企业级RAG优化模型,支持多语言
Command R+是一款先进的RAG优化模型,专为处理企业级工作负载而设计,首次在Microsoft Azure上推出。该模型具有128k令牌上下文窗口,提供最佳性能的先进检索增强生成(RAG)功能,支持10种关键语言的多语言覆盖,以及工具使用功能以自动化复杂的业务流程。定价为Command R+:$3.00/M输入令牌,$15.00/M输出令牌。该产品适用于各种企业场景,如金融、人力资源、销售、营销和客户支持等。
为酒店提供多语言AI语音代理,提升客户体验并降低运营成本。
Riviera 是一款专为酒店行业设计的AI语音平台,旨在通过智能化的语音交互提升客户体验并优化酒店运营效率。它支持多语言对话,能够快速响应客户咨询,处理预订、房间服务等需求,同时通过数据分析提供个性化服务。该产品利用先进的AI技术,减少人工干预,降低运营成本,尤其适合酒店在高峰期减轻员工工作压力。其背景是随着酒店行业的数字化转型,客户对服务的即时性和个性化需求日益增长,Riviera 正是为满足这一需求而生。价格和具体定位需根据酒店规模和需求定制。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),支持8种语言,专为对话使用案例优化,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)来提高安全性和有用性。
AI视频编辑工具,支持多语言和轻松分享
Loomos是一个AI视频编辑平台,可以将原始屏幕录像快速转换成高质量的视频。它通过AI技术编辑字幕,去除多余的“嗯”和“啊”,并提供20多种语言的翻译和专业的AI配音。这个平台特别适合需要快速制作专业视频演示、广告和销售视频的用户。Loomos提供了多种定价计划,满足不同用户的需求,从免费计划到企业定制计划,用户可以根据自己的预算和需求选择合适的服务。
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。
AI助手,优化和简化电子邮件沟通
Raply.AI是一款基于人工智能的电子邮件助手,旨在为全球用户提供无缝高效的电子邮件沟通体验。它支持多语言,用户可以轻松地撰写、总结和回复任何语言的邮件。主要功能包括多语言邮件撰写、自动生成邮件回复、邮件摘要、与Outlook和Gmail的兼容等。Raply.AI注重用户隐私,采用先进的加密方法和严格的数据访问政策,保护用户的邮件内容和个人信息。
在线文本转语音工具,支持多语言和自然发音。
TTSynth.com是一个免费的在线文本转语音(TTS)生成器,它使用先进的AI技术将书面文本转换为自然发音的语音。该服务支持多种语言和口音,适用于全球用户。它提供了高质量的音频输出,并且用户可以轻松下载TTS MP3文件。TTS技术在教育、营销、无障碍解决方案等多个领域都有广泛的应用。
多语言高质量文本转语音库
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言文本转语音库,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。它能够实现实时CPU推理,适用于多种场景,并且对开源社区开放,欢迎贡献。
智能漫画翻译工具,快速准确多语言翻译。
AI Comic Translate是一款利用先进人工智能技术,为漫画爱好者和创作者提供快速准确的多语言翻译服务的智能工具。它具有成本效益高、易于使用、支持多种语言翻译等主要特点。该产品通过自动化翻译流程,大幅节省了翻译时间和成本,同时提供了用户友好的界面设计,使得无论是专业翻译者还是漫画爱好者都能轻松使用。
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。
新一代开源预训练模型,支持多语言和高级功能
GLM-4-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型,属于GLM-4系列中的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中表现优异,具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。此外,还支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并有支持1M上下文长度的模型版本。
多语言AI模型,支持101种语言。
Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议,涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集,通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务,是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一,重新定义了研究领域,通过与全球独立研究人员合作,实现了完全开源的数据集和模型。
多语言文本到语音转换模型
Fish Speech V1.4是一个领先的文本到语音(TTS)模型,它在多种语言的700,000小时音频数据上进行了训练。该模型支持包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语和阿拉伯语在内的8种语言,是进行多语言文本到语音转换的强大工具。
轻量级多语言跨平台集成开发环境
deepin-IDE是一款专为开发者设计的轻量级多语言跨平台集成开发环境,支持C/C++、JAVA、Python、JS等多种编程语言。它具备版本管理、智能编辑器、工具链管理等基础能力,并支持代码迁移、反向调试等特色功能。deepin-IDE还融入了AI智能编程技术,如代码生成、代码翻译和注释生成,大幅提升开发效率。此外,它支持国产硬件平台如龙芯、飞腾等,致力于构建操作系统新生态。
自动化AI翻译产品文案,支持多语言快速发布。
Prismy是一个基于GitHub的AI驱动本地化平台,旨在帮助产品团队节省时间,快速将产品推向多语言市场。它通过集成GitHub和Intercom等工具,自动化翻译流程,减少手动任务和代码冲突,让开发人员专注于产品开发。Prismy的主要优点包括高质量的AI翻译、自定义术语一致性、品牌风格适配、上下文信息提供以及自动同步内容源。产品背景信息显示,Prismy由一支专业的团队开发,旨在解决多语言产品发布的痛点,通过技术创新提高效率。Prismy提供免费试用,适合需要快速本地化产品的团队使用。
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