需求人群:
"适用于需要回答测试、测验或考试问题的场景。"
使用场景示例:
在学校课堂上使用Testolo应用帮助学生回答考试问题。
在培训课程中使用Testolo应用进行测试。
在自学过程中,使用Testolo应用检验自己对知识的掌握情况。
产品特色:
使用内置相机拍照
裁剪图片以覆盖测试问题
接收正确答案的信息
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扩展知识,挑战技能,无广告
Snapquiz 是一款教育类应用,旨在扩展用户的知识并挑战他们的技能。它包含了庞大的测验库,涵盖广泛的主题,从历史和科学到流行文化和时事。用户可以测试自己的知识,与其他人实时竞争,创建并分享自己的测验。该应用还允许用户跟踪学习进度、获得成就并解锁新的测验类别。Snapquiz 的目标是让学习变成一场冒险,而不再是一件苦差事。
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。
解锁你真正的潜力,使用我们创新和强大的AI助教!
Brain Buddy是一款创新和强大的AI助教,可以为您提供即时帮助、答案和定制报告。无论是解决问题、提高写作、创建测试、完善笔记还是改善记忆,Brain Buddy都能助您一臂之力。它还提供详细的教程,涵盖了许多学习和复习技巧。Brain Buddy适用于各个年龄段和技能水平的用户,可以帮助您撰写报告或文章,并保护您的个人信息安全。定价灵活合理,定位为教育辅助工具。
掌握任何语言
DilGPT 是一款下一代个性化AI聊天机器人,将助你在语言学习之旅中获得更多力量。它提供实时纠正、语言间翻译、语音识别和TTS等功能,帮助用户加速学习进程。DilGPT可用于学习、测试、练习和交流,并适用于教育、工作和个人使用。
AI能力驱动的测试、问答和文字游戏构建器
Meiro是一款AI能力驱动的测试、问答和文字游戏构建器。它能帮助用户快速创建交互式内容,并利用AI技术提供智能推荐和自动批改功能。Meiro具有简单易用、高度定制化、智能化评估等特点,适用于教育、培训、娱乐等多个场景。
JavaScript国际象棋AI
Betafish.js是一个JavaScript库,提供国际象棋AI功能。它可以根据传入的FEN字符串进行棋局分析,并生成下一步最佳的AI移动。Betafish.js具有高效的搜索算法和优化的评估函数,能够在给定的思考时间内做出最佳的决策。它适用于构建在线棋局、教育项目或者用于测试和演示AI算法。
AI辅助的IELTS写作助手 | 模拟测试和即时反馈,提高你的分数
UpScore.ai是一款使用AI技术的教育助手,专门针对IELTS写作任务2进行准备,提供高质量的即时个性化结果。我们提供即时反馈和评分,深度分析和重写,30个写作任务2主题的模拟测试,以优化你的表现。无论是学生、专业人士、教师还是机构,都可以从我们的平台中受益。
一键生成在线测试和考试
QuizGecko是一个使用人工智能技术一键生成在线测试和考试的平台。它可以根据输入的内容自动生成题目和答案,并提供多种题型选择。用户可以轻松分享、导出和嵌入测试,同时自动评分和生成详细的报告和分析数据。QuizGecko适用于教育机构、企业培训以及个人自学等场景。
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。
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。
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。
使用想象力描述UI,并实时查看渲染效果。
构建UI组件通常是一项乏味的工作。OpenUI旨在使这一过程变得有趣、快捷和灵活。这也是我们在W&B用于测试和原型化下一代工具的工具,用于在LLM的基础上构建强大的应用程序。您可以使用想象力描述UI,然后实时查看渲染效果。您可以要求进行更改,并将HTML转换为React、Svelte、Web组件等。就像是V0的开源和不太精致的版本。
通用视觉-语义物体检测,无需任务特定调优
T-Rex2是一种范式突破的物体检测技术,能够识别从日常到深奥的各种物体,无需任务特定调优或大量训练数据集。它将视觉和文本提示相结合,赋予其强大的零射能力,可广泛应用于各种场景的物体检测任务。T-Rex2综合了四个组件:图像编码器、视觉提示编码器、文本提示编码器和框解码器。它遵循DETR的端到端设计原理,涵盖多种应用场景。T-Rex2在COCO、LVIS、ODinW和Roboflow100等四个学术基准测试中取得了最优秀的表现。
Babel旨在提供一个人工智能协作平台,极大地提高构建应用程序的效率并消除运营复杂性
Babel提供了一种新的软件工程范式,包括AI生成组件、结构化编程、实时编码、全息观察和NoOps。Babel的自我驱动代理可以协作处理编码、调试、测试、部署等问题,同时还能自动维护和操作应用程序。
全栈开发平台,快速构建应用
Swizzle是一个全栈开发平台,提供数据库、认证、前端和后端等功能,可快速构建应用。它支持JavaScript语言,提供REST端点、定时任务、Websockets等功能。前端使用React框架,与后端实时连接。数据库使用MongoDB,支持动态修改结构和使用英文构建复杂查询。Swizzle还提供AI自动修复、代码调试等工具。用户认证支持多种方式,无需任何设置即可集成。文件存储支持公共和用户保护级别,可在仪表板中预览和上传文件。一键部署到测试和生产环境。Swizzle是学生、承包商和初创公司的选择。
计算机视觉自动化和RPA工具
U-xer是一款基于计算机视觉的测试自动化和RPA工具,旨在自动化屏幕上看到的任何内容,包括Web和桌面应用程序。它具有易用和高级两种模式,可以满足非技术用户和高级用户的不同需求。U-xer能够识别屏幕,像人类一样解释屏幕内容,实现更自然、准确的自动化。它适用于各种应用场景,包括Web应用程序、桌面软件、移动设备等,并提供定制化解决方案。U-xer的定价和定位请查看官方网站。
Google推出的一系列轻量级、先进的开放式模型
Gemma是Google推出的一系列开源的轻量级语言模型系列。它结合了全面的安全措施,在尺寸上实现了优异的性能,甚至超过了一些较大的开放模型。可以无缝兼容各种框架。提供快速入门指南、基准测试、模型获取等,帮助开发者负责任地开发AI应用。
LLM应用开发者平台
LangSmith是一个统一的DevOps平台,用于开发、协作、测试、部署和监控LLM应用程序。它支持LLM应用程序开发生命周期的所有阶段,为构建LLM应用提供端到端的解决方案。主要功能包括:链路追踪、提示工具、数据集、自动评估、线上部署等。适用于构建基于LLM的AI助手、 ChatGPT应用的开发者。
无代码平台,快速开发 AI 聊天机器人
Coze扣子 是一款无代码 AI 聊天机器人开发平台,用户无需编程即可快速创建智能聊天机器人。平台提供功能强大的可视化流程编辑器,支持加入自然语言处理、知识库、工作流等,可实现复杂的 AI 交互。扣子平台还提供丰富的调试工具,可以测试并优化机器人与用户的对话流程,大大提高开发效率。该产品适合各种行业应用,可部署到社交、IM 等不同渠道,打造具有个性的品牌语音。
智能Web应用和API安全扫描平台
ZeroThreat是一款智能的Web应用和API安全扫描平台,可在SDLC和CI/CD流程中快速检测漏洞。它集成了威胁情报,不仅能够减少外部攻击,还可将手动渗透测试工作量减少90%。ZeroThreat是积极和高效的网络安全解决方案。
开源代码生成模型
Code Llama 70B是一个大型开源代码生成语言模型,可以从自然语言提示或现有代码片段生成多种编程语言的代码。它基于175亿参数的通用语言模型Llama 2,经过专门针对代码生成任务的微调,可以高效准确地生成Python、C++、Java等语言的代码。Code Llama 70B在人工评估基准测试中取得了67.8的高分,性能超过了以往的开源模型,可与专利模型媲美。它强大的代码生成能力可以提升编程效率,降低编码门槛,启发更多创新应用。
通用型视觉语言模型
Qwen-VL 是阿里云推出的通用型视觉语言模型,具有强大的视觉理解和多模态推理能力。它支持零样本图像描述、视觉问答、文本理解、图像地标定位等任务,在多个视觉基准测试中达到或超过当前最优水平。该模型采用 Transformer 结构,以 7B 参数规模进行预训练,支持 448x448 分辨率,可以端到端处理图像与文本的多模态输入与输出。Qwen-VL 的优势包括通用性强、支持多语种、细粒度理解等。它可以广泛应用于图像理解、视觉问答、图像标注、图文生成等任务。
大语言模型的双向调节
BiTA是一种用于大型语言模型的双向调节方法,通过简化的半自回归生成和草稿验证来加速大型语言模型。BiTA作为一种轻量级的插件模块,能够无缝提升现有大型语言模型的推断效率,而无需额外的辅助模型或产生显著的额外内存成本。应用BiTA后,LLaMA-2-70B-Chat在MT-Bench基准测试上实现了2.7倍的加速。广泛的实验证实我们的方法超越了最先进的加速技术。
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