需求人群:
"Tomato 适合需要在文本中安全隐藏和检索信息的用户,例如网络安全专家、数据保护人员或任何需要隐秘通信的个人。该工具的隐蔽性和基于自然语言的特性使其成为这些用户的理想选择。"
使用场景示例:
网络安全专家使用 Tomato 隐藏敏感数据,以防止数据在传输过程中被拦截。
记者使用 Tomato 在报道中隐藏消息来源,以保护信息提供者的安全。
个人使用 Tomato 在社交媒体上分享加密的个人信息,以防止隐私泄露。
产品特色:
利用大型语言模型生成封面文本。
应用最小熵耦合(MEC)将隐藏信息与封面文本合并。
在解码过程中,使用 LLM 提供上下文感知的解释。
使用 MEC 反向解耦以提取隐藏信息。
支持自定义参数,如密钥长度、共享私钥、提示等。
提供命令行界面,方便直接编码和解码信息。
支持通过 Python 代码进行编程式使用。
使用教程:
1. 确保安装了 Nvidia CUDA 并更新了 Nvidia 驱动。
2. 通过 pip 安装必要的依赖项。
3. 使用命令行工具或 Python 代码调用 Tomato 编码器/解码器。
4. 为编码过程设置参数,如密钥长度和共享私钥。
5. 输入要隐藏的明文信息。
6. 执行编码过程,生成隐写文本。
7. 在需要时,使用解码过程从隐写文本中提取原始信息。
8. 通过命令行或编程方式调用解码器,并提供必要的参数和隐写文本。
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利用最小熵耦合隐藏加密信息的自然语言隐写工具
Tomato 是一个隐写工具的概念验证,它利用由 ssokota 提供的最小熵耦合码。该工具通过将隐藏信息(密文)的概率分布与由大型语言模型(LLM)生成的封面文本的概率分布合并,实现信息隐藏。这种耦合最小化了联合熵,确保了隐写文本(封面文本与嵌入信息)保留了自然语言的统计特性,使隐藏信息难以被检测。解码过程中,LLM 通过提供上下文感知的解释来辅助,然后使用 MEC 反向解耦封面文本中的隐藏信息。这种方法确保隐藏信息可以无缝集成到文本中,并且可以安全、准确地在以后检索,风险最小。
自然语言处理模型
LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展,该模型可以在不遗忘旧知识的情况下,高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能,在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型(LLaMA Pro-Instruct)在各种基准测试中均取得了先进的性能,展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解,为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。
AI自然语言处理模型
Powerups AI是一款基于人工智能技术的自然语言处理模型,具有极高的语言理解和生成能力。该模型可以用于文本生成、语言翻译、对话生成等多个领域,可以帮助用户快速生成高质量的文本内容,提高工作效率。
先进的自然语言处理模型
MiscNinja是一种先进的自然语言处理模型,具有强大的文本生成和理解能力。其优势在于可以应用于多种领域,如智能对话系统、文本摘要、自动翻译等。定价根据使用情况而定,定位于为开发者和企业提供强大的自然语言处理解决方案。
Python自然语言处理工具包
NLTK是一个领先的Python平台,用于处理人类语言数据。它提供了易于使用的接口,用于访问50多个语料库和词汇资源,如WordNet,并提供了一套文本处理库,用于分类、标记、解析和语义推理。它还提供了工业级NLP库的封装,并有一个活跃的讨论论坛。NLTK适用于语言学家、工程师、学生、教育者、研究人员和行业用户。NLTK可以免费使用,并且是一个开源的社区驱动项目。
强大的语言模型,支持多种自然语言处理任务。
GLM-4-32B 是一个高性能的生成语言模型,旨在处理多种自然语言任务。它通过深度学习技术训练而成,能够生成连贯的文本和回答复杂问题。该模型适用于学术研究、商业应用和开发者,价格合理,定位精准,是自然语言处理领域的领先产品。
快速构建自然语言处理应用
GradientJ是一个用于测试、部署和管理自然语言处理应用的平台。它基于大型语言模型如GPT-4,提供快速构建NLP应用的能力。用户可以使用GradientJ开发自定义的文本生成、问答系统、聊天机器人等NLP应用。GradientJ提供简单易用的接口和工具,让开发者能够快速上手并实现自己的用例。定价方案灵活,适合个人开发者和企业用户。
Mistral是一个开源自然语言处理模型
Mistral是一个小型但强大的开源自然语言处理模型,可适用于多种使用场景。Mistral 7B模型性能优于Llama 2 13B模型,拥有自然的编程能力和8000个序列长度。Mistral采用Apache 2.0许可证发布,易于在任何云端和个人电脑GPU上部署使用。
7B参数的大型语言模型,提升自然语言处理能力
OLMo 2 7B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款7B参数的大型语言模型,它在多个自然语言处理任务上展现出色的表现。该模型通过在大规模数据集上的训练,能够理解和生成自然语言,支持多种语言模型相关的科研和应用。OLMo 2 7B的主要优点包括其大规模的参数量,使得模型能够捕捉到更加细微的语言特征,以及其开源的特性,促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。
增强自然语言技术用于NASA科学任务方向的信息检索和智能搜索
nasa-smd-ibm-st是一个基于Bi-encoder的句子转换模型,由nasa-smd-ibm-v0.1编码器模型进行了微调训练。它使用了2.71亿个训练样本以及260万个来自NASA科学任务方向(SMD)文档的领域特定样本进行训练。该模型旨在增强自然语言技术,如信息检索和智能搜索,以应用于SMD的自然语言处理任务。该模型可广泛用于信息检索、句子相似度搜索等NASA SMD相关的科学用例。
自然语言文本转表格工具
Textraction是一款自然语言文本转表格工具,能够将文本快速转换为表格,支持多语言,提供无限可能的实体提取,具有快速易用、自然语言描述等优势。定价根据使用量计费,适用于房地产、简历、客户支持、金融、产品列表、采购订单、教程等场景。
通过自然语言搜索获取快速、及时的答案
ChatGPT search 是 OpenAI 推出的一款新型搜索工具,它通过自然语言处理技术,让用户能够以对话的形式获得快速、及时的答案,并提供相关网页链接。这项技术结合了最新的体育比分、新闻、股票报价等实时信息,为用户提供了一个全新的搜索体验。ChatGPT search 的推出,标志着搜索技术向更自然、更直观的方向发展,同时也为内容提供者带来了接触更广泛受众的机会。
基于大规模数据的高质量信息抽取模型
雅意信息抽取大模型(YAYI-UIE)由中科闻歌算法团队研发,是一款在百万级人工构造的高质量信息抽取数据上进行指令微调的模型。它能够统一训练信息抽取任务,包括命名实体识别(NER)、关系抽取(RE)和事件抽取(EE),覆盖了通用、安全、金融、生物、医疗、商业等多个场景的结构化抽取。该模型的开源旨在促进中文预训练大模型开源社区的发展,并通过开源共建雅意大模型生态。
自然语言界面执行任务
Layerbrain是一款人类语言界面软件,可通过自然语言与任何软件、数据或API交互,执行任务。它可以帮助用户省去繁琐的命令行或编程操作,提高工作效率。Layerbrain还提供了强大的数据处理和分析功能,用户可以使用自然语言查询和分析数据。Layerbrain的定价灵活,用户可以根据自己的需求选择不同的套餐。
一个用于自然语言处理的先进模型
Meta-spirit-lm是由Meta公司开发的一款先进的自然语言处理模型,它在Hugging Face平台上发布。这款模型在处理语言相关的任务时表现出色,如文本生成、翻译、问答等。它的重要性在于能够理解和生成自然语言,极大地推动了人工智能在语言理解领域的进步。该模型在开源社区中受到广泛关注,可以用于研究和商业用途,但需遵守FAIR Noncommercial Research License。
数据库查询的自然语言处理基准测试
TAG-Bench是一个用于评估和研究自然语言处理模型在回答数据库查询方面性能的基准测试。它基于BIRD Text2SQL基准测试构建,并通过增加对世界知识或超越数据库中明确信息的语义推理要求,提高了查询的复杂性。TAG-Bench旨在推动AI和数据库技术的融合,通过模拟真实的数据库查询场景,为研究者提供了一个挑战现有模型的平台。
基于特定模型的量化大型语言模型,适用于自然语言处理等任务。
该模型是量化版大型语言模型,采用4位量化技术,降低存储与计算需求,适用于自然语言处理,参数量8.03B,免费且可用于非商业用途,适合资源受限环境下高性能语言应用需求者。
一个完全开源的大型语言模型,提供先进的自然语言处理能力。
MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型,它包括预训练数据、数据处理管道(Matrix)、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练,使用了4.5T的英文和中文token,展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色,超越了同等规模的模型。为了研究目的,我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度,因此我们全面发布了MAP-NEO,包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。
开源自然语言生成模型
OLMo是一个开源的自然语言生成模型,由Allen AI研究所开发,基于Transformer架构,可用于生成高质量的英文文本。它具有生成长度可达4096个token的长文本的能力。OLMo-7B是目前公开的参数量最大的开源英文语言模型之一,拥有69亿参数,在多个英文NLP任务上的表现优于同类模型。它可用于文本生成、任务导向的微调等多种自然语言处理任务。
数据标注外包服务,为计算机视觉或自然语言处理模型提供数据标注和标签
为什么选择 Innovatiana 进行数据标注外包?Innovatiana 是一家致力于为您的人工智能需求提供有意义和有影响力的外包服务的公司。我们在马达加斯加招聘并培训我们自己的数据标注团队,为他们提供公平的薪水、良好的工作条件和职业发展机会。我们拒绝使用众包实践,为您提供有意义和有影响力的外包服务,并透明地提供用于人工智能的数据来源。我们的任务由一位英语或法语经理负责,以实现紧密的管理和沟通。我们提供灵活的价格,根据您的需求和预算定价。我们重视数据的安全性和机密性,并采取最佳的信息安全实践来保护数据。我们的数据标注专家经过专业培训,为您提供高质量的标注数据,用于培训您的人工智能模型。
人工智能驱动的自然语言处理工具,实现与机器的人类对话
TopAi Chat是一款人工智能驱动的自然语言处理工具,可以实现与机器的人类对话。它可以帮助用户更快速、更高效地生成相关、引人入胜的内容。TopAi Chat使用先进的AI技术,能够模拟人类的对话方式,让用户能够与机器进行自然流畅的交流。无论是聊天、问答、还是获取信息,TopAi Chat都能提供准确、快速、有趣的回答和服务。通过TopAi Chat,用户可以提升内容生成的效率,节省时间和精力。
Linux命令自然语言翻译工具
heyCLI是一个将自然语言翻译为Linux命令的工具。它能帮助用户将普通语言转换为Linux命令,从而在终端中使用简单的英语完成复杂的操作。heyCLI可以帮助用户记住常用的Linux命令,提高工作效率。
无需SQL可用自然语言与数据库聊天
AskYourDatabase是一个ChatGPT插件,支持使用自然语言与数据库交谈,无需编写SQL语句。用户可以简单连接自己的SQL或NoSQL数据库,通过聊天的方式获取数据洞察、可视化数据、插入测试数据、设计表结构等,提升工作效率。
自然语言计算的无限画布
tldraw computer是一个实验性项目,由tldraw团队开发,旨在提供一个无限的画布,用户可以在上面创建连接组件的工作流,以生成和转换数据。该产品使用多模态语言模型作为运行时来执行指令,代表了自然语言处理和工作流自动化的前沿技术。它的重要性在于能够简化复杂任务,提高工作效率,并促进创新。tldraw computer背景深厚,由tldraw SDK的开发者打造,该SDK用于无限画布应用,并且与流行的免费协作白板tldraw.com相关联。产品目前免费试用,主要面向需要数据生成和工作流自动化的专业人士和企业。
boff.ai是一款AI助手,帮助用户提供智能的语音识别和自然语言处理服务。
boff.ai是一款基于人工智能的语音识别和自然语言处理技术的网站。它的主要优点是快速准确地识别用户的语音输入并能够理解其意图,从而提供相应的回答和建议。boff.ai的定位是提供智能的语音助手服务,帮助用户更高效地处理信息和完成任务。
自然语言生成强大的网站
Dora AI是一款能够通过自然语言生成、定制和部署网站的工具。它拥有强大的无代码编辑器,只需输入简单的提示,即可生成功能强大的网站。不仅如此,Dora AI还提供自定义和部署的功能,让您能够轻松创建符合自己需求的网站。无论您是个人用户还是企业用户,Dora AI都能帮助您快速搭建出专业、高效的网站。定价方面,Dora AI提供多种套餐选择,适合不同用户的需求。无论您是个人用户还是企业用户,Dora AI都能满足您的需求。欢迎访问官方网站了解更多详情。
自然语言与任何GraphQL API对话
ChatGQL是一个能够让用户使用自然语言与任何GraphQL API进行对话的工具。它使用人工智能技术,让用户能够以自然的方式与API进行交互。ChatGQL提供了简单易用的界面,用户可以直接在聊天窗口中输入问题或指令,然后ChatGQL会将其转化为GraphQL API可以理解的语言,并返回相应的结果。ChatGQL的优势在于它能够大大简化与GraphQL API的交互过程,使得开发者能够更加高效地使用API。
基于自然语言输入的图像修复算法
Inst-Inpaint是一种图像修复算法,可以根据自然语言输入估计要删除的对象并同时删除它。该产品提供了一个名为GQA-Inpaint的数据集,以及一种名为Inst-Inpaint的新型修复框架,可以根据文本提示从图像中删除对象。该产品提供了各种GAN和扩散基线,并在合成和真实图像数据集上运行实验。该产品提供了不同的评估指标,以衡量模型的质量和准确性,并显示出显著的定量和定性改进。
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