产品库

AI数据引擎，涵盖标注、工作流、数据集和人工智能

V7是一个AI数据引擎，提供企业级训练数据的完整基础设施，涵盖标注、工作流、数据集和人工在循环中。它能够帮助用户快速高效地标注、处理和管理训练数据，提高AI模型的准确性和性能。V7支持自动化标注、视频标注、文档处理等功能，适用于各种行业和应用场景。

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。

大规模图像编辑数据集

UltraEdit是一个大规模的图像编辑数据集，包含约400万份编辑样本，自动生成，基于指令的图像编辑。它通过利用大型语言模型（LLMs）的创造力和人类评估员的上下文编辑示例，提供了一个系统化的方法来生产大规模和高质量的图像编辑样本。UltraEdit的主要优点包括：1) 它通过利用大型语言模型的创造力和人类评估员的上下文编辑示例，提供了更广泛的编辑指令；2) 其数据源基于真实图像，包括照片和艺术作品，提供了更大的多样性和减少了偏见；3) 它还支持基于区域的编辑，通过高质量、自动生成的区域注释得到增强。

一种用于生成超详细图像描述的模型，用于训练视觉语言模型。

ImageInWords (IIW) 是一个由人类参与的循环注释框架，用于策划超详细的图像描述，并生成一个新的数据集。该数据集通过评估自动化和人类并行（SxS）指标来实现最先进的结果。IIW 数据集在生成描述时，比以往的数据集和GPT-4V输出在多个维度上有了显著提升，包括可读性、全面性、特异性、幻觉和人类相似度。此外，使用IIW数据微调的模型在文本到图像生成和视觉语言推理方面表现出色，能够生成更接近原始图像的描述。

Cubby是一款协作研究工具，可以存储文件和链接，标注内容，并使用人工智能进行综合。

Cubby是一个私密的工作空间，可以存储来自任何地方的链接和文件，并使用人工智能进行标注和综合。它可以自动转录音频和视频内容，并提供注释和下载功能。Cubby还有一个智能助手，可以自动生成摘要、回答问题并进行内容综合。Cubby旨在提供一个集中存储、标注和综合研究资料的工具，以提高工作效率。

Apollo是一个多语言医学领域的模型、数据集、基准和代码库

Apollo项目由FreedomIntelligence组织维护，旨在通过提供多语言医学领域的大型语言模型（LLMs）来民主化医疗AI，覆盖6亿人。该项目包括模型、数据集、基准测试和相关代码。

构建自动化工作流，提升销售和生产力

Bardeen AI是一款免费的工作流自动化软件，可以与ChatGPT、Sheets和其他Web应用程序集成。利用人工智能，抓取、导出和提取数据，提升销售和生产力。价格详见官网。

自动化内容创作

LaminarFlow是为博主和开发人员设计的自动化内容创作工具。它能帮助你自动化内容的生成和发布过程，提高工作效率。通过LaminarFlow，你可以创建自己的工作流，自动整合外部资源，利用人工智能转化和增强数据，自由控制内容的发布方式。同时，LaminarFlow还提供了WordPress集成、变量注入、定时任务等功能，让你可以更加方便地管理和发布内容。不仅如此，LaminarFlow还支持获取新闻和文章内容，让你的网站保持时刻更新的状态。立即注册试用，获取10万个免费单位，体验LaminarFlow的强大功能！

数学文本智能标记数据集

AutoMathText是一个广泛且精心策划的数据集,包含约200GB的数学文本。数据集中的每条内容都被最先进的开源语言模型Qwen进行自主选择和评分,确保高标准的相关性和质量。该数据集特别适合促进数学和人工智能交叉领域的高级研究,作为学习和教授复杂数学概念的教育工具,以及为开发和训练专门处理和理解数学内容的AI模型提供基础。

文本转音乐和音频

MAGNeT是一个提供各种人工智能模型和数据集的社区平台。用户可以在平台上找到各种先进的自然语言处理和机器学习模型，以及相关的数据集。该平台还提供了一系列解决方案，包括文本到语音转换、图像处理等。MAGNeT定位于为开发人员、研究人员和企业提供高质量的人工智能模型和数据集。

一站式 AI 开发平台

OpenXLab浦源面向人工智能领域开发者和使用者，提供一站式 AI 开发平台。包括应用开发，模型免费托管，数据集下载等服务。应用中心提供应用构建平台，模型中心提供社区化模型托管平台，数据集中心提供海量优质人工智能数据集。

用 AI 处理敏捷工作流，节省时间，将小时变成分钟。

Autopia Labs 使用人工智能来处理敏捷工作流程，让您的团队更多时间专注于开发。在 JIRA 中，将小时转化为分钟。Autopia Labs 提供 AI Jira Ticket Generator，可以自动生成 JIRA 工单。您只需设定项目目标和提供必要的背景信息，AI 将在几秒钟内为团队的即将开始的项目生成强大的工单。不再需要复制和粘贴。同时，Autopia Labs 还提供实时的团队进度可视化，自动与利益相关者共享更新，保持与整个业务的一致性，无需（昂贵的）会议。使用 AI 和自然语言命令，规划下一个迭代，优先处理待办事项，建立明年的路线图。让您的团队的工作说话。Autopia Labs 正在努力构建基于人工智能的工具，使产品开发团队更加高效和成功。如果您有任何反馈意见或想要合作，请随时与我们联系。

无代码工作流自动化平台

Coflow是一个无代码工作流自动化平台。用户可以通过拖拽功能块的方式,快速构建包含AI能力的自动化工作流,实现销售报告、文档分析等业务流程的自动化,减少重复性工作量,提高工作效率。

简化复杂的UML和工作流设计

Diagramming AI是一个利用人工智能简化复杂的UML和工作流设计的工具。通过直观的AI命令，您可以轻松创建和更新图表。AI Chat功能可以为您提供定制建议和高级条件，使图表设计变得更加简单和动态。我们的存储和检索系统可以确保您的项目保持有序和可访问。

创建、测试、部署和扩展AI应用的AirOps Studio

AirOps Studio是一个强大的工具和工作流平台，可以将人工智能引入到您最重要的流程中。从创意到生产，速度快，高效便捷。它提供了LLM（语言理解模型）驱动的工作流、工具和聊天代理，能够让您的用户和团队享受到愉悦的体验。

基于DiT的视频生成模型，实时生成高质量视频。

LTX-Video是由Lightricks开发的首个基于DiT的视频生成模型，能够实时生成高质量的视频内容。该模型以24 FPS的速度生成768x512分辨率的视频，速度超过观看速度。模型经过大规模多样化视频数据集的训练，能够生成高分辨率且内容真实多样的视频。LTX-Video支持文本到视频(text-to-video)以及图像+文本到视频(image+text-to-video)的应用场景。

先进的文本到图像模型工具套件

FLUX.1 Tools是Black Forest Labs推出的一套模型工具，旨在为基于文本的图像生成模型FLUX.1增加控制和可操作性，使得对真实和生成的图像进行修改和再创造成为可能。该工具套件包含四个不同的特性，以开放访问模型的形式在FLUX.1 [dev]模型系列中提供，并作为BFL API的补充，支持FLUX.1 [pro]。FLUX.1 Tools的主要优点包括先进的图像修复和扩展能力、结构化引导、图像变化和重构等，这些功能对于图像编辑和创作领域具有重要意义。

AI-based decoder for quantum computing error correction

AlphaQubit是由Google DeepMind和Quantum AI团队共同开发的人工智能系统，它能够以最先进的准确性识别量子计算机中的错误。这项技术结合了机器学习和量子纠错的专业知识，旨在推动可靠量子计算机的构建，这对于解决复杂问题、实现科学突破和探索新领域具有重要意义。AlphaQubit的主要优点包括高准确性和对大规模量子计算的适用性。

视觉语言模型，能够进行逐步推理

LLaVA-o1是北京大学元组团队开发的一个视觉语言模型，它能够进行自发的、系统的推理，类似于GPT-o1。该模型在六个具有挑战性的多模态基准测试中超越了其他模型，包括Gemini-1.5-pro、GPT-4o-mini和Llama-3.2-90B-Vision-Instruct。LLaVA-o1通过逐步推理解决问题，展示了其在视觉语言模型中的独特优势。

Sandra AI，专为汽车分销设计的智能语音代理。

Sandra AI是一个智能语音代理，专为汽车分销行业设计，提供全天候的电话接听服务，帮助经销商不错过任何来电，提高客户满意度和业务机会。Sandra AI具有深厚的行业知识，能够像真正的专家一样与客户交流，并且能够无缝集成到经销商的软件中，实现快速、平滑的部署。产品背景信息显示，Sandra AI致力于通过人工智能技术优化客户服务，让经销商能够专注于核心业务，同时提升团队的工作效率。

构建最节能的人工智能硬件

Rain AI专注于开发高能效的人工智能硬件。在当前能源消耗日益增长的背景下，Rain AI的产品通过优化硬件设计，减少能源消耗，同时保持高性能，这对于数据中心和需要大量计算资源的企业来说至关重要。产品的主要优点包括高能效、高性能和环保。Rain AI的产品背景信息显示，公司致力于推动人工智能技术的可持续发展，通过技术创新减少对环境的影响。产品的价格和定位尚未明确，但可以推测其目标市场为需要高性能计算且对能源效率有高要求的企业。

Qwen Turbo 1M Demo是一个由Qwen提供的Hugging Face空间。

Qwen Turbo 1M Demo是一个基于Hugging Face平台的人工智能模型演示。这个模型代表了自然语言处理技术的最新进展，特别是在中文文本理解和生成方面。它的重要性在于能够提供高效、准确的语言模型，以支持各种语言相关的应用，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Qwen Turbo 1M Demo以其较小的模型尺寸和快速的处理速度而受到青睐，适合需要快速部署和高效运行的场合。目前，该模型是免费试用的，具体价格和定位可能需要进一步的商业洽谈。

快速将设计转换为代码的低代码平台

Locofy.ai是一个利用人工智能技术，将设计文件（如Figma和Adobe XD）快速转换为前端代码的低代码平台。它通过大型设计模型（Large Design Models）技术，训练于数百万的设计和产品，结合多模态和启发式模型，实现设计到代码的高效转换。这一技术的重要性在于它极大地提高了前端开发的效率，减少了重复劳动，让开发者能够专注于更复杂的创造性工作。Locofy.ai支持多种框架和库，如React、React Native、HTML/CSS、Next.js、Angular、Gatsby、Vue等，并且提供了插件直接从设计工具开始工作。它的价格策略包括付费计划，并提供LDM以激励用户。

数据驱动的框架，增强大型语言模型的工作流编排能力

WorkflowLLM是一个以数据为中心的框架，旨在增强大型语言模型（LLMs）在工作流编排方面的能力。核心是WorkflowBench，这是一个大规模的监督式微调数据集，包含来自83个应用、28个类别的1503个API的106763个样本。WorkflowLLM通过微调Llama-3.1-8B模型，创建了专门针对工作流编排任务优化的WorkflowLlama模型。实验结果表明，WorkflowLlama在编排复杂工作流方面表现出色，并且能够很好地泛化到未见过的API。

3D网格生成与语言模型的统一

LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型（LLMs）预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识，并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本，允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出，以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时，实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。

将文章转化为引人入胜的视频

Argil article to video是一个在线平台，利用人工智能技术将文章内容快速转化为视频，以提高搜索引擎排名、增加用户停留时间，并开辟新的获取渠道。该产品通过自动化编辑视频，添加字幕、媒体素材和音乐等，帮助用户以极低的成本或零成本创建视频内容。

用于全球协作的实时语音翻译

DeepL Voice是一款提供即时、安全的语音翻译产品，旨在帮助全球团队打破语言障碍，实现无缝沟通。它利用先进的人工智能技术，提供高质量的语音翻译服务，支持多种语言，并集成到多种平台中，如Microsoft Teams。DeepL Voice的主要优点包括低延迟、高性能的翻译，无与伦比的翻译质量，以及以安全为核心的设计理念。

LLM驱动的多代理角色模拟，增强想象力和商业洞察。

TinyTroupe是一个实验性的Python库，利用大型语言模型（LLMs）如GPT-4来模拟具有特定个性、兴趣和目标的人物。这些人工代理可以在模拟环境中进行交互，帮助我们研究各种令人信服的互动和消费者类型，具有高度可定制的角色。与游戏类LLM基础模拟方法不同，TinyTroupe旨在启发生产力和商业场景，为更成功的项目和产品做出贡献。

新一代可靠且可定制的OCR解决方案

Koncile Extract是一款基于人工智能的光学字符识别(OCR)技术，能够将文档中的文本转换为可编辑和可搜索的数据。它通过使用先进的计算机视觉和自然语言处理技术，提供了高准确率的文本提取服务。Koncile Extract的主要优点包括高准确率、易于定制以及能够处理复杂文档的能力。产品背景信息显示，Koncile旨在通过其OCR技术帮助企业提高数据处理效率，降低人工成本。关于价格和定位，Koncile Extract提供定制化的解决方案，以满足不同企业的需求，具体价格可能需要根据客户需求进行商议。

视频扩散模型，用于虚拟试穿。

Fashion-VDM是一个视频扩散模型（VDM），用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入，旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频，同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比，Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括：扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略，以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。