产品库

探索维基百科的语义搜索能力。

Wikipedia Semantic Search 是一个实验性项目，展示了 Upstash Vector 在处理大型数据集时的可扩展性。该项目将 2300 万篇维基百科文章在 11 种语言中进行了向量化处理，并在一个 Upstash Vector 索引中存储了 1440 万个向量。这使得用户能够通过语义搜索来探索维基百科的内容，而不仅仅是传统的关键词搜索。

快速创建维基百科页面

Wikipedia Article AI是一个易于使用的工具，几乎可以立即创建维基百科文章。它基于AI技术，根据维基百科的要求生成高质量的、经过事实核实的文章。价格相对于人工撰写的维基百科文章要便宜很多。

AI驱动的维基百科增强阅读体验

Wikiwand是一个基于AI技术的维基百科增强平台，它通过智能搜索、时间线、Map、词典、热门问题等功能，为用户提供更快速、更深入的学习和探索体验。产品背景信息显示，Wikiwand致力于通过AI技术提升用户对维基百科内容的访问和理解效率，同时支持Wikimedia基金会，促进知识共享。产品提供多种定价方案，满足不同用户的需求。

基于Upstash Vector的维基百科语义搜索工具。

这是一个使用Next.js构建的项目，利用Upstash Vector提供维基百科的语义搜索功能。项目通过优化和加载自定义的Google字体Inter，实现了对维基百科内容的高效搜索和检索。

大规模合成数据集，助力个性化研究

Persona Hub 是腾讯AI实验室发布的一个大规模合成数据集，旨在促进以人物角色为驱动的数据合成研究。该数据集包含数百万不同人物角色的合成数据样本，可用于模拟真实世界用户的多样化输入，对大型语言模型（LLM）进行测试和研究。

大规模自回归图像模型预训练

这篇论文介绍了AIM，这是一组使用自回归目标进行预训练的视觉模型。这些模型受其文本对应物，即大型语言模型（LLMs）的启发，并表现出类似的扩展特性。具体来说，我们强调了两个关键发现：（1）视觉特征的性能随着模型容量和数据量的增加而提高，（2）目标函数的价值与模型在下游任务上的性能相关。我们通过在20亿张图像上对70亿参数的AIM进行预训练，实现了在ImageNet-1k上使用冻结主干达到84.0%的准确率。有趣的是，即使在这个规模上，我们观察到性能没有饱和的迹象，这表明AIM可能代表了训练大规模视觉模型的新前沿。AIM的预训练类似于LLMs的预训练，并不需要任何图像特定的策略来稳定大规模训练。

Pixta AI | 大规模数据标注和数据采集服务

Pixta AI是一家提供大规模数据标注和数据采集解决方案的公司。我们拥有1000多名经验丰富的标注员，超过9000万张图片和1000万个视频。通过我们的服务，可以加速您的AI开发。我们提供的标注和数据采集服务能够满足各种需求，并且可以根据您的项目进行定制化。

首个AI互动式搜索引擎,改变搜索方式

简单搜索是一个基于人工智能的互动式搜索引擎,通过理解用户意图,提供个性化的搜索结果和推荐。简单搜索可以像聊天一样进行交互式搜索,同时拥有强大的语义理解能力,能够准确捕捉用户需求,大大提高搜索效率。

大规模参数扩散变换器模型

DiT-MoE是一个使用PyTorch实现的扩散变换器模型，能够扩展到160亿参数，与密集网络竞争的同时展现出高度优化的推理能力。它代表了深度学习领域在处理大规模数据集时的前沿技术，具有重要的研究和应用价值。

大规模视觉语言模型的视觉词汇扩展

Vary 是一个用于大规模视觉语言模型的官方代码实现。它通过扩展视觉词汇来提高模型的性能。该模型具有强大的图像理解和语言生成能力，可以在多个领域进行应用。

Gemma 2B模型，支持10M序列长度，优化内存使用，适用于大规模语言模型应用。

Gemma 2B - 10M Context是一个大规模的语言模型，它通过创新的注意力机制优化，能够在内存使用低于32GB的情况下处理长达10M的序列。该模型采用了循环局部注意力技术，灵感来源于Transformer-XL论文，是处理大规模语言任务的强大工具。

基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型

MoE-LLaVA是一种基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型，展现出在多模态学习中出色的性能。其具有较少的参数，但表现出较高的性能，并且可以在短时间内完成训练。该模型支持Gradio Web UI和CLI推理，并提供模型库、需求和安装、训练和验证、自定义、可视化、API等功能。

PygmalionAI的大规模推理引擎

Aphrodite是PygmalionAI的官方后端引擎，旨在为PygmalionAI网站提供推理端点，并允许以极快的速度为大量用户提供Pygmalion模型服务。Aphrodite利用vLLM的分页注意力技术，实现了连续批处理、高效的键值管理、优化的CUDA内核等特性，支持多种量化方案，以提高推理性能。

领先的语音数据隐私解决方案

Nijta提供基于AI的语音匿名化技术，帮助企业在不泄露隐私和保密性的情况下大规模使用语音数据。这项技术的重要性在于，它允许企业在遵守法规的同时，充分利用其语音数据的价值，特别是在处理敏感信息时。Nijta的技术背景是基于对数据隐私和合规性的深刻理解，它通过去除语音数据中的生物特征和身份标识，确保数据的完全匿名性，从而使企业能够无风险地探索数据洞察并释放其全部知识价值。

秘塔AI搜索,没有广告,直达结果

秘塔AI搜索是一个基于大模型的新一代智能搜索引擎。它通过理解用户意图,提供无广告、高质量的搜索结果,让用户快速直达所需信息。秘塔AI搜索具有语义理解能力强、支持多轮对话式搜索、支持语音输入等优点,可 SIGNIFICANTLY 提高搜索效率。

参数高效Fine-tuning大型语言模型

Astraios是一个提供大型语言模型Fine-tuning的平台，提供了多种参数高效Fine-tuning方法，以及多种规模的模型选择。用户可以在该平台上进行大规模语言模型的Fine-tuning，并获得最佳的成本-性能平衡。平台还提供了丰富的模型、数据集和文档，方便用户进行相关研究和开发。定价灵活，适用于不同规模的用户需求。

数据平台用于云和人工智能

WEKA是一个数据平台，帮助组织在云和本地存储、处理和管理数据，为下一代工作负载提供支持。它提供了快速的数据处理和推理能力，高效的图像处理速度，并解决了大规模数据处理的挑战。WEKA适用于各种行业和应用场景，并提供灵活的定价方案。

解锁Gen Z的AI百科全书

AI-Powered Wikipedia Summarizer是一个为Gen Z用户提供维基百科内容翻译为现代年轻人语言的AI工具。通过该工具，用户可以输入维基百科文章，在短时间内获得通俗易懂的翻译摘要，解锁知识新世界。AI百科定价灵活合理，提供免费和付费订阅，让用户随时方便地获得全面的信息。将AI百科作为学习、研究和了解新知识的工具，帮助用户快速掌握各种主题知识。

800K+个3D物体的大规模数据集

Objaverse是一个包含800K+个标注3D物体的大规模数据集，每个物体都有名称、描述、标签和其他元数据。它包含了各种类型的物体，包括静态物体、动画物体、有部位注释的角色、可分解的模型、室内外环境等，并具有多样的视觉风格。Objaverse可用于生成3D模型、作为2D实例分割的增强、开放词汇体现的AI以及研究CLIP的鲁棒性。

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。

大规模视频生成的自回归扩散模型

MarDini是Meta AI Research推出的一款视频扩散模型，它将掩码自回归（MAR）的优势整合到统一的扩散模型（DM）框架中。该模型能够根据任意数量的掩码帧在任意帧位置进行视频生成，支持视频插值、图像到视频生成以及视频扩展等多种视频生成任务。MarDini的设计高效，将大部分计算资源分配给低分辨率规划模型，使得在大规模上进行空间-时间注意力成为可能。MarDini在视频插值方面树立了新的标杆，并且在几次推理步骤内，就能高效生成与更昂贵的高级图像到视频模型相媲美的视频。

微软定制AI加速器，专为大规模AI工作负载设计。

Maia 100是微软为Azure设计的首款定制AI加速器，专为大规模AI工作负载而打造，通过软硬件的协同优化，实现了性能、可扩展性和灵活性的最大化。它采用了TSMC N5工艺和COWOS-S互连技术，具备高达1.8TB/s的带宽和64GB的容量，支持高达700W的热设计功耗(TDP)，但以500W运行，确保了高效的能效比。Maia 100集成了高速张量单元、向量处理器、DMA引擎和硬件信号量，支持多种数据类型和张量切分方案，并通过以太网互连支持大规模AI模型。此外，Maia SDK提供了丰富的组件，支持快速部署PyTorch和Triton模型，并通过双编程模型确保高效的数据处理和同步。

掌握各种主题知识的利器

Mycyclopedia是一款利用人工智能技术生成的全面知识百科，包括但不限于西方防御战、三明治历史等。用户可以根据自己的掌握程度选择不同的知识深度，帮助用户快速了解各种主题。

基于InternViT-300M-448px的增强版本，提升视觉特征提取能力。

InternViT-300M-448px-V2_5是一个基于InternViT-300M-448px的增强版本，通过采用ViT增量学习与NTP损失（Stage 1.5），提升了视觉编码器提取视觉特征的能力，尤其是在大规模网络数据集中代表性不足的领域，如多语言OCR数据和数学图表等。该模型是InternViT 2.5系列的一部分，保留了与前代相同的“ViT-MLP-LLM”模型架构，并集成了新的增量预训练的InternViT与各种预训练的LLMs，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。

利用动态NeRF进行大规模运动和视角变化的人体视频编辑

DynVideo-E是一款利用动态NeRF技术进行大规模运动和视角变化的人体视频编辑工具。该工具将视频表示为3D前景规范化的人体空间，结合变形场和3D背景静态空间。通过利用重建损失、2D个性化扩散先验、3D扩散先验和局部部分超分辨率等技术，在多视角多姿势配置下编辑可动的规范化人体空间。同时，通过特征空间的风格转换损失将参考风格转移到3D背景模型中。用户可以在编辑后的视频-NeRF模型中根据源视频相机姿态进行相应的渲染。DynVideo-E不仅能够处理短视频，还能够处理大规模运动和视角变化的人体视频，为用户提供了更多直接可控的编辑方式。该工具在两个具有挑战性的数据集上的实验证明，相比于现有方法，DynVideo-E在人类偏好方面取得了50% ~ 95%的显著优势。DynVideo-E的代码和数据将会向社区发布。

SkyPilot RAG 是一个基于 SkyPilot 的检索增强生成系统，用于处理大规模法律文档搜索和分析。

SkyPilot RAG 是一个结合了向量搜索和大型语言模型的检索增强生成系统。它通过语义搜索和智能问答，为法律专业人士提供高效的信息检索和分析工具。该系统基于 SkyPilot 构建，能够管理基础设施并高效利用计算资源，支持在任何云环境或 Kubernetes 上部署。其主要优点包括高准确性、上下文感知能力和可追溯性，能够显著提高法律文档处理的效率和可靠性。

利用向量搜索技术，实现基于描述搜索相关股票的工具。

概念股搜索器是一款基于自然语言处理和向量搜索技术的在线工具，它能够对用户输入的任意描述进行语义匹配，快速找到与之相关的中国A股上市公司股票。该产品的主要优点在于其创新的搜索方式，能够处理意象、概念、关键词等多种形式的输入，为用户提供一种全新的股票搜索体验。产品背景信息显示，它旨在帮助用户在投资决策时，能够快速获取相关信息，但请注意，搜索结果仅供参考，不构成投资建议。

360集团推出的新一代AI搜索引擎

360AI搜索是360集团推出的新一代AI搜索引擎,通过语义理解、知识图谱等技术,可以准确理解用户的搜索意图,主动提问补全信息,从海量网页中深度提取相关内容,最终给出结构清晰、全面准确的答案,大大提升了搜索的便捷性和准确性。

百川智能的语言 AI 助手，懂搜索的 AI 助手。

百小应是百川智能旗下的语言 AI 助手，融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术。其主要优点包括深度理解用户意图、精准搜索信息、智能生成文本内容。百小应定位为帮助用户轻松获取知识和专业服务的智能助手。

Go语言库，用于嵌入式向量搜索和语义嵌入

kelindar/search 是一个Go语言库，它提供了嵌入式向量搜索和语义嵌入的功能，基于llama.cpp构建。这个库特别适合于小到中型项目，需要强大的语义搜索能力，同时保持简单高效的实现。它支持GGUF BERT模型，允许用户利用复杂的嵌入技术，而不需要深陷传统搜索系统的复杂性。该库还提供了GPU加速功能，能够在支持的硬件上快速进行计算。如果你的数据集少于100,000条目，这个库可以轻松集成到你的Go应用中，实现语义搜索功能。