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即时关键反馈，应用心智模型改进写作、思考和反思
Wisecraft是一个可以应用心智模型提供即时关键反馈的工具。它可以帮助改进思考、促进更好的决策。通过使用Wisecraft的Google Chrome插件，您可以选择心智模型并将其应用于您在网页上高亮的文本。这个分析结果可以作为对自己或他人的关键反馈，以创建和传达出色的想法。
让决策变得更轻松
AI Coach 决策辅助可以帮助你在复杂的情景和问题中做出更好的决策。它提供了50多个决策模型供你应用，帮助你解决独特的情景和问题。通过与我们的AI Coach对话，你可以体验到决策模型的奇妙之处。
AI写作助手，即时反馈
FeedbackAI是您的个人AI写作助手，提供即时反馈，帮助您改进写作。使用OpenAI的GPT-4技术，提供高级写作建议、重写建议，节省时间和努力。免费下载，助您快速提升写作水平。
提升口语能力，获得个性化反馈
April AI是一款通过在通话中提供个性化反馈来提升口语能力的产品。它能实时处理通话内容，并在通话结束后通过邮件提供总结和反馈。April AI能帮助用户成为更有效的演讲者和领导者，而且产品设计考虑到用户的繁忙，能够轻松融入现有的日常工作中。
在Slack中快速收集团队反馈，简化决策过程
Geekbot Polls是一款集成在Slack中的投票工具，它允许团队快速创建和分发单问题投票或多问题调查问卷，无需离开Slack环境。该工具通过实时收集团队反馈，促进开放沟通，推动基于信息的决策制定。Geekbot Polls以其AI生成的答案、高级分析和实时结果监控等功能脱颖而出，支持匿名响应，提供多种定制选项，包括设置投票时长、定义特定参与者、允许用户添加自己的选项以及设置定期投票等。
决策模型教练，助你做出更好的决策
AI决策模型教练是一款帮助用户学习和应用心理模型来解决问题和做出决策的在线教练。它提供50多种心理模型供用户选择，并通过与AI教练的对话来解决用户的特定情景和问题。用户可以通过深入的问题探索和生成的总结与行动计划来做出更好的决策。
客户意见即时反馈工具
askInput是一款客户意见即时反馈工具，可以让客户、作家和营销人员快速表达意见和反馈。它可以帮助写作机构和营销公司更快地获取客户意见，也可以帮助业务所有者更轻松地获取更丰富的反馈和更高的回复率。同时，市场经理可以利用该工具将团队转化为内容创作者，快速获取利益相关者的观点。
基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术
C3PO 是一种基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术，可以从单个反馈句子中对 LLM 进行调整，避免过度概括化。该技术提供了参考实现、相关基准线和必要组件，方便研究论文中提出的技术。
让您的模型定制更加个性化
FABRIC 是一个通过迭代反馈来个性化定制扩散模型的工具。它提供了一种简单的方法来根据用户的反馈来改进模型的性能。用户可以通过迭代的方式与模型进行交互，并通过反馈来调整模型的预测结果。FABRIC 还提供了丰富的功能，包括模型训练、参数调整和性能评估。它的定价根据用户的使用情况而定，可满足不同用户的需求。
SocioSim使用AI智能模拟观众反馈，快速获取定价、消息传递和政策测试反馈。
SocioSim是一款利用AI代理群体模拟观众反馈的产品，可在几分钟内获得关于定价、消息传递和政策测试的反馈，节省时间和成本。
AI模型软件工程能力评估工具
SWE-bench Verified是OpenAI发布的一个经过人工验证的SWE-bench子集，旨在更可靠地评估AI模型解决现实世界软件问题的能力。它通过提供代码库和问题描述，挑战AI生成解决所描述问题的补丁。这个工具的开发是为了提高模型自主完成软件工程任务的能力评估的准确性，是OpenAI准备框架中中等风险级别的关键组成部分。
Mistral Large是Mistral AI的旗舰模型，具有顶级推理能力。
Mistral Large是Mistral AI团队最新推出的旗舰语言模型，具有顶级推理能力。它可用于复杂的多语言推理任务，包括文本理解、转换和代码生成。该模型在常用基准测试中取得了强大的成绩，是继GPT-4之后全球第二大可通过API进行使用的模型。
字节跳动自研大模型，提供多模态能力
豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型，通过内部50+业务场景实践验证，每日万亿级tokens大使用量持续打磨，提供多模态能力，以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型，如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等，满足不同业务需求。
打造大模型时代的产品能力，低成本开发智能体，实现商业闭环。
文心智能体平台 AgentBuilder 是基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据行业领域和应用场景，选择不同开发方式打造智能体。其主要优点包括低成本开发、流量分发路径支持，为用户提供完整的产品开发闭环。
Crowd是一个客户智能平台，集合了反馈、分析和人工智能，帮助产品团队做出更明智、更快速的决策。
Crowd是一个客户智能平台，通过整合反馈、分析和人工智能，帮助产品团队做出更明智、更快速的决策。其主要优点包括整合多种数据源、提供清晰的智能洞察、AI辅助分析、实时用户行为跟踪等。
将用户反馈转化为价值
Zefi AI是一个商业产品，专注于将用户反馈集中化、分析并提取洞察，以指导更好的产品决策。它通过集成多种工具，提供一个统一的反馈概览，帮助企业理解用户反馈背后的原因和趋势，从而推动业务增长。Zefi AI以其企业级安全性、自动化反馈收集和标记、以及基于数据的产品决策支持而受到客户信赖。
腾讯混元大模型，中文创作能力
腾讯混元大模型是由腾讯研发的大语言模型，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。该模型持续训练终身学习，覆盖五大核心优势能力，包括多轮对话、内容创作、逻辑推理、知识增强和多模态（敬请期待）。丰富的应用场景，提供多样化服务，包括文档场景、会议场景、广告场景和营销场景等。
通过自博弈相互推理，提升小型语言模型的解决问题能力。
rStar是一个自我博弈相互推理方法，它通过将推理过程分解为解决方案生成和相互验证，显著提升了小型语言模型（SLMs）的推理能力，无需微调或使用更高级的模型。rStar通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）和人类推理动作的结合，构建更高质量的推理轨迹，并通过另一个类似能力的SLM作为鉴别器来验证这些轨迹的正确性。这种方法在多个SLMs上进行了广泛的实验，证明了其在解决多样化推理问题方面的有效性。
通过强化学习微调大型视觉-语言模型作为决策代理
RL4VLM是一个开源项目，旨在通过强化学习微调大型视觉-语言模型，使其成为能够做出决策的智能代理。该项目由Yuexiang Zhai, Hao Bai, Zipeng Lin, Jiayi Pan, Shengbang Tong, Alane Suhr, Saining Xie, Yann LeCun, Yi Ma, Sergey Levine等研究人员共同开发。它基于LLaVA模型，并采用了PPO算法进行强化学习微调。RL4VLM项目提供了详细的代码库结构、入门指南、许可证信息以及如何引用该研究的说明。
提供创业者即时的投资者演示文稿反馈
Fornax是一个帮助早期创业者向投资者有效传达他们的创意的产品。通过逐页分析和反馈，提供演示文稿的外观、团队和产品市场适应性的建议。用户只需上传他们的演示文稿，即可获得定制的、可操作的建议，以提高演示文稿的质量。无需注册即可免费试用。
通过Model Context Protocol服务器扩展语言模型的能力。
Smithery是一个基于Model Context Protocol的平台，允许用户通过连接各种服务器来扩展语言模型的功能。它为用户提供了一个灵活的工具集，能够根据需求动态增强语言模型的能力，从而更好地完成各种任务。该平台的核心优势在于其模块化和可扩展性，用户可以根据自己的需求选择合适的服务器进行集成。
在线客户反馈工具
Feedbase是一款在线客户反馈工具，帮助企业收集和管理用户反馈，提供AI驱动的仪表板，为企业提供洞察和分析。用户可以通过简单的脚本将反馈小部件添加到自己的网站中，使用简单、简约的界面收集用户反馈，并通过仪表板获取实时的反馈分析和洞察。产品定价灵活，提供免费和付费版本。
优化决策，提升业务结果
IBM® Decision Optimization 是一款优化软件，提供规划分析能力和决策智能，以改善决策过程。它能够帮助用户做出更好的决策，实现业务目标。产品具有部署灵活性，可在云端或本地上运行。产品定价请咨询销售团队。
低成本强化视觉语言模型的泛化能力，仅需不到3美元。
R1-V是一个专注于强化视觉语言模型（VLM）泛化能力的项目。它通过可验证奖励的强化学习（RLVR）技术，显著提升了VLM在视觉计数任务中的泛化能力，尤其是在分布外（OOD）测试中表现出色。该技术的重要性在于，它能够在极低的成本下（仅需2.62美元的训练成本），实现对大规模模型的高效优化，为视觉语言模型的实用化提供了新的思路。项目背景基于对现有VLM训练方法的改进，目标是通过创新的训练策略，提升模型在复杂视觉任务中的表现。R1-V的开源性质也使其成为研究者和开发者探索和应用先进VLM技术的重要资源。
即时智能聊天助手
PocketPal是一款即时智能聊天助手，集成了ChatGPT技术，用户可以通过发送文本信息即刻获得不超过一分钟的响应。其优势在于提供快速、准确的智能回复，节省用户等待时间。定价灵活多样，适用于各类商业场景，定位于提高客户服务效率和用户体验。
AI决策指南
《Generative AI: An Executive Guide》是一本关于生成式人工智能技术的权威指南，提供了应用大型语言模型（LLMs）在组织中创造价值的方法和案例研究。本指南适用于C级高管、负责AI战略的高级经理、私营、公共和第三部门组织、创业者、初创企业和成长团队、投资者、分析师和投资专业人士。
基于PRIME方法训练的7B参数语言模型，专为提升推理能力而设计。
PRIME-RL/Eurus-2-7B-PRIME是一个基于PRIME方法训练的7B参数的语言模型，旨在通过在线强化学习提升语言模型的推理能力。该模型从Eurus-2-7B-SFT开始训练，利用Eurus-2-RL-Data数据集进行强化学习。PRIME方法通过隐式奖励机制，使模型在生成过程中更加注重推理过程，而不仅仅是结果。该模型在多项推理基准测试中表现出色，相较于其SFT版本平均提升了16.7%。其主要优点包括高效的推理能力提升、较低的数据和模型资源需求，以及在数学和编程任务中的优异表现。该模型适用于需要复杂推理能力的场景，如编程问题解答和数学问题求解。
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