产品库

提供AI边缘处理器，专为实现高性能深度学习应用而设计。

Hailo AI on the Edge Processors提供AI加速器和视觉处理器，支持边缘设备解决方案，旨在实现新时代的AI边缘处理和视频增强。产品定位于提供高性能深度学习应用，同时支持感知和视频增强。

解锁边缘计算中人工智能的潜力

Blaize 是一款 AI 边缘计算硬件和软件平台，更高效、更灵活、更准确、更经济实惠。它能够在边缘部署 AI 而无需牺牲性能，为市场转型和工作生活方式改善带来了巨大的价值。

在Cloudflare全球网络运行机器学习模型

Workers AI是Cloudflare推出的一款在边缘计算环境中运行机器学习模型的产品。它允许用户在全球范围内的Cloudflare网络节点上部署和运行AI应用，这些应用可以是图像分类、文本生成、目标检测等多种类型。Workers AI的推出标志着Cloudflare在全球网络中部署了GPU资源，使得开发者能够构建和部署接近用户的雄心勃勃的AI应用。该产品的主要优点包括全球分布式部署、低延迟、高性能和可靠性，同时支持免费和付费计划。

高性能云和云基础设施，适用于AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。

Denvr Dataworks提供高性能云和云基础设施，支持AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。我们的平台提供强大的计算和存储能力，帮助用户实现高效的数据处理和分析。无论您是开发人员、数据科学家还是企业用户，Denvr Dataworks都可以为您提供可靠和高性能的云解决方案。我们提供灵活的定价和弹性的资源配置，让您能够根据需求进行扩展和优化。

开源AI模型，可微调、蒸馏、部署。

Llama 3.2是一系列大型语言模型（LLMs），预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型，以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行，支持多种编程语言，并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。

低成本按需GPU，为机器学习和AI任务即时启动

GPUDeploy是一个提供低成本按需GPU资源的网站，专为机器学习和人工智能任务设计，用户可以立即启动预配置的GPU实例，以支持复杂的计算任务。该产品主要优点包括低成本、即时可用性以及预配置的便利性，适合需要快速部署机器学习模型和算法的企业和个人。

专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站

Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生，他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI（2D和3D）上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域，为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。

提供关于人工智能的最佳资源，学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。

AI Online Course是一个互动学习平台，提供清晰简明的人工智能介绍，使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识，并强调实际应用和技术优势。

快速准确的边缘设备自动语音识别模型

Moonshine 是一系列为资源受限设备优化的语音转文本模型，非常适合实时、设备上的应用程序，如现场转录和语音命令识别。在 HuggingFace 维护的 OpenASR 排行榜中使用的测试数据集上，Moonshine 的词错误率（WER）优于同样大小的 OpenAI Whisper 模型。此外，Moonshine 的计算需求随着输入音频的长度而变化，这意味着较短的输入音频处理得更快，与 Whisper 模型不同，后者将所有内容都作为 30 秒的块来处理。Moonshine 处理 10 秒音频片段的速度是 Whisper 的 5 倍，同时保持相同或更好的 WER。

无代码机器学习平台

NextBrain AI是一款无代码机器学习平台，让任何人都能轻松训练机器学习模型并将数据转化为有价值的见解，指导决策。它提供简单有效的分析和宝贵的洞察力，无需编程知识。同时支持Google Sheets插件和Web应用，选择适合您的方式开始训练机器学习模型吧！

世界上最快的边缘部署音频语言模型

OmniAudio-2.6B是一个2.6B参数的多模态模型，能够无缝处理文本和音频输入。该模型结合了Gemma-2B、Whisper turbo和一个自定义投影模块，与传统的将ASR和LLM模型串联的方法不同，它将这两种能力统一在一个高效的架构中，以最小的延迟和资源开销实现。这使得它能够安全、快速地在智能手机、笔记本电脑和机器人等边缘设备上直接处理音频文本。

RF-DETR 是由 Roboflow 开发的实时目标检测模型。

RF-DETR 是一个基于变压器的实时目标检测模型，旨在为边缘设备提供高精度和实时性能。它在 Microsoft COCO 基准测试中超过了 60 AP，具有竞争力的性能和快速的推理速度，适合各种实际应用场景。RF-DETR 旨在解决现实世界中的物体检测问题，适用于需要高效且准确检测的行业，如安防、自动驾驶和智能监控等。

机器学习加速 API

DirectML 是Windows上的机器学习平台API,为硬件供应商提供了一个通用的抽象层来暴露他们的机器学习加速器。它可以与任何兼容DirectX 12的设备一起使用,包括GPU和NPU。通过减少编写机器学习代码的成本,DirectML使得AI功能集成更加容易。

AI可观测性和机器学习监控平台

Evidently AI是一个开源的Python库，用于监控机器学习模型，支持从RAGs到AI助手的LLM驱动产品的评估。它提供了数据漂移、数据质量和生产ML模型性能的监控，拥有超过2000万的下载量和5000+的GitHub星标，是机器学习领域中一个值得信赖的监控工具。

开源跨平台的机器学习框架,能够轻松地在不同设备上构建机器学习应用

MediaPipe是一个由Google开发的开源跨平台机器学习框架,它能够帮助开发者通过简单的API轻松地在不同设备(手机、平板、浏览器、IoT设备等)上构建复杂的机器学习模型和应用。MediaPipe支持多种编程语言,内置了人脸识别、手势识别、目标追踪等多种预训练模型,开发者可以快速集成这些模型来开发智能应用。MediaPipe还支持模型压缩和量化技术,可以将模型大小缩小10倍以上,这对于在移动端部署机器学习模型非常有利。总体来说,MediaPipe是一个非常易用和高效的机器学习开发框架。

提高大学生自学效率和质量的智能学习助手

夸克App推出的AI学习助手基于自研大模型，通过智能化的解题思路和讲解方式，提升大学生自学效率和质量。采用夸克宝宝的虚拟形象进行题目讲解，提供“考点分析”“详解步骤”“答案总结”等详细内容。并通过夸克网盘实现学习资料备份和使用，以及夸克扫描王提取核心复习内容。覆盖英语等学科的选择题、填空题、阅读题等常考题型，后续将加入数学等学科。

构建、连接和部署边缘上的GenAI应用

Lamatic.ai是一个为构建、测试和部署高性能GenAI应用在边缘而设计的管理型PaaS平台，提供低代码可视化构建器、VectorDB和集成应用及模型。它通过集成多种工具和技术，帮助AI创始人和构建者快速实现复杂的AI工作流程。平台的主要优点包括减少团队间的来回沟通、自动化工作流程、提高部署速度和降低延迟。Lamatic.ai的背景信息显示，它是由一群对GenAI应用开发有着深刻理解和丰富经验的工程师和社区成员共同打造的。平台的价格定位是包含所有可用的管理集成、向量数据库、托管、边缘部署和SDK的月度订阅服务，同时提供按小时计费的专业服务。

无需编码的机器学习工具

Liner.ai是一款免费的工具，让您可以在几分钟内构建和部署机器学习应用程序，无需编码或机器学习专业知识。它使用您的训练数据，并提供一个易于集成的机器学习模型。

一个多图像视觉语言模型，具有训练、推理和评估方案，可从云端部署到边缘设备（如Jetson Orin和笔记本电脑）。

VILA是一个预训练的视觉语言模型（VLM），它通过大规模的交错图像-文本数据进行预训练，从而实现视频理解和多图像理解能力。VILA通过AWQ 4bit量化和TinyChat框架在边缘设备上可部署。主要优点包括：1) 交错图像-文本数据对于提升性能至关重要；2) 在交错图像-文本预训练期间不冻结大型语言模型（LLM）可以促进上下文学习；3) 重新混合文本指令数据对于提升VLM和纯文本性能至关重要；4) 标记压缩可以扩展视频帧数。VILA展示了包括视频推理、上下文学习、视觉思维链和更好的世界知识等引人入胜的能力。

为边缘设备定制的小型语言模型

MobiLlama是一个为资源受限设备设计的小型语言模型（SLM），它旨在提供准确且轻量级的解决方案，以满足设备上的处理需求、能效、低内存占用和响应效率。MobiLlama从更大的模型出发，通过精心设计的参数共享方案来降低预训练和部署成本。

为边缘设备提供无代码人工智能

Neuton TinyML 是一款无代码人工智能平台，可自动构建极小模型并嵌入到任何微控制器和传感器中。它基于专利神经网络框架，能够在保持准确性的同时实现极小的模型大小。

端到端开源机器学习平台

TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。在TensorFlow机器学习框架下，开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

Python机器学习库

scikit-learn是一个简单高效的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，可用于分类、回归、聚类、降维等任务。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建，具有易用性、性能优越以及可重复使用的特点。scikit-learn开源可商用，采用BSD许可证。

AI、机器学习和数据科学工作的最佳选择

Best AI Jobs是＃1人工智能工作板，拥有2000多个工作职位，包括人工智能软件工程师、AI开发人员、机器学习工程师等。在AI领域找到一份工作，加入未来！

玩乐机器学习，成为钢琴大师！

Piano Genie是一个基于机器学习的钢琴模拟器。使用键盘上的数字键或触摸屏上的彩色块来演奏钢琴。按下空格键控制延音踏板。你越像真正的钢琴家一样弹奏，旋律（和你自己）就会越好听。Piano Genie使用magenta.js构建。

开源计算机视觉库

OpenCV是一个跨平台的开源计算机视觉和机器学习软件库，它提供了一系列编程功能，包括但不限于图像处理、视频分析、特征检测、机器学习等。该库广泛应用于学术研究和商业项目中，因其强大的功能和灵活性而受到开发者的青睐。

量子计算竞赛和学习平台

Aqora 是一个专注于量子计算的在线平台，提供量子竞赛、教程和社区交流，旨在帮助用户学习量子计算知识，提升技能，并与全球专家合作解决实际问题。该平台通过竞赛和项目实践，让用户能够将理论知识应用于现实世界场景中，推动量子技术的发展和应用。

提供AI和机器学习课程

Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

借助 AutoML Vision 从图像中发掘有价值的信息、利用预训练的 Vision API 模型，或使用 Vertex AI Vision 创建计算机视觉应用

Vision AI 提供了三种计算机视觉产品，包括 Vertex AI Vision、自定义机器学习模型和 Vision API。您可以使用这些产品从图像中提取有价值的信息，进行图像分类和搜索，并创建各种计算机视觉应用。Vision AI 提供简单易用的界面和功能强大的预训练模型，满足不同用户需求。

无需编程，一站式机器学习平台

Xero.AI是一个一站式的机器学习平台，无需编程，让任何人都能够利用人工智能的力量。它提供了端到端的无代码机器学习解决方案，包括数据探索、数据转换、机器学习模型训练/测试等功能。Xero.AI由Xeros ARtificial Analyst（XARA）驱动，它是一个AI驱动的机器学习工程师，可以处理所有的数据科学和机器学习需求。定价方案请访问官方网站了解更多信息。