产品库

一种用于图像和文本数据的先进机器学习模型，专注于数据质量和透明度。

MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。

一站式去中心化AI平台,集成了去中心化超级计算机

AIxBlock是一个综合性的链上AI平台,集成了去中心化超级计算机。主要功能包括:数据引擎进行数据采集、整理和标注;低代码MLOps平台轻松构建和部署AI模型;通过链上共识机制实时验证AI模型质量;提供去中心化计算力交易市场,节省90%计算成本;基于P2P无手续费交易;通过区块链共识确保数据质量;所有交易在链上安全透明记录。适用于AI开发者、计算力供应商、自由职业者等。

更好的数据，更好的AI

Lilac通过改进数据帮助数据和AI从业者改进他们的产品。它提供数据质量评估、数据清洗和数据标注等功能。Lilac的优势在于提供可靠的数据处理工具和技术，帮助用户提高数据质量，从而提升AI模型的性能。Lilac的定价根据用户的使用需求进行定制。

超千亿参数的大语言模型

百川智能Baichuan 3是一款超千亿参数的大语言模型，在多个权威通用能力评测中展现出色，特别在中文任务上超越了GPT-4。它在自然语言处理、代码生成、医疗任务等领域表现优异，采用了多项创新技术手段提升模型能力，包括动态数据选择、重要度保持和异步CheckPoint存储等。训练过程中采用因果采样的动态训练数据选择方案，保证数据质量；引入了重要度保持的渐进式初始化方法，优化模型训练稳定性；并针对并行训练问题进行了一系列优化，性能提升超过30%。

构建数学基础模型的数学中心语料库

MathPile是一个包含约95亿个标记的数学中心语料库，从教科书（包括讲座笔记）、arXiv、维基百科、ProofWiki、StackExchange和网页中汲取数学内容，适用于K-12、大学、研究生水平和数学竞赛。MathPile的数据质量高，并且有着丰富的数据文档，以增强透明度和给用户灵活的使用数据的能力。在授权方面，MathPile遵循BY-NC-SA 4.0许可协议，同时计划很快发布一个商业可用版本。

用AI驱动的文档解析器实现数据自动提取

Parsio是一个AI驱动的文档解析器,可以自动提取PDF、电子邮件及其他文档中的结构化数据。它具有易于设置的特点,用户可以通过高亮要提取的文本来快速创建模板。Parsio内置了许多用于解析Airbnb、LinkedIn等平台邮件的模板。它可以与Google Sheets、Slack、QuickBooks等多种第三方工具无缝集成,实时将提取的数据导出。Parsio使用户免于手动输入数据,从而节省员工成本,保证数据质量,提高工作效率。

您的完整MLOps、监控和AI质量与治理解决方案。

数据科学家助手是您的完整MLOps、监控和AI质量与治理解决方案。它自动检测准确性、数据大小、模型漂移、运行时间、调度等的变化和趋势。通过提供统一的视图和关键指标，您可以全面了解您的机器学习环境。它还可以跟踪监控模型性能和数据漂移，以便快速识别准确性下降和数据质量变化。无需设置或等待基础架构配置，通过简单的代码集成，您就可以完全控制您发送的内容。您可以配置自定义警报和通知，以及可视化项目间的趋势和相关性。成为α用户即可获得免费访问。

AI自动更新CRM，简化销售流程

Swyftkey是一款利用人工智能自动更新CRM系统的工具。它能够自动记录销售电话的笔记并将其同步到Salesforce，帮助销售人员节省大量手动更新CRM系统的时间。Swyftkey提供自动会议摘要、结构化数据和上下文，使销售人员能够专注于销售而不是繁琐的记录工作。通过Swyftkey，团队可以改善数据质量并实时更新Salesforce，提高工作效率。

数据标注必须易于使用

Unitlab是一个由AI驱动的数据标注平台，它可以自动收集原始数据，并允许您与人工标注者合作为机器学习模型生成高度准确的标签。通过我们的服务，您可以优化工作效率、提高数据质量并节省成本。

智能文档处理与AI合同管理

Docugami是一款智能文档处理与AI合同管理软件，通过自动化消除错误并节省时间。它采用了独有的业务文档基础模型和生成式人工智能技术，将整个文档转化为可操作的数据。它适用于各个行业，帮助用户分析风险、定价、义务等，并提供商业洞察。它能够减少成本、改善数据质量，提高效率。

为企业提供开源、灵活的AI模型开发、测试和运行平台。

Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台，旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型（LLMs）。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性，并能与Red Hat OpenShift® AI集成，进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。

AI驱动的数据开发和分析平台，让数据管理变得简单高效。

Chat2DB是一个AI驱动的数据开发和分析平台，它通过集成数据管理、研发、分析和应用于一体，为不同角色的用户提供了一个无缝对接的全链路数据管理平台。该平台利用先进的AI技术，简化了SQL研发和数据报表的创建，使得即使是非技术背景的用户也能轻松进行复杂的数据查询。Chat2DB支持多种数据库类型，包括关系型和非关系型数据库，为用户提供了一个集中一站式的数据库管理解决方案。

我们给您的网站和移动应用项目注入生命，从设计到投产提供全程支持。

Web and Cow是一家专业的网站开发公司，致力于根据客户的需求和挑战，设计和开发定制的网站和移动应用程序。我们提供数据管理和分析工具，帮助客户优化运营并做出明智的决策。

Phi-3 Mini-128K-Instruct ONNX优化模型促进推理加速

Phi-3 Mini是一个轻量级的顶尖开源模型,建立在Phi-2使用的合成数据和过滤网站之上,专注于高质量的推理密集型数据。这个模型属于Phi-3系列,mini版本有两个变体支持4K和128K上下文长度。该模型经过了严格的增强过程,包括监督式微调和直接偏好优化,以确保精准遵循指令和强大的安全措施。这些经过ONNX优化的Phi-3 Mini模型可在CPU、GPU和移动设备上高效运行。微软还推出了ONNX Runtime Generate() API,简化了Phi-3的使用。

新模型，多种型号，AI驱动合成数据训练

WizardLM-2是WizardLM推出的新一代大型语言模型，包含三种型号：8x22B、70B和7B。该产品采用AI驱动的合成数据训练系统，通过数据分析、加权抽样、渐进式学习和AI互校AI等方法，优化模型性能。它能够自动生成高品质的指令和响应，提供多样化的对话能力，适用于多种编程和开发场景。

基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型

Chronos是一系列基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型。时间序列通过缩放和量化转换为一系列标记，然后使用交叉熵损失训练语言模型。训练完成后，通过给定历史上下文采样多个未来轨迹，获得概率性预测。Chronos模型已经在大量公开可用的时间序列数据和使用高斯过程生成的合成数据上进行了训练。

生成合成数据，训练和对齐模型的工具

DataDreamer是一个强大的开源Python库，用于提示、生成合成数据和训练工作流。它旨在简单易用，极其高效，且具有研究级质量。DataDreamer支持创建提示工作流、生成合成数据集、对齐模型、微调模型、指令调优模型和模型蒸馏。它具有简单、研究级、高效、可复现的特点，并简化了数据集和模型的共享。

以自我为中心的合成数据生成器

EgoGen是一个用于生成以自我为中心的合成数据的系统，它能够模拟头戴设备（HMDs）的相机装置，并从相机佩戴者的视角渲染多种传感器数据。该系统提供了丰富的多模态数据和准确的注释，适用于自我感知任务。

给视觉语言模型赋予空间推理能力

SpatialVLM是一个由谷歌DeepMind开发的视觉语言模型,能够对空间关系进行理解和推理。它通过大规模合成数据的训练,获得了像人类一样直观地进行定量空间推理的能力。这不仅提高了其在空间VQA任务上的表现,还为链式空间推理和机器人控制等下游任务打开了新的可能。

Oracle云平台的生成式AI服务

Oracle Generative AI Service是一个全托管的生成式AI服务,可以轻松地将多功能的语言模型集成到各种用例中,包括写作辅助、摘要生成和聊天机器人等。该服务基于Oracle Cloud Infrastructure,提供高性能、面向企业的模型,支持高效的微调和多个用例,安全可靠的企业级的数据管理、安全与管控。

构建GPT-4级别的对话问答模型

ChatQA是一系列对话问答（QA）模型，可以达到GPT-4级别的准确性。我们提出了一种两阶段指导调优方法，可以显著提高大型语言模型（LLMs）的零射击对话QA结果。为了处理对话式QA中的检索，我们在多轮QA数据集上对密集检索器进行微调，这提供了与使用最先进的查询重写模型相当的结果，同时大大降低了部署成本。值得注意的是，我们的ChatQA-70B在10个对话QA数据集的平均得分上可以胜过GPT-4（54.14 vs. 53.90），而不依赖于OpenAI GPT模型的任何合成数据。

图片马赛克去除神器

CodeFormer是一个基于 Transformer 的预测网络，用于图片马赛克恢复。通过学习离散码本和解码器，它能够减少恢复映射的不确定性，生成高质量人脸。它具有优秀的抗退化鲁棒性，适用于合成数据集和真实数据集。

AI训练数据和其他数据管理服务

Clickworker提供AI训练数据和其他数据管理服务，包括AI数据集，SEO文本创作，网络调研，分类和标记，调查等。我们拥有超过600万的Clickworkers，利用众包原理提供高质量的数据处理服务。

智能数据分析助手

Brewit是一款智能数据分析助手，通过简单提问，让您能够更好地基于数据做出决策。其主要功能包括数据集成、即时答案、图表库、AI推荐等。与其他产品不同之处在于其能简化数据管理，为协作式数据驱动决策增加智能语义层。同时，Brewit还提供数据仓库连接、内置数据目录、处理复杂查询、审批工作流、特定角色的AI助手等功能。Brewit的定价和定位可在其官方网站上获取。

效率提高10倍+！告别多平台繁琐操作，让创作简单高效！

呱呱有声有声制作AI+是一款全流程一体化的声音制作工具，结合人机合作、语音合成、虚拟录音棚和全链条数据，旨在提高制作效率、降低成本。用户可以利用AI辅助画本和全自动对轨功能，轻松完成声音制作。产品支持海量产出有声作品，并拥有国际领先的语音合成技术，提供多种音色选择。同时，产品还提供虚拟录音棚和全链条数据管理功能，使制作过程更加高效和透明。

开放存储、连续数据流、跨表格格式、引擎和云平台的自动优化的通用数据湖屋。

Onehouse是一种通用的数据湖屋，提供开放存储、连续数据流以及跨表格格式、引擎和云平台的自动优化。它是基于Hudi、Delta和Iceberg的自动化数据平台。Onehouse支持业务智能、数据科学和AI/ML，提供统一的湖屋解决方案。它支持流式和批处理，自动管理数据基础设施，具备真正的开放性和互操作性，能够节省成本并满足不断扩展的需求。Onehouse由Apache Hudi的创建者打造，具备高吞吐量的数据流式摄入、易于变更的数据捕获、自动化数据管理、云原生表格和元数据等特点。

数字化转型的研究解决方案

Labnote是一种完整的研究解决方案，通过将研究愿景与数字空间相连接，实现团队和功能的统一协作，助力科研成功。Labnote具备详细的材料库存管理、材料集成和追踪、可视化结构化实验流程等功能，帮助您实现高效的实验操作、优化协作、可靠的数据管理和分析。通过机器学习的力量，Labnote可以帮助预测实验结果，加速研究创新。

AI驱动的数字化个人助理

工具宝 AI 数字助理是一款集多种智能功能于一体的APP，旨在提高用户的生产效率。它利用先进的AI技术，提供个性化的数据管理和分析服务。用户可以通过它快速整理数据、进行智能分析和生成报告，还可以根据需求定制功能。工具宝不仅具备数据处理的能力，还提供日程管理、提醒和笔记等实用功能。定价方面，该产品提供免费和高级版本，高级版本包括更多高级功能和定制选项。产品定位于商务人士、学生和任何需要数字助理的人士。

语义增强数据成就是AI定制解决方案

Semiring是一个端到端的平台,能够通过少量样本数据生成高质量合成数据集,从而使开发者可以轻松创建高性能的机器学习模型。它提供了完整的ML模型构建流程,包括数据合成、模型训练、评估和部署。关键功能及优势包括:基于先进自然语言模型的高效数据合成;支持自定义域特定数据;无缝自动标注;多样化的预训练模型库;自动模型调优;一体化的云端训练服务;简易的API集成和高速推理等。相比于直接提示大型语言模型和自建方案,Semiring以其卓越的速度、成本效益和质量优势脱颖而出。

驱动AI到生产的数据引擎

Dataloop AI是一款用于驱动AI到生产的数据引擎。它覆盖了整个数据管理周期，包括数据标注、自动化数据操作、部署生产流程和人工智能的人在环节。Dataloop AI提供了完整的数据管理解决方案，帮助用户管理、协作、分发和利用数据，并通过单一访问点进行集成管理。它还提供了自定义自动化流程，使用户能够更快地将模型部署到生产环境，并实现无限扩展的人工智能能力。Dataloop AI还提供了端到端的云端标注平台，支持多种应用和自动化工具。