产品库

智能图像识别与分析

机器感知是一款智能图像识别与分析工具，通过深度学习算法实现对图像的自动识别、分类和分析，帮助用户快速获取图像信息。

京东自主研发的人工智能开放平台

京东人工智能开放平台NeuHub,汇聚京东自主研发的人工智能核心技术,包含语音、图像、视频、NLP等技术,通过平台向外开放,助力行业智能升级。平台还提供数据标注、模型开发、训练和发布等全流程服务,以及创新应用案例,帮助企业实现智能化转型。

智能图像识别API

Monster API是一个智能图像识别API，可以帮助开发者快速实现图像识别功能。它提供了多种功能，包括物体识别、人脸识别、文字识别等。优势是准确率高、响应速度快、易于集成。价格根据使用情况计费，具体请查看官方网站。Monster API的定位是为开发者提供强大的图像识别能力，帮助他们构建智能应用。

AI图像识别，释放人工智能的非凡功能

AI VISION 是一款突破性的图像识别应用程序，利用先进的图像识别技术，能够识别图像并为您的问题提供即时答案。具有无与伦比的准确性，无论您是好奇的探索者、专注的学生还是需要快速准确信息的专业人士，AI VISION 都能满足您的需求。它还提供实时解答功能，无缝的用户体验和无限的可能性。AI VISION 适用于教育研究、旅行见解或满足好奇心，让您在每次遇到图像时做出更明智、更明智的决策。

智能图像识别服务

云识别是一款提供智能图像识别服务的产品。通过使用先进的深度学习算法，云识别能够实时准确地识别和分类图像中的物体、场景和文字。优势包括高准确率、快速响应、支持多种图像格式和多平台集成。定价根据使用量和功能定制。主要功能包括图像分类、物体检测、场景识别和文字识别等。适用于各种图像处理场景，如图像搜索、内容过滤、自动驾驶、安防监控等。

基于 Transformer 的图像识别模型

Google Vision Transformer 是一款基于 Transformer 编码器的图像识别模型，使用大规模图像数据进行预训练，可用于图像分类等任务。该模型在 ImageNet-21k 数据集上进行了预训练，并在 ImageNet 数据集上进行了微调，具备良好的图像特征提取能力。该模型通过将图像切分为固定大小的图像块，并线性嵌入这些图像块来处理图像数据。同时，模型在输入序列前添加了位置编码，以便在 Transformer 编码器中处理序列数据。用户可以通过在预训练的编码器之上添加线性层进行图像分类等任务。Google Vision Transformer 的优势在于其强大的图像特征学习能力和广泛的适用性。该模型免费提供使用。

大型多模态模型，处理多图像、视频和3D数据。

LLaVA-NeXT是一个大型多模态模型，它通过统一的交错数据格式处理多图像、视频、3D和单图像数据，展示了在不同视觉数据模态上的联合训练能力。该模型在多图像基准测试中取得了领先的结果，并在不同场景中通过适当的数据混合提高了之前单独任务的性能或保持了性能。

先进的开源多模态模型

Yi-VL-34B是 Yi Visual Language（Yi-VL）模型的开源版本，是一种多模态模型，能够理解和识别图像，并进行关于图像的多轮对话。Yi-VL 在最新的基准测试中表现出色，在 MMM 和 CMMMU 两个基准测试中均排名第一。

AI图像识别购物助手

HopShop是一款基于AI图像识别的购物助手，用户可以通过上传图片或截图来搜索相似的服装商品，获取最佳价格并节省时间。同时，商家也可以通过HopShop增加销售量并提升转化率。

革命性AI技术，多模态智能互动

GPT-4o是OpenAI的最新创新，代表了人工智能技术的前沿。它通过真正的多模态方法扩展了GPT-4的功能，包括文本、视觉和音频。GPT-4o以其快速、成本效益和普遍可访问性，革命性地改变了我们与AI技术的互动。它在文本理解、图像分析和语音识别方面表现出色，提供流畅直观的AI互动，适合从学术研究到特定行业需求的多种应用。

一个有趣的图像识别应用，用于判断上传的图片是否为热狗。

该产品利用图像识别技术，通过上传图片来判断是否为热狗。它基于深度学习模型，能够快速准确地识别热狗图像。这种技术展示了图像识别在日常生活中的趣味应用，同时也体现了人工智能技术的普及性和娱乐性。产品背景源于对AI技术的趣味探索，旨在通过简单的图像识别功能，让用户感受到AI的魅力。该产品目前为免费使用，主要面向喜欢尝试新技术和追求趣味体验的用户。

多模态大型语言模型，支持图像和文本理解

InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM)，它在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，保持了其核心模型架构。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs)，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5支持多图像和视频数据，通过动态高分辨率训练方法，增强了模型处理多模态数据的能力。

人工智能入门教程网站，提供全面的机器学习与深度学习知识。

该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。

推动人工智能安全治理，促进技术健康发展

《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南，旨在鼓励人工智能创新发展的同时，有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全，风险导向、敏捷治理，技管结合、协同应对，开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性，分析风险来源和表现形式，针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险，以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险，提出了相应的技术应对和综合防治措施。

多模态智能框架，识别页面任务并执行动作。

NavAIGuide是一个可扩展的多模态智能框架，通过访问移动和桌面生态系统中的应用程序，实现计划和用户查询。具有视觉任务检测、高级代码选择器、面向动作的执行和鲁棒的错误处理等功能。定位于为用户提供高效的自动化解决方案。

多模态AI开发助手

DevMind AI旨在无缝整合文本、图像、视频、音频和代码等多种模型的推理能力，帮助您像专业人士一样进行开发！DevMind AI通过AI功能增强您的项目。

多模态视觉任务的高效转换模型

LLaVA-OneVision是一款由字节跳动公司与多所大学合作开发的多模态大型模型（LMMs），它在单图像、多图像和视频场景中推动了开放大型多模态模型的性能边界。该模型的设计允许在不同模态/场景之间进行强大的迁移学习，展现出新的综合能力，特别是在视频理解和跨场景能力方面，通过图像到视频的任务转换进行了演示。

Qwen2.5-Omni 是阿里云通义千问团队开发的端到端多模态模型，支持文本、音频、图像、视频输入。

Qwen2.5-Omni 是阿里云通义千问团队推出的新一代端到端多模态旗舰模型。该模型专为全方位多模态感知设计，能够无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并通过实时流式响应同时生成文本与自然语音合成输出。其创新的 Thinker-Talker 架构和 TMRoPE 位置编码技术，使其在多模态任务中表现出色，特别是在音频、视频和图像理解方面。该模型在多个基准测试中超越了类似规模的单模态模型，展现了强大的性能和广泛的应用潜力。目前，Qwen2.5-Omni 已在 Hugging Face、ModelScope、DashScope 和 GitHub 上开源开放，为开发者提供了丰富的使用场景和开发支持。

智能助手，基于OpenAI GPT-4和GPT-3.5技术，提供聊天、翻译、图像识别等服务

ChatsNow是一个智能助手，使用OpenAI的GPT-4和GPT-3.5技术，提供聊天、翻译、图像识别等服务。它支持GPT-3.5和GPT-4模型，可以帮助你写作、生成AI绘图、增强搜索引擎等，并提供各种问题的答案。使用ChatsNow插件，你可以轻松优化你的写作、阅读，并作为你的阅读和写作助手。同时，它还支持自定义提示，可以在任何网页上提问，通过强大的AI响应获得更高质量的答案。ChatsNow还内置了20多个预设的建议模板，可为你的写作、市场营销、编码、翻译等活动进行优化。此外，你还可以添加任何你喜欢的建议模板，并在任何网页上单击一次激活它们。

多模态嵌入模型，实现文本、图像和截图的无缝检索。

Voyage AI推出的voyage-multimodal-3是一款多模态嵌入模型，它能够将文本和图像（包括PDF、幻灯片、表格等的截图）进行向量化处理，并捕捉关键视觉特征，从而提高文档检索的准确性。这一技术的进步，对于知识库中包含视觉和文本的丰富信息的RAG和语义搜索具有重要意义。voyage-multimodal-3在多模态检索任务中平均提高了19.63%的检索准确率，相较于其他模型表现出色。

图像识别API，为您的图像提供标签、分类和颜色提取

Imagga图像识别API提供图像标签、分类、颜色提取等功能。它可以自动为您的图像分配标签，并根据图像内容进行自动分类。此外，它还可以生成精美的缩略图，并从图像中提取颜色信息。Imagga图像识别API适用于各种场景，包括图像搜索、内容审核、产品推荐等。它的定价根据使用情况而定，提供云端和本地部署两种选择。

多模态大型模型，处理文本、图像和视频数据

Valley-Eagle-7B是由字节跳动开发的多模态大型模型，旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，并在OpenCompass测试中展现出与同规模模型相比的卓越性能。Valley-Eagle-7B结合了LargeMLP和ConvAdapter构建投影器，并引入了VisionEncoder，以增强模型在极端场景下的性能。

一款多模态人工智能系统，可以根据文字、图片或视频剪辑生成新颖的视频。

Gen-2是一款多模态人工智能系统，可以根据文字、图片或视频剪辑生成新颖的视频。它可以通过将图像或文字提示的构图和风格应用于源视频的结构（Video to Video），或者仅使用文字（Text to Video）来实现。就像拍摄了全新的内容，而实际上并没有拍摄任何东西。Gen-2提供了多种模式，可以将任何图像、视频剪辑或文字提示转化为引人注目的影片作品。

先进的多模态AI模型家族

Molmo是一个开放的、最先进的多模态AI模型家族，旨在通过学习指向其感知的内容，实现与物理和虚拟世界的丰富互动，为下一代应用程序提供行动和交互的能力。Molmo通过学习指向其感知的内容，实现了与物理和虚拟世界的丰富互动，为下一代应用程序提供行动和交互的能力。

图像识别、标注和关键词生成工具

CrossPrism for MacOS 是一款专为摄影师设计的图像识别、标注和关键词生成工具。它利用多核 CPU、GPU 和神经引擎，能够识别物种、生成标题和描述，并支持模型训练的可定制性。用户可以在本地自动标注无限量的原始照片，确保所有照片安全地存储在 Mac 上，无需担心云服务中断、数据锁定或文件传输问题。其20多个专家模型可以对从鸟类到地标的各种内容进行分类，并提供新的视角来整理目录和重新发现旧照片。此外，它还支持视频处理、Lightroom 插件、图像质量评估等功能，使其成为一个强大的筛选工具。

多模态AI平台，整合文本、图像和音频交互

GPT-4o是OpenAI推出的先进多模态AI平台，它在GPT-4的基础上进一步扩展，实现了真正的多模态方法，涵盖文本、图像和音频。GPT-4o设计上更快、更低成本、更普及，彻底革新我们与AI互动的方式。它提供了流畅且直观的AI交互体验，无论是参与自然对话、解读复杂文本，还是识别语音中的微妙情感，GPT-4o的适应能力都是无与伦比的。

多模态视觉语言模型

MouSi是一种多模态视觉语言模型，旨在解决当前大型视觉语言模型（VLMs）面临的挑战。它采用集成专家技术，将个体视觉编码器的能力进行协同，包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出，并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外，MouSi还探索了不同的位置编码方案，以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明，具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能，并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。

智能视频识别和图像识别

Valossa AI是一款智能视频识别和图像识别产品。它能够帮助企业安全地管理和发展视频业务，通过分析和理解视频内容，生成元数据，提供自动预览、内容审核、广告匹配、面部分析等功能。Valossa AI可以广泛应用于视频推广、内容审核、智能广告、实时摄像系统等领域。

基础人工智能平台

Basic AI是一款基础人工智能平台，提供多种功能和优势。通过集成各类AI模型和算法，帮助用户解决各种问题。定价灵活，定位于企业和个人用户。

为人工智能提供多模态数据支持的高效数据库解决方案。

Activeloop Deep Lake是一个专为人工智能设计的数据库，支持多模态数据（如文本、图像、视频等）的高效存储和检索。它通过优化数据处理流程，帮助企业和开发者快速构建和部署AI应用，显著提升数据准备和模型训练的效率。Deep Lake的技术优势在于其高性能、可扩展性和易用性，使其成为AI开发中的重要基础设施。产品主要面向企业级用户和AI开发者，提供灵活的定价方案以满足不同规模用户的需求。