Chat4Data是一款AI网页抓取插件,通过自然语言提取网页数据。
Chat4Data是一款基于AI的Chrome插件,能够帮助用户轻松抽取和整理网页数据,无需编程。它的主要优点包括自然语言操作、智能数据提取、完整数据列表扫描和多种数据类型支持。
CapMonster云服务是一种自动识别和绕过验证码的解决方案,可绕过reCAPTCHA v2和v3等验证码,比手动识别服务至少便宜2倍,速度最多快30倍!
CapMonster云服务是一款高效的验证码解决方案,利用人工智能技术解决验证码,通过稳定的API、高速度和无与伦比的验证码识别准确性,提高成本效益。提供API、浏览器插件两种解决方案,被全球用户信赖。
使用低延迟语音识别和合成模型与 AI 对话。
Unmute 是一款创新的语音识别与合成工具,旨在使用户能够通过自然语言与 AI 进行高效的互动。其低延迟技术确保用户体验流畅,适合需要实时反馈的场景。该产品将以开源形式发布,推动更多开发者和用户的参与。当前尚未公布价格,预计将采取免费和付费相结合的模式。
AI人脸年龄检测工具,上传照片即可获取面部年龄分析,包括面部年龄、眼部年龄、皮肤年龄和皱纹年龄。
FaceAge AI是一款基于人工智能的面部年龄检测工具,通过上传照片,快速准确地分析面部各个部位的年龄信息。其主要优点在于提供私密、快速、准确的年龄分析结果,可帮助用户更好地了解自己的面部特征。
免费的专业发票生成器,帮助您更轻松地驱动销售。
Invoice Mama是一款免费的发票生成器,能够帮助用户快速创建和发送专业的发票给客户,方便跟踪付款和管理财务。其主要优点包括简单易用、快速生成发票、安全可靠等。Invoice Mama定位于为自由职业者和小型企业提供财务管理工具。
与AI聊天,完成财务任务。轻松创建报告,发送发票,管理财务。
Bookeeping.ai是一款人工智能会计软件,能够帮助用户自动化记账流程。其主要优点包括智能报告生成、发票发送、财务管理等功能。背景信息:Bookeeping.ai致力于简化会计工作,提高效率。
智能AI解决方案,帮助全球销售团队实现更高转化率。
Common Room是一款智能AI产品,为全球销售团队提供全面的客户智能平台,通过捕捉来自50多个信号源的信息,进行人员和账户识别和丰富,利用AI驱动的激活代理来实现销售和营销团队实现收入目标。
一款高质量的英语自动语音识别模型,支持标点符号和时间戳预测。
parakeet-tdt-0.6b-v2 是一个 600 百万参数的自动语音识别(ASR)模型,旨在实现高质量的英语转录,具有准确的时间戳预测和自动标点符号、大小写支持。该模型基于 FastConformer 架构,能够高效地处理长达 24 分钟的音频片段,适合开发者、研究人员和各行业应用。
Kimi-Audio 是一个开源音频基础模型,擅长音频理解与生成。
Kimi-Audio 是一个先进的开源音频基础模型,旨在处理多种音频处理任务,如语音识别和音频对话。该模型在超过 1300 万小时的多样化音频数据和文本数据上进行了大规模预训练,具有强大的音频推理和语言理解能力。它的主要优点包括优秀的性能和灵活性,适合研究人员和开发者进行音频相关的研究与开发。
亚马逊全新基础模型理解语气、语调与节奏,提升人机对话自然度。
Amazon Nova Sonic 是一款前沿的基础模型,能够整合语音理解和生成,提升人机对话的自然流畅度。该模型克服了传统语音应用中的复杂性,通过统一的架构实现更深层次的交流理解,适用于多个行业的 AI 应用,具有重要的商业价值。随着人工智能技术的不断发展,Nova Sonic 将为客户提供更好的语音交互体验,提升服务效率。
全新多模态推理模型,支持图文输入、文字输出,具备高精度图像感知与复杂推理能力。
Step-R1-V-Mini是阶跃星辰推出的全新多模态推理模型,支持图文输入和文字输出,具备良好的指令遵循和通用能力。该模型在多模态协同场景下的推理表现上进行了技术优化,采用了多模态联合强化学习和充分利用多模态合成数据的训练方法,有效提升了模型在图像空间的复杂链路处理能力。Step-R1-V-Mini在多个公开榜单中表现亮眼,特别是在MathVision视觉推理榜单上位列国内第一,展现了其在视觉推理、数学逻辑和代码等方面的优异表现。该模型已正式上线阶跃AI网页端,并在阶跃星辰开放平台提供API接口,供开发者和研究人员体验和使用。
一个针对机器学习优化的多模态 OCR 管道。
该产品是一个专门设计的 OCR 系统,旨在从复杂的教育材料中提取结构化数据,支持多语言文本、数学公式、表格和图表,能够生成适用于机器学习训练的高质量数据集。该系统利用多种技术和 API,能够提供高精度的提取结果,适合学术研究和教育工作者使用。
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。
R1-Omni 是一个结合强化学习的全模态情绪识别模型,专注于提升多模态情绪识别的可解释性。
R1-Omni 是一个创新的多模态情绪识别模型,通过强化学习提升模型的推理能力和泛化能力。该模型基于 HumanOmni-0.5B 开发,专注于情绪识别任务,能够通过视觉和音频模态信息进行情绪分析。其主要优点包括强大的推理能力、显著提升的情绪识别性能以及在分布外数据上的出色表现。该模型适用于需要多模态理解的场景,如情感分析、智能客服等领域,具有重要的研究和应用价值。
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