使用AI构建应用程序的最简单方法,无需编码。
Floot是一款利用人工智能构建应用程序的工具,无需编码即可将创意变成产品。其提供完整的应用程序或网站构建服务,具有自动错误修正、一键托管等功能,旨在帮助创业者将想法快速转化为实际产品。
免费提供Minecraft玩家和服务器所有者的工具和实用程序。
Minecraft Plot提供免费的Minecraft工具和实用程序,涵盖皮肤抓取器、服务器状态检查器、横幅制作、翻译器、颜色代码、MOTD生成器等重要的Minecraft游戏工具。该产品旨在帮助玩家和服务器所有者更好地管理和提升Minecraft游戏体验。
AI驱动的快速样本应用生成器,帮助API和SDK公司在几秒钟内生成样本应用程序。
SampleApp.ai是一款AI驱动的快速样本应用生成器,为API和SDK公司提供定制的应用程序示例。它的主要优点包括节省开发时间、提高开发者采用速度、提高试用转化率,并得到了业内开发者和公司的喜爱。
利用AI构建简历,追踪工作申请,准备面试,帮助学生和初级专业人士更快找到工作。
CareerAI是一款全能求职助手,旨在帮助学生和初级专业人士更快地找到工作。它结合了AI技术,可以构建个性化简历、追踪工作申请进度,并准备面试,为用户提供就业的综合解决方案。
利用AI在几秒钟内创建全栈Web应用程序
Capacity是一款利用人工智能技术快速创建全栈Web应用程序的工具。它的主要优点在于节省开发时间,提高生产效率。Capacity背景信息丰富,定位于为用户提供简单易用的全栈Web应用开发解决方案。
从想法到应用程序,瞬间实现 — 在几分钟内将您的想法转化为功能性应用程序、游戏和网站。无需编码。
Instance是一个AI网站和应用程序构建器,无需编码即可快速创建功能性应用程序、游戏和网站。其主要优点包括快速、简单易用、无需专业技能,适合快速原型设计和初创企业。定位于帮助用户快速将创意转化为实际产品。
帮助创建定制简历和求职信,填写申请表格,自动整理求职信息。
Huntr是一个帮助用户快速创建定制简历和求职信的工具,利用AI技术填写申请表格,自动整理和管理求职信息。它提供AI简历生成器、简历检查器、求职追踪器等功能,让求职过程更高效、更有组织性。
使用Placed App,一个AI驱动的工具,简化您的求职流程,自动申请工作列表,节省时间,提高成功率!
Placed App是一个AI驱动的平台,通过自动完成求职表格、自动申请工作、智能模拟面试等功能,帮助用户提高求职成功率。其主要优点包括节省时间、个性化服务、提升竞争力等。
CoverSentry是一款免费的求职者工具,可以帮助检查求职信是否被人工智能写作。自动生成通过人工智能检查并具有人类真实性的求职信。
CoverSentry是一款强大的求职信分析工具,能够确保求职信避免招聘者的红旗。其主要优点在于通过AI检测,帮助求职者写出通过度高的真实求职信,提高求职成功率。
使用AI技术帮助创建、优化和完善您的简历和求职信,助您实现梦想工作。
useResume是一款AI技术驱动的平台,帮助用户创建、优化和完善简历和求职信,通过AI分析工作描述定制简历,提供优化的模板和快速生成版本,节省用户时间。
实时AI面试助手,即时生成答案,帮助通过技术面试,自信求职。未获得offer可全额退款。
Interm AI是一款实时AI面试助手,通过即时生成答案帮助用户自信通过面试。其优势在于提供实时反馈、定制答案、智能提示,帮助用户保持自信锐利,背景定位为职场求职辅助工具。
Next Apps Lab是一个专注于构建创新用户友好应用程序的创意工作室。
Next Apps Lab是一个专注于建立创新用户友好应用程序的创意工作室,他们实验、设计和开发直观的解决方案,简化任务并将想法变为现实。
AI 驱动的智能求职解决方案,助力提升求职成功率。
Boli 职业助手是一个利用 AI 技术和大数据分析为求职者提供智能化求职服务的平台。它为用户提供简历优化、面试模拟、岗位匹配等服务,显著提高了求职成功率。该产品旨在帮助求职者更好地展示自己的能力和适应力,从而获得理想的职位。用户可以享受免费的试用体验,以便在决定后续使用前充分了解产品的价值。
一个帮助用户寻找工作的智能平台。
OpenJobs AI 是一个创新的在线平台,旨在通过人工智能技术帮助求职者找到理想的职位。该平台提供个性化的职位推荐,用户友好的界面,以及强大的简历生成工具,为求职者提供了无缝的求职体验。平台免费提供基本功能,用户可以通过上传简历和搜索职位来快速找到合适的工作机会。
基于《Factorio》游戏的大语言模型测试与学习环境
Factorio Learning Environment(FLE)是基于《Factorio》游戏构建的新型框架,用于评估大型语言模型(LLMs)在长期规划、程序合成和资源优化方面的能力。随着LLMs逐渐饱和现有基准测试,FLE提供了新的开放式评估方式。它的重要性在于能让研究人员更全面、深入地了解LLMs的优势与不足。主要优点是提供了开放式且难度呈指数级增长的挑战,拥有结构化任务和开放式任务两种评估协议。该项目由Jack Hopkins等人开发,以开源形式发布,免费使用,定位是推动AI研究人员对复杂、开放式领域中智能体能力的研究。
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