产品库

开源的 AI 研究助手，集成多种外部资源。

SurfSense 是一款开源的 AI 研究助手，它将多种外部资源（如搜索引擎、Slack、Notion 等）整合在一起，帮助用户高效地进行研究和信息管理。该产品支持多种文件格式的上传与搜索，具备自然语言交互能力，并能快速生成内容。SurfSense 旨在提升研究效率，适合对知识管理有高需求的用户。

一种无需搜索即可激励 LLM 搜索能力的框架。

ZeroSearch 是一种新颖的强化学习框架，旨在激励大型语言模型（LLMs）的搜索能力，而无需与实际搜索引擎进行交互。通过监督微调，ZeroSearch 转变 LLM 为能够生成相关和无关文档的检索模块，并引入课程推出机制来逐步激发模型的推理能力。该技术的主要优点在于其性能优于基于真实搜索引擎的模型，同时产生的 API 成本为零。它适用于各种规模的 LLM，并支持不同的强化学习算法，适合需要高效检索能力的研究和开发团队。

Rankfast.app是一个价格低廉的SEO工具，可帮助分析任何网站的所有反向链接、关键词和热门页面。

Rankfast.app是一个提供SEO分析功能的工具，主要优点是价格实惠、功能全面。其背景信息为帮助用户提高网站排名，定位为提升搜索引擎优化效果的工具。

帮助开发者在百度生态获得精准搜索分发流量。

百度搜索开放平台的AI开放计划为应用开发者提供亿级精准流量分发的机会。通过 AI 技术的支持，开发者可以快速接入百度搜索引擎，提升应用的曝光率与用户访问量。平台还提供多维度的激励扶持，助力开发者找到合适的商业模式。

Exa Websets 是一种新型的搜索产品，专注于复杂查询，能够比 Google 提供更精准的结果。

Exa Websets 是一种创新的搜索引擎，专注于复杂查询的精准搜索。它通过自定义嵌入式搜索算法，能够检索出符合多条件的精确结果。该产品的核心技术在于其强大的多代理搜索架构，能够处理复杂的多标准查询，适用于需要精准数据检索的场景。Exa Websets 的主要优势在于其高精度和高召回率，尤其在复杂查询方面表现卓越。产品目前处于早期阶段，主要面向开发者和企业用户，价格根据使用量和计算资源需求而定。

MNN 是阿里巴巴开源的轻量级高性能推理引擎，支持多种主流模型格式。

MNN 是阿里巴巴淘系技术开源的深度学习推理引擎，支持 TensorFlow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，兼容 CNN、RNN、GAN 等常用网络。它通过极致优化算子性能，全面支持 CPU、GPU、NPU，充分发挥设备算力，广泛应用于阿里巴巴 70+ 场景下的 AI 应用。MNN 以高性能、易用性和通用性著称，旨在降低 AI 部署门槛，推动端智能的发展。

Lumina 是一款专为研究而设计的人工智能搜索引擎。

Lumina 作为一款人工智能搜索引擎，专注于为研究人员提供更精准、高效的信息检索服务。它利用先进的 AI 技术，能够深入理解用户的查询意图，并从海量的学术数据库中快速筛选出最相关的内容。与传统搜索引擎相比，Lumina 在学术研究领域的相关性高出 5 倍，极大地提高了研究人员的工作效率。该产品由 Y Combinator 孵化，拥有专业的开发团队和强大的技术支持，致力于为用户提供优质的搜索体验。目前，Lumina 提供免费试用，用户可以通过其官网进行注册使用。

构建您的AI驱动知识库

Nullity AI是一个AI驱动的知识库构建平台，允许用户从文档、音频、PDF和网站中创建内部和可共享的空间，并构建自己的搜索引擎。该产品通过整合多种媒介的信息，提供强大的搜索和索引功能，帮助用户有效管理和检索信息。产品背景信息显示，Nullity AI旨在通过AI技术革新信息管理与检索过程，其主要优点包括多模态数据处理、高精度的AI转录服务、以及对复杂动态网站的智能爬取能力。产品定位于需要高效知识管理和信息检索的企业或组织。

提升你的电子商务店铺销量

Agora Merchants 是一个专为电子商务产品设计的搜索引擎，帮助Shopify和WooCommerce店铺增加销量。它不收取销售佣金，订单直接路由到你现有的销售点系统，并且库存自动上传。Agora Merchants 提供实时分析、透明的销售数据和强大的集成功能，帮助商家提高在线可见度、流量和销量。

利用人工智能购买数百万种产品

Agora是一款针对电商产品的人工智能搜索引擎，它索引了8100家Shopify和WooCommerce商店销售的400万种产品，并使它们能够通过单次购物车交易轻松购买。Agora不持有任何库存，将付款转给商家，并提供订单跟踪链接，显示来自不同商店的产品的运输状态。通过聚合产品供应，Agora还增加了图像搜索、类似产品推荐、价格提醒等AI功能，以增强客户体验。Agora完全免费使用，支持客户以访客身份搜索、购买和跟踪订单。

您的AI助手，提升生产力。

TwinMind是一个个人AI侧边栏，可以理解会议和网站内容，为您提供实时答案，并根据上下文为您撰写任何内容。它允许您访问最新的AI模型，提出关于浏览器标签页、PDF、YouTube视频等的任何问题，提供会议和面试中的下一步建议，以及在侧边栏上搜索网络并即时获得答案。TwinMind注重隐私保护，不在任何地方存储您的音频，而是直接在设备上处理音频数据，确保音频不会被回放或稍后访问。

创建您自己的高级搜索引擎，结合AI技术。

Inquir是一个强大的工具，用于创建个性化的搜索引擎，根据您的数据量身定制。它解锁了诸如自定义搜索解决方案、数据组合、AI驱动的检索增强生成(RAG)系统以及上下文感知搜索功能等强大功能。通过启动您的引擎或安排演示，迈向改善用户体验的第一步。

Go语言库，用于嵌入式向量搜索和语义嵌入

kelindar/search 是一个Go语言库，它提供了嵌入式向量搜索和语义嵌入的功能，基于llama.cpp构建。这个库特别适合于小到中型项目，需要强大的语义搜索能力，同时保持简单高效的实现。它支持GGUF BERT模型，允许用户利用复杂的嵌入技术，而不需要深陷传统搜索系统的复杂性。该库还提供了GPU加速功能，能够在支持的硬件上快速进行计算。如果你的数据集少于100,000条目，这个库可以轻松集成到你的Go应用中，实现语义搜索功能。

基于Transformer的实时开放世界AI模型

Oasis是由Decart AI开发的首个可玩、实时、开放世界的AI模型，它是一个互动视频游戏，由Transformer端到端生成，基于逐帧生成。Oasis能够接收用户键盘和鼠标输入，实时生成游戏玩法，内部模拟物理、游戏规则和图形。该模型通过直接观察游戏玩法学习，允许用户移动、跳跃、拾取物品、破坏方块等。Oasis被视为研究更复杂交互世界的基础模型的第一步，未来可能取代传统的游戏引擎。Oasis的实现需要模型架构的改进和模型推理技术的突破，以实现用户与模型的实时交互。Decart AI采用了最新的扩散训练和Transformer模型方法，并结合了大型语言模型（LLMs）来训练一个自回归模型，该模型可以根据用户即时动作生成视频。此外，Decart AI还开发了专有的推理框架，以提供NVIDIA H100 Tensor Core GPU的峰值利用率，并支持Etched即将推出的Sohu芯片。

AI驱动的深度研究工具

Inquisite是一个利用人工智能技术进行深度研究的平台，它通过AI代理引擎和强大的文档构建功能，帮助用户快速地在复杂主题上进行深入研究，并构建基于研究的高价值报告、文章和演示文稿。Inquisite与传统搜索引擎不同，它使用AI代理以迭代过程查找、审查和排名信息源，以识别最相关、最可靠的信息，从而为用户提供可信的洞察，并引用可信的来源。

一个由Together.ai驱动的开源AI搜索引擎。

TurboSeek是一个创新的AI搜索引擎，它通过结合Bing搜索API和先进的大型语言模型（LLMs）如Mixtral 8x7B和Llama-3，为用户提供快速、准确的搜索结果。该搜索引擎的特点是能够理解和处理自然语言查询，返回更加相关和深入的信息。它的重要性在于能够提高用户获取信息的效率，尤其是在需要处理大量数据和复杂查询时。TurboSeek的开发背景是受到Perplexity等先进搜索引擎的启发，旨在为用户提供一个更智能、更高效的搜索工具。目前，该产品是免费使用的，主要面向技术爱好者和需要处理大量信息的用户。

AI驱动的播客对话搜索引擎

PodcastWorld是一个利用人工智能技术，通过分析数百万播客对话来帮助用户找到所需答案的搜索引擎。用户可以询问问题，并直接收听播客中回答该问题的确切片段。这个平台不仅提供了一个与播客内容互动的新方式，还通过聊天功能，使用户能够与播客创作者进行更深入的交流。PodcastWorld通过提供播客摘要、音频片段和完整的对话记录，满足了用户对信息获取和知识分享的需求。

基于人工智能的图像描述生成器

Joy Caption Alpha One 是一款基于人工智能的图像描述生成器，能够将图片内容转化为文字描述。它利用深度学习技术，通过理解图片中的物体、场景和动作，生成准确且生动的描述。这项技术在辅助视障人士理解图片内容、增强图片搜索功能以及提升社交媒体内容的可访问性方面具有重要意义。

无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序

Epsilla是一个无需编码的RAG即服务(RAG-as-a-Service)平台，它允许用户基于私有或公共数据构建生产就绪的大型语言模型(Large Language Model, LLM)应用程序。该平台提供了一站式服务，包括数据管理、RAG工具、CI/CD风格的评估以及企业级安全措施，旨在降低总拥有成本(TCO)，提高查询速度和吞吐量，同时确保信息的时效性和安全性。

神经模型驱动的实时游戏引擎

GameNGen是一个完全由神经模型驱动的游戏引擎，能够实现与复杂环境的实时互动，并在长时间轨迹上保持高质量。它能够以每秒超过20帧的速度交互式模拟经典游戏《DOOM》，并且其下一帧预测的PSNR达到29.4，与有损JPEG压缩相当。人类评估者在区分游戏片段和模拟片段方面仅略优于随机机会。GameNGen通过两个阶段的训练：(1)一个RL-agent学习玩游戏并记录训练会话的动作和观察结果，成为生成模型的训练数据；(2)一个扩散模型被训练来预测下一帧，条件是过去的动作和观察序列。条件增强允许在长时间轨迹上稳定自回归生成。