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。
AI 网络爬虫,无需编码,即时数据提取。
BrowserAct是一款AI网页爬虫工具,能够即时从任何网站提取数据,无需编码,具有强大的数据提取能力。其主要优点在于自动隐藏广告和非必要元素,支持实时和持久数据访问,同时具有全球住宅IP网络等功能。
智能编码助手,提供高效、智能的编程体验。
Lingma IDE 是基于 VS Code 构建的智能代码编辑器,集成了丰富的智能编码功能,旨在提高编程效率。该产品通过强大的智能补全和编程智能体功能,帮助开发者更快速地完成编码任务。它适用于各种编程语言,并能根据用户习惯进行个性化设置。Lingma IDE 是一个面向开发者的强大工具,极大地提升了编程的便捷性和智能化水平。
Basin是一款可靠性的编码工具,旨在防止AI生成的错误和幻觉。
Basin是首款为AI代码编辑器设计的可靠性MCP工具,通过即时识别和标记问题,停止代码生成幻觉,让您轻松高效地进行编码。Basin是平台无关的,适用于支持代理MCP代码生成的任何AI代码编辑器。Basin目前处于邀请制封闭测试阶段。
高效的视觉编码技术,提升视觉语言模型性能。
FastVLM 是一种高效的视觉编码模型,专为视觉语言模型设计。它通过创新的 FastViTHD 混合视觉编码器,减少了高分辨率图像的编码时间和输出的 token 数量,使得模型在速度和精度上表现出色。FastVLM 的主要定位是为开发者提供强大的视觉语言处理能力,适用于各种应用场景,尤其在需要快速响应的移动设备上表现优异。
将您的代码上下文直接提供给AI助手,优化AI编码工作流程。
EchoComet是一个AI开发者工具,通过将代码上下文直接提供给AI助手,极大地简化了AI编码工作流程。它的主要优点在于能够轻松收集代码,并将其输入到AI助手中,提高AI处理代码的准确性和效率。
No Code Flow是Webflow CMS的有用组件库,可克隆、100%可样式化,无需编码。
No Code Flow是一个面向Webflow用户的有用组件库,提供了一系列可克隆、可样式化的组件,无需编码即可轻松应用到网站中。其主要优点包括提高网站设计效率、丰富网站功能、降低开发成本。No Code Flow定位于为Webflow用户提供更便捷、快速、美观的网站设计体验。
AI 助力 Leetcode 面试,实时编码辅助。
Interview Coder 是一个专为 Leetcode 面试设计的 AI 工具,提供实时编码帮助,能够提升技术面试表现。它可以捕捉面试题目,并生成解决方案和调试建议。定价透明,提供免费和付费版本,满足不同用户的需求。
SpatialLM 是一个用于空间理解的大语言模型。
SpatialLM 是一个专为处理 3D 点云数据设计的大型语言模型,能够生成结构化的 3D 场景理解输出,包括建筑元素和对象的语义类别。它能够从单目视频序列、RGBD 图像和 LiDAR 传感器等多种来源处理点云数据,无需专用设备。SpatialLM 在自主导航和复杂 3D 场景分析任务中具有重要应用价值,显著提升空间推理能力。
Doubao-1.5-pro 是一个高性能的稀疏 MoE 大语言模型,专注于推理性能与模型能力的极致平衡。
Doubao-1.5-pro 是由豆包团队开发的高性能稀疏 MoE(Mixture of Experts)大语言模型。该模型通过训练-推理一体化设计,实现了模型性能与推理性能的极致平衡。它在多个公开评测基准上表现出色,尤其在推理效率和多模态能力方面具有显著优势。该模型适用于需要高效推理和多模态交互的场景,如自然语言处理、图像识别和语音交互等。其技术背景基于稀疏激活的 MoE 架构,通过优化激活参数比例和训练算法,实现了比传统稠密模型更高的性能杠杆。此外,该模型还支持动态调整参数,以适应不同的应用场景和成本需求。
一个仅100行代码的极简LLM框架,使LLM能够自主编程。
PocketFlow是一个极简的LLM框架,仅用100行代码实现,旨在让LLM能够自主编程。它强调高级编程范式,去除低级实现细节,使LLM能专注于重要部分。该框架可作为LLM的学习资源,因其简洁性,易于理解和上手。它采用嵌套有向图的核心抽象,将任务分解为多个LLM步骤,支持分支和递归决策。PocketFlow是开源项目,采用MIT许可证,具有高度的灵活性和可扩展性。
高性能的双向编码器Transformer模型
ModernBERT-large是一个现代化的双向编码器Transformer模型(BERT风格),在2万亿个英文和代码数据上预训练,具有长达8192个token的原生上下文长度。该模型采用了最新的架构改进,如旋转位置嵌入(RoPE)以支持长上下文,局部-全局交替注意力以提高长输入的效率,以及无填充和Flash Attention以提高推理效率。ModernBERT-long适合处理需要处理长文档的任务,如检索、分类和大型语料库中的语义搜索。模型训练数据主要是英文和代码,因此可能在其他语言上的表现会较低。
ModernBERT是新一代的编码器模型,性能卓越。
ModernBERT是由Answer.AI和LightOn共同发布的新一代编码器模型,它是BERT模型的全面升级版,提供了更长的序列长度、更好的下游性能和更快的处理速度。ModernBERT采用了最新的Transformer架构改进,特别关注效率,并使用了现代数据规模和来源进行训练。作为编码器模型,ModernBERT在各种自然语言处理任务中表现出色,尤其是在代码搜索和理解方面。它提供了基础版(139M参数)和大型版(395M参数)两种模型尺寸,适合各种规模的应用需求。
高保真视频编码,适用于大运动场景的视频自编码器。
这是一个视频变分自编码器(VAE),旨在减少视频冗余并促进高效视频生成。该模型通过观察发现,将图像VAE直接扩展到3D VAE会引入运动模糊和细节失真,因此提出了时间感知的空间压缩以更好地编码和解码空间信息。此外,该模型还集成了一个轻量级的运动压缩模型以实现进一步的时间压缩。通过利用文本到视频数据集中固有的文本信息,并在模型中加入文本指导,显著提高了重建质量,特别是在细节保留和时间稳定性方面。该模型还通过在图像和视频上进行联合训练来提高其通用性,不仅提高了重建质量,还使模型能够执行图像和视频的自编码。广泛的评估表明,该方法的性能优于最近的强基线。
高效处理长文本的双向编码器模型
ModernBERT-base是一个现代化的双向编码器Transformer模型,预训练于2万亿英文和代码数据,原生支持长达8192个token的上下文。该模型采用了Rotary Positional Embeddings (RoPE)、Local-Global Alternating Attention和Unpadding等最新架构改进,使其在长文本处理任务中表现出色。ModernBERT-base适用于需要处理长文档的任务,如检索、分类和大型语料库中的语义搜索。模型训练数据主要为英文和代码,因此可能在其他语言上的表现会有所降低。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14