WriteSparkle官网
让您的内容闪耀
WriteSparkle简介
需求人群:
“适用于个人和团队的内容创作、整理和管理”
产品特色:
与常用工具和平台集成
提高工作效率
支持 80 + 种语言
提供个性化数据库
自动化 PDF 内容管理
WriteSparkle官网入口网址
https://writesparkle.ai/
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稳定的在线3D视频合成
个人使用、商业使用
将单个图像转化为多个角度的3D视角
生成精细的3D视频
用于个人和商业用途
https://sv3d.online
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首个面向答疑的在线语言模型API
[“解答需要及时信息的问题”,”获取准确和有帮助的响应”,”检索难以访问的信息”]
最近勇士队的比分是多少?
解释AISI 1015和AISI 1040钢材的硬度
2023年哪家自动驾驶公司被旧金山禁止?
利用开源模型作为基础
自主研发的搜索、索引和爬取基础设施
使用网站摘录来启用具有最新信息的响应
细致调优以有效利用摘录
https://blog.perplexity.ai/blog/introducing-pplx-online-llms
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AI辅助学术写作平台
“学术工作者,需要发表高质量学术论文的科研人员”
研究生在撰写毕业论文时使用SciPub+的写作助手
教授需要发表高影响力论文,使用SciPub+调整框架、优化论文
编辑需要检查论文规范性,使用SciPub+的写作检查功能
提供10个覆盖学术论文全流程的写作助手
AI算法自动生成合适框架,协助写作
输出符合学术规范的高质量论文
https://scipubplus.com/
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一键翻译上传视频,保持语音风格
“翻译视频EXPAND观众群、制作多语言营销视频”
将产品介绍视频翻译成多国语言
翻译旅游景点介绍视频吸引外国游客
翻译演讲视频传播思想
一键翻译上传视频
支持多种格式和语言
语音合成保持自然风格
提供免费和付费版本
https://content.akool.com/tools/video-translater
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Nemotron-CC是NVIDIA团队推出的大型预训练数据集,能将Common Crawl数据转化为适用于长序列预训练的高质量语料。Nemotron-CC数据集结合分类器集成、合成数据重述和减少启发式过滤器依赖等方法,实现数据量和质量的更好平衡。Nemotron-CC包含6.3万亿个tokens,其中4.4万亿为全球去重的原始tokens,1.9万亿为合成生成的tokens。Nemotron-CC在短期(1T tokens)和长期(15T tokens)训练中均展现出优越性,特别是在MMLU等任务上,相比DCLM和Llama 3.1模型,Nemotron-CC显著提高了模型的准确性。Nemotron-CC数据集的开发为大型语言模型的训练提供了更丰富、更多样的数据资源。
提供高质量的预训练数据集:Nemotron-CC为大型语言模型(LLMs)提供高质量、大规模的预训练数据集,特别适用于长序列训练,如15T tokens的训练需求。平衡数据量和质量:在不显著牺牲数据质量的前提下,大幅增加数据集的规模,包含更多的独特真实tokens,提高模型在长序列训练中的性能。支持模型性能提升:实验表明,Nemotron-CC训练的模型在多个基准测试任务中表现出色,特别是在MMLU等任务上,相比其他现有数据集,能显著提高模型的准确性。
优化文本提取:选用Justext作为HTML-to-text提取器,因其在提取高质量tokens方面表现更佳,有效提升数据集的初始质量。基于模型的质量标记:分类器集成:构建三个不同的质量分类器,每个分类器有不同的高质量偏好。基于集成三个分类器,为所有文档打分,根据质量得分将爬取的语料库划分为不同的质量级别。质量标签分配:进一步将细粒度的质量得分聚类为5个下游任务质量类别,基于连续预训练和任务性能评估,为每个类别分配更符合实际性能的质量标签。合成数据生成:低质量数据重述:对于低质量文档,基于重述减少噪声和错误,同时保留有用信息。用Wikipedia风格的提示(prompt)重述低质量文档,有效减少错误和冗余,提高格式化水平。高质量数据扩展:对于高质量文档,基于生成多样化的问答对、提炼、提取知识和知识列表等方式,获取更多独特的tokens,丰富数据集的内容和多样性。数据集整合:大规模数据合成:用Mistral NeMo 12B模型生成超过1.8万亿个合成tokens,其中包括从低质量文档生成的3363亿tokens和从高质量文档生成的1.5万亿tokens。数据集构建:将上述技术和方法应用于Common Crawl的99个快照(CC-MAIN-2013-20至CC-MAIN-2024-30),构建6.3万亿tokens的数据集,其中4.4万亿为全球去重的原始tokens,1.9万亿为合成生成的tokens。
项目官网:https://developer.nvidia.com/blog/announcing-nemotron-ccarXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2412.02595
预训练大型语言模型:适用于长序列训练,如15T tokens,提升模型在复杂任务中的性能。微调和特定任务适应:便于模型在多任务学习和特定领域任务中快速适应,提高任务表现。文本生成任务:用于生成高质量文本,如新闻、故事,及提升对话系统的自然度。研究与开发:助力探索模型架构和训练方法的改进,提供基准测试资源。教育与培训:生成教育资源,辅助语言学习,提升教育内容的丰富性。
AI语音转文字,支持143种语言
DenoLyrics适用于各种语音转文字的场景,如音频文件转录、语音识别、字幕生成等。
音频转文字
字幕生成
文本摘要
多语言翻译
https://www.denolyrics.com
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