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与人工智能角色面对面交流
文字、音频、视频交流
增强现实、虚拟现实、混合现实交流
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原生音频娱乐平台
用户可以在Jamit上聆听不同类型的故事,创作者可以在平台上发展自己的社区并与听众互动。
原生音频娱乐
全球覆盖和分布式托管
互动奖励和独特NFT体验
自由创建和发展社区
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TechGPT是一种强大的自然语言处理工具,具有广泛的应用领域,包括计算机科学、材料、机械、冶金、金融和航空航天等。
网站服务:AI大模型,AI开放平台,写作助手,图像生成,人工智能,自然语言处理,文本AI,AI大模型,AI开放平台,写作助手,图像生成,人工智能,自然语言处理。
GitHub is where over 100 million developers shape the future of software, together。 Contribute to the open source community, manage your Git repositories, review code like a pro, track bugs and features, power your CI/CD and DevOps workflows, and secure code before you commit it。网站成立于2007年10月10日,该网站属于生活服务行业。已开启gzip压缩。
TechGPT是由东北大学知识图谱研究组发布的垂直领域大语言模型。它是一种强大的自然语言处理工具,具有广泛的应用领域,包括计算机科学、材料、机械、冶金、金融和航空航天等。
1. 信息抽取:TechGPT能够进行关系三元组抽取等各类信息抽取任务,这是构建知识图谱的核心。2. 智能问答:TechGPT具有阅读理解的能力,可以进行各类智能问答任务。3. 序列生成:TechGPT能够进行关键词生成等各类序列生成任务,这是文本理解的核心。
TechGPT不仅具备了自然语言处理的核心能力,还具备了对计算机科学、材料、机械、冶金、金融和航空航天等十余种垂直专业领域自然语言文本的处理能力。它支持单轮对话和多轮对话,涵盖了领域术语抽取、命名实体识别、关系三元组抽取、文本关键词生成、标题生成摘要、摘要生成标题、文本领域识别、机器阅读理解、基础常识问答、基于上下文的知识问答、建议咨询类问答、文案生成、中英互译和简单代码生成等多项自然语言理解和生成能力。
1. 知识图谱构建:TechGPT能够进行关系三元组抽取等各类信息抽取任务,这是构建知识图谱的核心。2. 智能问答系统:TechGPT具有阅读理解的能力,可以进行各类智能问答任务。3. 文本理解和生成:TechGPT能够进行关键词生成等各类序列生成任务,这是文本理解的核心。
TechGPT通过提示和指令输入方式的不同,支持单轮对话和多轮对话。在使用过程中,用户只需要输入相应的问题或指令,TechGPT就能够进行相应的处理并给出答案。例如,如果用户想要进行关系三元组抽取,只需要输入相关的文本,TechGPT就能够自动抽取出关系三元组。
https://github.com/neukg/TechGPT
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自然语言智能助手,实现自动化办公
适用于个人和团队的办公自动化,能够提高工作效率,减少重复劳动。
自动发送电子邮件
安排日程
在Jira中分割任务
批量更新内容
生成任务清单
自定义LinkedIn消息
复制LinkedIn职位信息到Notion
https://chrome.google.com/webstore/detail/imean-generative-ai-meets/kjbmffebjpefbpfokhammhcnknnebhab?hl=en
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子曰-o1是网易有道发布的国内首个输出分步式讲解的推理模型。模型采用14B轻量级架构,专为消费级显卡设计,能在低显存设备上稳定运行。通过思维链技术,模拟人类的思考方式,以“自言自语”和自我纠错的方式输出详细的解题步骤。这种分步式讲解功能特别适合教育场景,能帮助学生更好地理解和掌握知识。子曰-o1在教育领域的应用表现出色,特别是在K12数学教学中,能提供精准的解析思路和答案。模型已应用于网易有道旗下的AI全科学习助手“有道小P”,支持“先提供解析思路、再提供答案”的答疑过程。
分步式讲解:采用思维链技术,能以“自言自语”和自我纠错的方式输出详细的解题过程,帮助用户更好地理解和掌握知识。轻量化设计:作为14B参数规模的轻量级单模型,专为消费级显卡设计,能在低显存设备上稳定运行。强逻辑推理:具备强大的逻辑推理能力,能提供高准确度的解题思路和答案,尤其在数学推理方面表现出色。教育场景优化:基于教育领域数据深度优化,使用大量学生试卷习题作为训练样本,提升在教育场景中的应用效果。启发式学习:支持“先提供解析思路、再提供答案”的答疑过程,引导学生主动思考,提升自主学习能力。
思维链技术:子曰-o1采用思维链技术,通过模拟人类的思考方式,形成较长的思维链条,实现更接近人类的推理过程。模型在解题时会“自言自语”并自我纠错,最终输出分步解题过程。轻量化设计:模型采用14B参数规模,专为消费级显卡设计,能在低显存设备上稳定运行。这种轻量化设计降低了硬件门槛,使模型能在普通消费级显卡上高效运行。分步式讲解功能:作为国内首个输出分步式讲解的推理模型,子曰-o1能将复杂的解题过程分解为多个步骤,帮助用户逐步理解。自我纠错与多样化思路:模型在推理过程中具备自我纠错能力,能及时修正错误推理,并探索多种解题思路,确保最终答案的准确性。
HuggingFace模型库:https://huggingface.co/netease-youdao/Confucius-o1-14B在线体验Demo:https://confucius-o1-demo.youdao.com/
K12数学教学:适用于学生辅导、家庭教育和教师备课。教育AI助手:作为AI家庭教师,提供精准的数学问题解析和推导,提升学习效率。智能问答系统:支持复杂问题的分步推理,适用于需要深度解析的智能问答场景。
Mistral 7B是最佳7B模型
用于聊天应用、文本生成、代码生成等场景
强大的自然语言处理能力
优秀的代码生成能力
支持长序列输入
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简单快捷的音频翻译服务
“用户可以在需要进行音频翻译的场景中使用Translatio.AI,如会议记录、语言学习、国际交流等。”
将会议录音翻译成不同语言
学习外语时使用翻译音频
国际交流中进行实时翻译
快速翻译
高准确性
易于使用
https://translatioai.net/
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便利脚本,为任何语言优化(聊天)LLaMa2
“LLaMa2lang 适用于需要为特定语言创建聊天模型的开发者和研究人员。”
将 Open Assistant 数据集翻译成目标语言
将翻译后的数据集转换为聊天模型的输入格式
使用 QLoRA 和 PEFT 对 LLaMa2 进行微调
https://github.com/UnderstandLingBV/LLaMa2lang
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Objaverse Objaverse 1.0是一个庞大的数据集,包含800K+个注释的3D对象,为用户提供了丰富多样的3D模型选择,可广泛应用于游戏开发、虚拟现实和建筑设计等领域。
网站服务:AI开放平台,AI训练模型,AI设计工具,图像生成,3D对象,3D模型,数据集,图像AI,AI开放平台,AI训练模型,AI设计工具,图像生成,3D对象,3D模型,数据集。
objaverse。isamassivedatasetofk+annotateddobjects网站成立于2010年12月4日。
Objaverse Objaverse 1.0是一个庞大的数据集,包含800K+个注释的3D对象。它是一个全面的资源,为用户提供了丰富的3D模型,可以用于各种应用领域。
1. 大规模数据集:Objaverse Objaverse 1.0拥有800K+个注释的3D对象,为用户提供了丰富多样的选择。2. 3D对象注释:每个3D对象都经过详细的注释,包括形状、材质、颜色等信息,方便用户进行定制和使用。3. Blender兼容性:每个Objaverse Objaverse 1.0对象都可以在Blender中进行渲染和导入,方便用户进行进一步的编辑和设计。
1. Objaverse-XL:Objaverse Objaverse 1.0的升级版本,拥有10M+个3D对象,比其他所有3D数据集加起来还要大100倍。2. Zero123-XL:使用Objaverse-XL训练的Zero123-XL是一个基于3D的基础模型,具有惊人的3D生成能力。3. 图像到3D:使用Zero123-XL,可以进行单张图像到3D的生成,通过Dreamfusion实现,操作简单高效。
1. 游戏开发:Objaverse Objaverse 1.0提供了大量的3D对象,可以用于游戏场景的建模和设计,帮助开发者快速构建游戏世界。2. 虚拟现实:通过Objaverse Objaverse 1.0的3D对象,可以创建逼真的虚拟现实场景,为用户提供身临其境的体验。3. 建筑设计:Objaverse Objaverse 1.0中的3D对象可以用于建筑设计,帮助设计师进行建筑模型的制作和展示。
用户可以通过下载Objaverse-XL数据集,并使用Blender进行渲染和导入。使用Zero123-XL模型,可以进行单张图像到3D的生成,实现快速高效的设计和创作。
https://objaverse.allenai.org
AI聚合大数据显示,Objaverse-3D物体数据集官网非常受用户欢迎,请访问Objaverse-3D物体数据集网址入口(https://objaverse.allenai.org)试用。
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