借助AI的力量加速文档研究
[“学术研究”，”企业内部沟通”，”客户服务聊天机器人”，”法律团队合同审查”，”IT系统文档管理”]
研究人员可以上传相关的论文、专利等文档，ContextClue会自动生成内容摘要，并可以回答具体的问题，从而提高研发效率。
客户服务可以利用ContextClue来快速浏览用户手册和FAQ，并生成摘要以帮助回答客户的问题。
法律团队可以上传合同文档，ContextClue会总结要点并高亮重要条款，帮助律师快速理解。
上传并分析PDF、Word文档、Excel等各类格式的文件
自动生成内容摘要
提取所需的数值和文本信息
支持多种语言
直接在用户设备上处理文档，确保数据隐私
开源代码，可以定制修改
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将数据转化为知识
您可以使用Denser Chatbots进行与您的数据、网站或上传的文件相关的任何查询，从简单的事实查询到更复杂的文本生成任务。
上传文件并进行快速聊天
回答简单的事实查询
生成复杂文本任务的回答
https://denser.ai
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智能语言助手，让沟通更简单
“适用于旅行、学习、工作等场景，方便用户进行语言交流和沟通。”
多语言翻译
语音识别
语音合成
实时翻译
https://whatwouldtheysay.com/
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创建协作团队，轻松分享AI驱动的对话
适用于团队协作、知识交流、创意分享等场景
团队协作：创建一个聊天圈，让团队成员共享想法和讨论项目
知识交流：使用AI生成的文档，轻松分享和传播知识
创意分享：通过Landing Page发布创意，与观众互动并获取反馈
创建聊天圈
生成文档
访问视频库
创建Landing Page
https://begenieus.com
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AI语音转文字
“适用于学术研究、媒体制作、法律文书等多个场景”
学术研究者使用Scribewave将深度访谈转录为文字，节省时间
音乐人使用Scribewave制作歌词视频，提高效率
记者使用Scribewave自动转录，提升工作效率
支持90多种语言
自动转录
视频字幕
导出到多种格式
无需信用卡
音频转视频
https://scribewave.com/
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让文档赋能AI，更便捷地检索理解文档
[“查找文档信息”，”获取文档摘要”，”文档关键信息检索”]
我想了解这份合同的关键条款
这段代码的主要功能是什么?
能给我这篇论文的一个摘要吗?
支持多种文档格式上传
自然语言提问
获取文档摘要
可视化展示结果
https://www.docer.to/
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这是一个基于WebGPU的在线工具，用于实时去除照片背景。
“广泛应用于个人和专业的图像编辑领域，如在线商店商品展示图片处理、个人照片编辑等。”
在线商户使用该工具快速去除商品图片背景，以便在网站上更好地展示。
个人用户上传自己的照片，快速去除背景以用于制作头像或其他图形设计项目。
设计师用于快速制作透明背景的设计元素，提高工作效率。
图片背景去除
实时处理
WebGPU加速
https://huggingface.co/spaces/Xenova/remove-background-webgpu
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AI 助力创作，提升叙事能力
“Neurotale 可以用于写作创作、故事叙述、内容表达等场景。”
使用 Neurotale 写作小说
使用 Neurotale 创作故事情节
使用 Neurotale 表达想法
AI 助力创作
提升叙事能力
无缝组织思维
激发创造力
引导打造引人入胜的叙事和内容
https://neurotale.com/
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Baichuan-M1-14B是百川智能推出的行业首个开源医疗增强大模型，医疗能力超越了更大参数量的Qwen2.5-72B，与o1-mini相差无几。专为医疗场景优化，同时具备强大的通用能力。模型基于 20 万亿 token 的高质量医疗与通用数据训练，涵盖 20 多个医疗科室的细粒度专业知识。在医疗推理和知识问答方面表现出色，在医疗场景中，性能可达到比自身参数量大五倍的模型水平。 Baichuan-M1-14B 的核心优势在于创新的模型结构和训练方法。引入了短卷积注意力机制、滑动窗口注意力机制和优化位置编码震荡等技术，提升了上下文理解和长序列任务的表现。模型采用多阶段课程学习和对齐优化方法，通过强化学习优化生成质量和逻辑推理能力。
强大的医疗推理能力：Baichuan-M1-14B 在医疗领域表现出色，医疗推理能力超越了更大参数量的 Qwen2.5-72B-Instruct，与 o1-mini 相差无几。能处理复杂的医疗问题，提供精准的医学推理和建议。多语言支持：模型支持中英双语，能处理多语言的医疗数据。开源可商用：Baichuan-M1-14B 是开源模型，支持低成本部署和多语言应用。开源策略旨在降低开发门槛，推动医疗 AI 生态的建设。医疗循证模式：模型解锁了“医疗循证模式”，能通过多层级证据分级体系，对不同权威等级的证据进行分析与整合，提供可靠的医疗推理。基于自建的循证医学知识库，涵盖海量医学论文、权威指南和专家共识。多领域推理能力：Baichuan-M1-14B 在语言推理、视觉推理和搜索推理等多个领域展现了全面的推理能力。
数据收集与处理海量医疗数据：模型训练基于 20 万亿 token 的高质量医疗与通用数据，涵盖 20+ 医疗科室。数据分类与评估：数据按医疗科室、内容和价值进行分类，确保数据分布均衡。合成数据：通过教材、指南、知识图谱和临床病历生成多样化的高质量医疗推理数据。创新模型结构短卷积注意力机制：通过引入短卷积操作，减少对 induction heads 的依赖，提升上下文学习能力。滑动窗口注意力机制：减少 KV Cache 内存占用，提升长序列任务的计算效率。优化位置编码震荡：通过增大部分注意力头的维度，降低 RoPE 曲线震荡。多阶段训练方法通识能力提升阶段：提升基础语言能力和常识。医疗基础知识提升阶段：引入高质量医疗数据，重点提升推理、数学及医学知识能力。医疗进阶知识提升阶段：进一步优化数据质量，聚焦复杂医疗推理和长尾知识。强化学习优化ELO（Exploratory Log-likelihood Optimization）：优化思维链路径，提升生成质量和逻辑推理能力。TDPO（Token-level Direct Preference Optimization）：使用偏序对数据优化生成模型，使其更贴合用户偏好。PPO（Proximal Policy Optimization）：通过策略优化进一步增强生成逻辑与任务表现。模型优化策略大峰值学习率策略：采用 WSD 学习率调度策略，促进模型泛化能力。动态梯度剪裁：减少因特殊样本或陡峭损失空间导致的不稳定。
GitHub仓库：https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-M1-14BHuggingFace（Base 模型）：https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-M1-14B-BaseHugging Face（Instruct 模型）：https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-M1-14B-Instruct
临床辅助决策：Baichuan-M1-14B 能通过“医疗循证模式”快速、精准地回答医疗临床问题。为医生提供可靠的医学推理支持，帮助提升诊疗效率。医学科研支持：模型能够帮助科研人员快速获取权威医学证据和临床指南，缩短科研探索时间。患者健康管理：Baichuan-M1-14B 可以为患者提供个性化的健康管理建议，帮助其更好地理解自身健康状况，科学管理生活方式。科研与数据分析：模型的多领域推理能力能处理复杂的科研问题，提供高效的数据分析支持。
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