分类目录归档：AI对话聊天

UI-TARS是什么

UI-TARS是字节跳动推出的新一代原生图形用户界面（GUI）代理模型，通过自然语言实现对桌面、移动设备和网页界面的自动化交互。具备强大的感知、推理、行动和记忆能力，能实时理解动态界面，通过多模态输入（如文本、图像）执行复杂的任务。 UI-TARS 的核心优势在于跨平台的标准化行动定义，支持桌面、移动和网页等多种环境。结合了快速直观反应和复杂任务规划的能力，支持多步推理、反思和错误纠正。还具备短期和长期记忆功能，能更好地适应动态任务需求。

UI-TARS的主要功能

多模态感知：UI-TARS 能处理文本、图像等多种输入形式，实时感知和理解动态界面内容，支持跨平台（桌面、移动、网页）的交互。自然语言交互：用户可以通过自然语言指令与 UI-TARS 对话，完成任务规划、操作执行等复杂任务。支持多步推理和错误纠正，能像人类一样处理复杂的交互场景。跨平台操作：支持桌面、移动和网页环境，提供标准化的行动定义，同时兼容平台特定的操作（如快捷键、手势等）。视觉识别与交互：UI-TARS 能通过截图和视觉识别功能，精准定位界面元素，并执行鼠标点击、键盘输入等操作，适用于复杂的视觉任务。记忆与上下文管理：具备短期和长期记忆能力，能够捕捉任务上下文信息，保留历史交互记录，从而更好地支持连续任务和复杂场景。自动化任务执行：可以自动化完成一系列任务，如打开应用、搜索信息、填写表单等，提高用户的工作效率。灵活部署：支持云端部署（如 Hugging Face 推理端点）和本地部署（如通过 vLLM 或 Ollama），满足不同用户的需求。扩展性：UI-TARS 提供了丰富的 API 和开发工具，方便开发者进行二次开发和集成。

UI-TARS的技术原理

增强感知能力：UI-TARS 使用大规模的 GUI 截图数据集进行训练，能对界面元素进行上下文感知和精准描述。通过视觉编码器实时抽取视觉特征，实现对界面的多模态理解。统一行动建模：UI-TARS 将跨平台操作标准化，定义了一个统一的行动空间，支持桌面、移动端和 Web 平台的交互。通过大规模行动轨迹数据训练，模型能够实现精准的界面元素定位和交互。系统化推理能力：UI-TARS 引入了系统化推理机制，支持多步任务分解、反思思维和里程碑识别等推理模式。能在复杂任务中进行高层次规划和决策。迭代训练与在线反思：解决数据瓶颈问题，UI-TARS 通过自动收集、筛选和反思新的交互轨迹进行迭代训练。在虚拟机上运行，能从错误中学习并适应未预见的情况，减少人工干预。

UI-TARS的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/bytedance/UI-TARSHuggingFace模型库：https://huggingface.co/bytedance-research/UI-TARS-7B-DPOarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.12326

UI-TARS的应用场景

桌面和移动自动化：通过自然语言控制计算机或移动设备，完成任务，如打开应用、搜索信息等。Web 自动化：结合 Midscene.js，开发者可以使用 JavaScript 和自然语言控制浏览器。视觉识别与交互：支持截图和图像识别功能，能够根据视觉信息执行精确的鼠标和键盘操作。

Orimon AI官网

智能对话AI，提升销售额高达10000美元！

Orimon AI简介

需求人群：

“适用于各类企业，特别是希望通过智能对话提升销售额的企业。”

使用场景示例：

在线零售商利用Orimon提升销售额

跨国企业通过Orimon实现全球化对话

初创企业使用Orimon打造高效销售对话

产品特色：

建立真实感的对话

支持全球150多种语言

打造高转化的销售消息

Orimon AI官网入口网址

https://orimon.ai/signup

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EMO2是什么

EMO2 （End-Effector Guided Audio-Driven Avatar Video Generation）是阿里巴巴智能计算研究院开发的音频驱动头像视频生成技术，全称为“末端效应器引导的音频驱动头像视频生成”。通过音频输入和一张静态人像照片，生成富有表现力的动态视频。核心创新在于将音频信号与手部动作和面部表情相结合，通过扩散模型合成视频帧，生成自然流畅的动画。 包括高质量的视觉效果、高精度的音频同步以及丰富的动作多样性。

EMO2的主要功能

音频驱动的动态头像生成：EMO2 能通过音频输入和一张静态人像照片，生成富有表现力的动态头像视频。高质量视觉效果：基于扩散模型合成视频帧，结合手部动作生成自然流畅的面部表情和身体动作。高精度音频同步：确保生成的视频与音频输入在时间上高度同步，提升整体的自然感。多样化动作生成：支持复杂且流畅的手部和身体动作，适用于多种场景。

EMO2的技术原理

音频驱动的运动建模：EMO2 通过音频编码器将输入的音频信号转换为特征嵌入，捕捉音频中的情感、节奏和语义信息。末端效应器引导：该技术特别关注手部动作（末端效应器）的生成，因为手部动作与音频信号之间存在强相关性。模型首先生成手部姿势，然后将其融入整体的视频生成过程中，确保动作的自然性和一致性。扩散模型与特征融合：EMO2 采用扩散模型作为核心生成框架。在扩散过程中，模型结合参考图像的特征、音频特征以及多帧噪声，通过反复去噪操作生成高质量的视频帧。帧编码与解码：在帧编码阶段，ReferenceNet 从输入的静态图像中提取面部特征，这些特征与音频特征结合后进入扩散过程。最终，模型通过解码生成具有丰富表情和自然动作的视频。

EMO2的项目地址

项目官网：https://humanaigc.github.io/emote-portrait-alive-2/arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.10687

EMO2的应用场景

虚拟现实和动画：可用于生成富有表现力和自然的说话头像动画。跨语言和文化：支持多种语言的语音输入，能够为不同风格的人物生成动画。角色扮演和游戏：可以将指定角色应用于电影和游戏场景中。

ASKWay App官网

探索无限创意工作坊的可能性，打造独特的AI伙伴。

ASKWay App简介

需求人群：

“适用于寻求创新AI互动体验的用户，包括艺术家、技术爱好者和创意工作者。”

使用场景示例：

个人使用ASKWay创建AI伙伴，进行情感分享和压力缓解。

艺术家利用ASKWay的AI技术进行创作灵感的激发。

技术爱好者通过ASKWay的创意工作坊学习AI与艺术的结合。

产品特色：

创建定制的AI聊天伙伴

沉浸式AI体验

创意工作坊和艺术表达

ASKWay App官网入口网址

https://apps.apple.com/us/app/askway-ai-chat-assistants/id6464244504

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PaSa是什么

PaSa是字节跳动研究团队（ByteDance Research）推出的基于强化学习的学术论文检索智能体。能模仿人类研究者的行为，自动调用搜索引擎、浏览相关论文并追踪引文网络，为用户提供精准、全面的学术论文检索结果。

PaSa的主要功能

自主调用搜索工具：PaSa 能自动调用搜索引擎，根据用户输入的学术问题生成多样化的搜索关键词，并执行多次搜索，确保全面覆盖相关文献。阅读和分析论文内容：PaSa 通过其核心组件 Crawler 和 Selector 实现高效的信息处理。Crawler 负责收集相关论文，包括通过扩展引文网络发现更多潜在相关的文献。Selector 则对收集到的论文进行精读，筛选出真正符合用户需求的文献。选择相关参考文献：PaSa 能从海量文献中筛选出与用户查询最相关的参考文献，提供全面且准确的搜索结果。支持复杂学术查询：PaSa 专为处理复杂的学术问题设计，能理解并处理细粒度的学术查询，例如涉及特定算法或研究方法的问题。强化学习优化：PaSa 使用强化学习方法进行训练，通过合成数据集 AutoScholarQuery 和真实世界查询基准 RealScholarQuery 来提升搜索效率和准确性。高效检索能力：PaSa 的检索速度极快，能在两分钟内完成一次详尽的学术调研。在性能测试中，PaSa 在 Recall@20 和 Recall@50 指标上分别比 Google Scholar 提升了 37.78% 和 39.90%。

PaSa的技术原理

核心组件：PaSa 的核心包括两个主要的 LLM 智能体：Crawler 和 Selector。Crawler：负责通过搜索引擎收集与用户查询相关的学术论文。能生成多样化的搜索关键词，并执行多次搜索以最大化召回率。Selector：负责精读 Crawler 找到的每一篇论文，评估其是否符合用户需求，提高搜索结果的精确性。强化学习优化：PaSa 使用强化学习（RL）和近端策略优化（PPO）算法进行训练，以应对文献搜索中的稀疏奖励和长轨迹问题。训练过程中，PaSa 通过以下方式提升性能：合成数据集：研究团队构建了 AutoScholarQuery 数据集，包含 35,000 个细粒度的学术查询及其对应的相关论文。数据来自顶级人工智能会议的论文。真实世界数据集：为了评估 PaSa 在实际场景中的表现，团队还开发了 RealScholarQuery 数据集，收集真实世界的学术查询。

PaSa的项目地址

项目官网：pasa-agent.aiGitHub仓库：https://github.com/bytedance/pasaarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.10120

PaSa的应用场景

学术研究中的文献调研：PaSa 可以帮助研究人员快速完成学术论文的检索和调研工作。通过模仿人类研究者的行为，自主调用搜索引擎、阅读论文并追踪引文网络，能在两分钟内完成一次详尽的学术调研。高校科研与教学支持：在高校场景中，PaSa 可以作为科研辅助工具，帮助教师和学生快速获取相关学术资源。教师可以用 PaSa 快速调取学术资源库中的内容，辅助文献综述生成、研究实验设计以及论文翻译润色等工作。知识产权分析：PaSa 的高效检索能力还可以应用于知识产权领域。多任务学习与数据挖掘：南京大学 PASA 大数据实验室的研究表明，PaSa 的底层技术还可以应用于多任务学习和数据挖掘领域。

AGOGE.AI官网

实时AI模拟对话，提升沟通技能

AGOGE.AI简介

需求人群：

“个人可以通过AGOGE.AI提升自己在各种社交场合中的交流能力。同时，销售团队可以利用该应用进行销售技能培训，以在与真实客户互动之前完善他们的技巧。”

使用场景示例：

个人用户可以使用AGOGE.AI来提高自己的社交交流能力。

销售团队可以使用AGOGE.AI进行销售技能培训。

AGOGE.AI可用于模拟各种对话场景，以提供实时、可操作的反馈。

产品特色：

实时模拟对话

多种模拟场景

详细反馈

AGOGE.AI官网入口网址

https://www.agoge-ai.com/

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Baichuan-M1-preview是什么

Baichuan-M1-preview 是百川智能推出的国内首个全场景深度思考模型。模型具备语言、视觉和搜索三大领域的推理能力，在数学、代码等多个权威评测中表现优异，超越了o1-preview等模型。核心亮点是解锁了“医疗循证模式”，通过自建的亿级条目循证医学知识库，能快速、精准地回答医疗临床和科研问题。

Baichuan-M1-preview的主要功能

多领域推理能力：Baichuan-M1-preview 同时具备语言、视觉和搜索三大领域的推理能力。语言推理：在AIME、Math等数学基准测试以及LiveCodeBench代码任务上的成绩超越了o1-preview。视觉推理：在MMMU-val、MathVista等权威评测中，表现优于GPT-4o、Claude3.5 Sonnet、QVQ-72B-Preview等国内外头部模型。搜索推理：具备强大的信息检索和整合能力。医疗循证模式：模型解锁了“医疗循证模式”，通过自建的亿级条目循证医学知识库，能快速、精准地回答医疗临床和科研问题。实现了从证据检索到深度推理的完整端到端服务，帮助用户在面对复杂医学问题时做出最佳决策。深度思考模式：在深度思考模式下，Baichuan-M1-preview 能准确解答数学、代码、逻辑推理等问题，像资深医疗专家一样，通过深度思考构建严谨的医学推理过程，为用户提供全面的疾病分析和个性化健康管理建议。

Baichuan-M1-preview的技术原理

数据与训练方法：为了提升模型的医疗推理能力，百川智能收集了万亿级 token 的严肃医疗数据，生成了超千亿 token 的多样化数据，涵盖医疗复杂决策推理链条、决策依据等。在训练阶段，模型采用多阶段领域提升方案，引入 ELO 强化学习法优化思维链路径，提升生成质量和逻辑推理能力。开源版本支持：Baichuan-M1-preview 的小尺寸版本 Baichuan-M1-14B 作为行业首个开源的医疗增强大模型，医疗能力超越了更大参数量的 Qwen2.5-72B，与 o1-mini 相当。

如何使用Baichuan-M1-preview

访问平台：正式上线百小应，可登录访问百小应的官方网站进行体验。选择深度思考：打开深度思考模式，可进行数学、代码、逻辑推理等问题解答。

Baichuan-M1-preview的应用场景

医疗领域：Baichuan-M1-preview 解锁了“医疗循证模式”，通过自建的亿级条目循证医学知识库，能快速、精准地回答医疗临床和科研问题。像资深医疗专家一样，通过深度思考构建严谨的医学推理过程，为用户提供全面的疾病分析和个性化健康管理建议。教育领域：模型在数学和代码评测中表现出色，能为学生提供学习辅助，帮助他们更好地理解和掌握复杂概念。科研与数据分析：Baichuan-M1-preview 的多领域推理能力使其能够处理复杂的科研问题，在医学科研中，能大幅缩短科研探索时间。内容创作与客服：模型能生成高质量的文本内容，支持内容创作、文案撰写等工作。语言推理能力使其在客服领域具有应用潜力，能快速准确地回答用户问题。创意产业：Baichuan-M1-preview 的多领域推理能力使其能够同时处理文本和视觉信息，为创意工作提供新的思路和工具，例如生成创意文案、解析图像内容等。

MLC Chat官网

iPad和iPhone上的开源语言模型聊天应用

MLC Chat简介

需求人群：

“MLC Chat适用于需要在本地设备上运行开源语言模型进行聊天的用户，适用于非商业目的。”

使用场景示例：

用户可以在iPad上下载MLC Chat，然后本地运行开源语言模型进行聊天。

一名用户在iPhone上使用MLC Chat，与本地部署的语言模型进行交互。

一位研究人员在没有互联网连接的情况下，使用MLC Chat在iPad上进行语言模型聊天。

产品特色：

在iPad和iPhone上本地运行开源语言模型

与语言模型进行聊天

无需互联网连接

MLC Chat官网入口网址

https://apps.apple.com/gb/app/mlc-chat/id6448482937

小编发现MLC Chat网站非常受用户欢迎，请访问MLC Chat网址入口试用。

TokenVerse是什么

TokenVerse 是基于预训练文本到图像扩散模型的多概念个性化图像生成方法。能从单张图像中解耦复杂的视觉元素和属性，从多张图像中提取概念进行无缝组合生成。支持多种概念，包括物体、配饰、材质、姿势和光照等，突破了现有技术在概念类型或广度上的限制。 TokenVerse 基于 DiT 模型的调制空间，通过优化框架为每个词汇找到独特的调制空间方向，实现对复杂概念的局部控制。在个性化图像生成领域具有显著优势，能满足设计师、艺术家和内容创作者在不同场景下的多样化需求。

TokenVerse的主要功能

多概念提取与组合：TokenVerse 能从单张图像中解耦复杂的视觉元素和属性，从多张图像中提取概念，实现无缝组合生成。支持多种概念类型，如物体、配饰、材质、姿势和光照。局部控制与优化：通过基于 DiT 模型的调制空间，TokenVerse 为每个词汇找到独特的调制方向，实现对复杂概念的局部控制。使生成的图像能更精准地符合用户的描述和需求。个性化图像生成：适用于需要高度个性化图像生成的场景，如生成具有特定姿势、配饰和光照条件的人物图像，或者将不同图像中的概念组合成新的创意图像。

TokenVerse的技术原理

调制空间的语义化：TokenVerse 基于 Diffusion Transformer（DiT）模型，通过注意力机制和调制（shift and scale）来处理输入文本。局部控制与个性化：okenVerse 通过优化每个文本标记（token）的调制向量，实现对复杂概念的局部控制。具体来说，通过为每个文本标记找到独特的调制方向，模型可以将这些方向用于生成新图像，将提取的概念以期望的配置组合起来。多概念解耦与组合：TokenVerse 能从单张图像中解耦复杂的视觉元素和属性，从多张图像中提取概念，实现无缝组合生成。支持多种概念类型，包括物体、配饰、材质、姿势和光照。优化框架：TokenVerse 的优化框架以图像和文本描述为输入，为每个单词找到调制空间中的独特方向。无需微调模型权重：TokenVerse 的优势在于无需调整预训练模型的权重，即可实现复杂概念的个性化生成。保留了模型的先验知识，支持对重叠物体和非物体概念（如姿势、光照）的个性化。

TokenVerse的项目地址

项目官网：https://token-verse.github.io/arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.12224

TokenVerse的应用场景

创意设计与艺术创作：TokenVerse 能从单张图像中解耦复杂的视觉元素，支持多种概念的组合生成，如物体、配饰、材质、姿势和光照等。设计师和艺术家可以快速实现独特的视觉效果，内容创作与个性化图像生成：对于内容创作者，TokenVerse 提供了一种无需微调模型权重即可生成个性化图像的方法。用户可以通过输入图像和文本描述，生成符合特定需求的图像。人工智能研究与开发：TokenVerse 为人工智能研究者提供了一种新的技术思路，可用于探索更先进的图像生成模型和方法。多概念组合与创意探索：TokenVerse 支持从多张图像中提取概念并进行无缝组合，生成新的创意图像。

BeGenieUs官网

创建协作团队，轻松分享AI驱动的对话

BeGenieUs简介

需求人群：

适用于团队协作、知识交流、创意分享等场景

使用场景示例：

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

产品特色：

创建聊天圈

生成文档

访问视频库

创建Landing Page

BeGenieUs官网入口网址

https://begenieus.com

小编发现BeGenieUs网站非常受用户欢迎，请访问BeGenieUs网址入口试用。