novelcrafter Novelcrafter是一款面向小说作者的AI辅助写作工具,集成了角色设定、情节规划、灵感捕捉等功能,同时支持AI交互式对话与大纲细化,助力从创意萌芽到最终成稿的全流程。具备高度灵活性和隐私保障,适合各类写作需求。 AI项目与工具 2025年06月12日 60 点赞 0 评论 165 浏览
MMBench MMBench-Video是一个由多家高校和机构联合开发的长视频多题问答基准测试平台,旨在全面评估大型视觉语言模型(LVLMs)在视频理解方面的能力。平台包含约600个YouTube视频片段,覆盖16个类别,并配备高质量的人工标注问答对。通过自动化评估机制,MMBench-Video能够有效提升评估的精度和效率,为模型优化和学术研究提供重要支持。 AI项目与工具 2025年06月12日 52 点赞 0 评论 259 浏览
novita.ai Novita.ai是一个综合性的AI云服务平台,提供模型API、无服务器计算、GPU实例等服务。它集成了阿里巴巴的AnimateAnyone项目,支持静态图像动态化,并提供超过10,000个预训练模型,广泛应用于图像生成、动画制作等领域。其主要功能包括模型API支持、无服务器计算、GPU实例租赁、自定义模型添加以及高质量动画生成,适用于娱乐、教育、电商等多个行业。 AI项目与工具 2025年06月12日 87 点赞 0 评论 188 浏览
DistilQwen2 DistilQwen2 是一款基于 Qwen2 大模型优化的轻量级语言模型,通过知识蒸馏技术提高运算效率并降低部署成本。其主要特点包括增强指令遵循能力、轻量级部署、高效运算及多语言支持。DistilQwen2 在知识蒸馏、任务感知课程规划、指令数据优化等方面进行了深入研究,并广泛应用于移动设备、边缘计算、客户服务、内容创作和教育技术等领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 61 点赞 0 评论 389 浏览
Hunyuan Hunyuan-Large是一款由腾讯开发的大规模混合专家(MoE)模型,以其庞大的参数量成为当前参数规模最大的开源MoE模型之一。该模型基于Transformer架构,擅长处理长文本任务,同时在多语言自然语言处理、代码生成以及数学运算等领域展现出色性能。通过合成数据增强训练与创新的注意力机制,Hunyuan-Large实现了高效的推理吞吐量,并广泛应用于内容创作、教育辅助、知识问答及数据分析等多 AI项目与工具 2025年06月12日 69 点赞 0 评论 396 浏览
MagicTailor MagicTailor 是一款基于 DM-Deg 和 DS-Bal 技术的新型 AI 工具,支持组件可控的个性化图像生成。它能够动态干扰不需要的视觉语义,平衡概念与组件的学习,从而显著提升生成图像的质量和控制精度。MagicTailor 的核心功能包括组件可控个性化、动态掩码退化、双流平衡、解耦生成及多组件控制,适用于广告、游戏、电影制作等多个领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 79 点赞 0 评论 423 浏览
Chat Nio Chat Nio 是一款集成了丰富 AI 功能的一站式服务管理平台,支持文本、图像、音频和视频处理,兼容 OpenAI、Anthropic Claude 等多种 AI 模型。其主要功能包括文件解析、对话记忆、云端同步、多端适配等,同时提供开源版本以满足开发者的个性化需求。适用于个人用户、开发者及企业,支持多种应用场景,如客户服务、内容创作、数据分析和教育领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 42 点赞 0 评论 473 浏览
PROMPT HUNT Prompt Hunt 是一款基于AI技术的艺术创作平台,整合了Stable Diffusion、DALL-E和自有Chroma模型等先进工具,支持用户通过简单的操作生成高质量的艺术图像。平台提供丰富的样式库、主题模板以及参数调节功能,便于用户个性化定制作品。此外,Prompt Hunt还打造了一个活跃的社区,鼓励用户分享创意、交流经验,推动AI艺术的普及与发展。 AI项目与工具 2025年06月12日 69 点赞 0 评论 203 浏览
Cerebellum Cerebellum是一款结合Claude 3.5 Sonnet与Selenium WebDriver的智能化浏览器助手,通过构建网页浏览的有向图模型,利用LLM技术分析页面内容和交互元素,智能规划操作路径并动态调整策略。它支持多浏览器操作,可精确模拟用户行为,广泛应用于网页自动化测试、数据抓取、内容管理及电子商务等多个领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 54 点赞 0 评论 130 浏览
WebRL WebRL是一种由清华大学与智谱AI共同研发的自我进化的强化学习框架,专注于通过开放大型语言模型优化网络代理性能。该框架采用动态任务生成与结果监督奖励机制,并结合自适应强化学习策略,解决了任务稀缺和反馈稀疏等问题。其显著提升了开源模型在WebArena-Lite基准测试中的表现,具备自我进化、持续改进的特点。 AI项目与工具 2025年06月12日 75 点赞 0 评论 292 浏览