Sản phẩm khố

Cơ vu ký ức đích RAG khuông giá, dụng vu toàn mục đích ứng dụng

MemoRAG thị nhất cá cơ vu ký ức đích RAG khuông giá, tha thông quá cao hiệu đích siêu trường ký ức mô hình, vi các chủng ứng dụng đề cung chi trì. Dữ truyện thống đích RAG bất đồng, MemoRAG lợi dụng kỳ ký ức mô hình thật hiện đối chỉnh cá sổ cư khố đích toàn cục lý giải, thông quá tòng ký ức trung hồi ức tra tuân đặc định đích tuyến tác, tăng cường chứng cư kiểm tác, tòng nhi sinh thành canh chuẩn xác, canh phong phú đích thượng hạ văn hưởng ứng. MemoRAG đích khai phát hoạt dược, bất đoạn hữu tư nguyên hòa nguyên hình tại thử thương khố phát bố.

Mô khối hóa nghiên cứu đạo hướng đích kiểm tác tăng cường sinh thành thống nhất khuông giá

RAGLAB thị nhất cá mô khối hóa, nghiên cứu đạo hướng đích khai nguyên khuông giá, chuyên chú vu kiểm tác tăng cường sinh thành (RAG) toán pháp. Tha đề cung liễu 6 chủng hiện hữu RAG toán pháp đích phục hiện, dĩ cập nhất cá bao hàm 10 cá cơ chuẩn sổ cư tập đích toàn diện bình cổ hệ thống, chi trì công bình bỉ giác bất đồng RAG toán pháp, tịnh tiện vu cao hiệu khai phát tân toán pháp, sổ cư tập hòa bình cổ chỉ tiêu.

Tập thành liễu thông dụng hòa biên trình năng lực đích nhân công trí năng mô hình

DeepSeek-V2.5 thị nhất cá thăng cấp bản bổn, kết hợp liễu DeepSeek-V2-Chat hòa DeepSeek-Coder-V2-Instruct đích công năng. Giá cá tân mô hình chỉnh hợp liễu lưỡng cá tiên tiền bản bổn đích thông dụng hòa biên trình năng lực, canh hảo địa phù hợp nhân loại đích thiên hảo, tịnh tại tả tác hòa chỉ lệnh tuân tuần đẳng đa cá phương diện tiến hành liễu ưu hóa.

Tình thương trí thương câu giai đích đa mô thái đại mô hình

Tây hồ đại mô hình thị tâm thần trí năng vân thôi xuất đích nhất khoản cụ hữu cao tình thương hòa trí thương đích đa mô thái đại mô hình, tha năng cú xử lý bao quát văn bổn, đồ tượng, thanh âm đẳng đa chủng sổ cư loại hình, vi dụng hộ đề cung trí năng đối thoại, tả tác, hội họa, ngữ âm đẳng AI phục vụ. Cai mô hình thông quá tiên tiến đích nhân công trí năng toán pháp, năng cú lý giải hòa sinh thành tự nhiên ngữ ngôn, thích dụng vu đa chủng tràng cảnh, như tâm lý tư tuân, nội dung sang tác, khách hộ phục vụ đẳng, cụ hữu cao độ đích định chế tính hòa linh hoạt tính. Tây hồ đại mô hình đích thôi xuất, tiêu chí trứ tâm thần trí năng vân tại AI lĩnh vực đích kỹ thuật thật lực hòa sang tân năng lực, vi dụng hộ đề cung liễu canh gia phong phú hòa cao hiệu đích trí năng phục vụ thể nghiệm.

RWKV v6 Finch 14B, khai nguyên đại mô hình, cao hiệu xử lý trường văn bổn.

RWKV v6 Finch 14B thị RWKV giá cấu đích đệ lục cá bản bổn, dã thị cai hệ liệt trung tối đại đích mô hình. Tha thông quá dẫn nhập sổ cư y lại tính đáo token shift hòa time-mixing trung, đề cao liễu xử lý trường văn bổn thời đích hiệu suất. Finch 14B mô hình tại xử lý đề kỳ thời, năng cú canh hảo địa quản lý kỳ trường kỳ ký ức, tòng nhi đề cung canh quảng phiếm đích ứng dụng phạm vi. Cai mô hình thị khai nguyên đích, do Linux Foundation nhận khả, tịnh thả tiếp thụ xã khu đích GPU tập quần thời gian quyên tặng dĩ chi trì huấn luyện.

104B tham sổ đích đa ngữ chủng cao cấp đối thoại sinh thành mô hình

C4AI Command R+ 08-2024 thị nhất cá ủng hữu 104B tham sổ đích đại quy mô nghiên cứu phát bố mô hình, cụ bị cao độ tiên tiến đích năng lực, bao quát kiểm tác tăng cường sinh thành ( RAG ) hòa công cụ sử dụng, dĩ tự động hóa phục tạp nhậm vụ. Cai mô hình chi trì 23 chủng ngữ ngôn đích huấn luyện, tịnh tại 10 chủng ngữ ngôn trung tiến hành bình cổ. Tha ưu hóa liễu đa chủng dụng lệ, bao quát thôi lý, tổng kết hòa vấn đáp.

Nhất cá dụng vu gia tái hòa trắc thí đại hình ngữ ngôn mô hình đích hỗ động bình đài.

LLM Playground thị nhất cá tại tuyến bình đài, duẫn hứa dụng hộ gia tái hòa trắc thí các chủng đại hình ngữ ngôn mô hình. Tha vi khai phát giả hòa nghiên cứu giả đề cung liễu nhất cá thật nghiệm hòa tham tác nhân công trí năng tối tân tiến triển đích hoàn cảnh. Cai bình đài đích chủ yếu ưu điểm thị dịch vu sử dụng, chi trì đa chủng mô hình, tịnh thả khả dĩ tức thời khán đáo mô hình đích thâu xuất kết quả.

Tiểu mễ khai phát đích đại quy mô dự huấn luyện ngữ ngôn mô hình, tham sổ quy mô 64 ức.

MiLM-6B thị do tiểu mễ công tư khai phát đích đại quy mô dự huấn luyện ngữ ngôn mô hình, tham sổ quy mô đạt đáo 64 ức, tha tại trung văn cơ sở mô hình bình trắc sổ cư tập C-Eval hòa CMMLU thượng quân thủ đắc đồng xích thốn tối hảo đích hiệu quả. Cai mô hình đại biểu liễu tự nhiên ngữ ngôn xử lý lĩnh vực đích tối tân tiến triển, cụ hữu cường đại đích ngữ ngôn lý giải hòa sinh thành năng lực, khả dĩ quảng phiếm ứng dụng vu văn bổn sinh thành, cơ khí phiên dịch, vấn đáp hệ thống đẳng đa chủng tràng cảnh.

GPT-4o, nhất khoản năng cú thật thời xử lý âm tần, thị giác hòa văn bổn đích kỳ hạm mô hình.

GPT-4o ( 'o' đại biểu 'omni' ) thị tự nhiên nhân cơ giao hỗ đích trọng yếu nhất bộ, tha khả dĩ tiếp thụ nhậm ý tổ hợp đích văn bổn, âm tần, đồ tượng hòa thị tần thâu nhập, tịnh sinh thành nhậm ý tổ hợp đích văn bổn, âm tần hòa đồ tượng thâu xuất. Tha tại âm tần thâu nhập hưởng ứng thượng đích tốc độ cực khoái, bình quân hưởng ứng thời gian cận vi 320 hào miểu, dữ nhân loại đối thoại đích hưởng ứng thời gian tương cận. Tại phi anh ngữ văn bổn xử lý thượng thủ đắc liễu hiển trứ tiến bộ, đồng thời tại API thượng tốc độ canh khoái thả thành bổn hàng đê liễu 50%. GPT-4o tại thị giác hòa âm tần lý giải phương diện dã bỉ hiện hữu mô hình canh xuất sắc.

Fugaku-LLM thị nhất cá chuyên chú vu văn bổn sinh thành đích nhân công trí năng mô hình.

Fugaku-LLM thị nhất cá do Fugaku-LLM đoàn đội khai phát đích nhân công trí năng ngữ ngôn mô hình, chuyên chú vu văn bổn sinh thành lĩnh vực. Tha thông quá tiên tiến đích cơ khí học tập kỹ thuật, năng cú sinh thành lưu sướng, liên quán đích văn bổn, thích dụng vu đa chủng ngữ ngôn hòa tràng cảnh. Fugaku-LLM đích chủ yếu ưu điểm bao quát kỳ cao hiệu đích văn bổn sinh thành năng lực, đối đa chủng ngữ ngôn đích chi trì dĩ cập trì tục đích mô hình canh tân, dĩ bảo trì kỹ thuật lĩnh tiên. Cai mô hình tại xã khu trung ủng hữu quảng phiếm đích ứng dụng, bao quát đãn bất hạn vu tả tác phụ trợ, liêu thiên cơ khí nhân khai phát hòa giáo dục công cụ.

Trảo đáo nhân công trí năng, cơ khí học tập, tự nhiên ngữ ngôn xử lý hòa sổ cư khoa học đẳng lĩnh vực đích tối giai AI công tác hòa chức nghiệp cơ hội.

Next AI Jobs thị nhất cá đề cung nhân công trí năng, cơ khí học tập, tự nhiên ngữ ngôn xử lý hòa sổ cư khoa học đẳng lĩnh vực đích công tác hòa chức nghiệp cơ hội đích võng trạm. Tha liên tiếp liễu nhân công trí năng hành nghiệp đích cố chủ hòa cầu chức giả, vi nhân tài đề cung liễu quảng khoát đích phát triển không gian hòa cơ hội. Next AI Jobs đích chủ yếu ưu điểm thị tha tập trung liễu nhân công trí năng lĩnh vực đích công tác hòa chức nghiệp cơ hội, vi cầu chức giả đề cung liễu canh tiện tiệp đích chức nghiệp phát triển đồ kính.

Nhất cá hoàn toàn khai nguyên đích đại hình ngữ ngôn mô hình, đề cung tiên tiến đích tự nhiên ngữ ngôn xử lý năng lực.

MAP-NEO thị nhất cá hoàn toàn khai nguyên đích đại hình ngữ ngôn mô hình, tha bao quát dự huấn luyện sổ cư, sổ cư xử lý quản đạo ( Matrix ), dự huấn luyện cước bổn hòa đối tề đại mã. Cai mô hình tòng linh khai thủy huấn luyện, sử dụng liễu 4.5T đích anh văn hòa trung văn token, triển hiện xuất dữ LLaMA2 7B tương đương đích tính năng. MAP-NEO tại thôi lý, sổ học hòa biên mã đẳng cụ hữu thiêu chiến tính đích nhậm vụ trung biểu hiện xuất sắc, siêu việt liễu đồng đẳng quy mô đích mô hình. Vi liễu nghiên cứu mục đích, ngã môn trí lực vu thật hiện LLM huấn luyện quá trình đích hoàn toàn thấu minh độ, nhân thử ngã môn toàn diện phát bố liễu MAP-NEO, bao quát tối chung hòa trung gian kiểm tra điểm, tự huấn luyện đích phân từ khí, dự huấn luyện ngữ liêu khố dĩ cập cao hiệu ổn định đích ưu hóa dự huấn luyện đại mã khố.

Cấu kiến cơ vu kiểm tác tăng cường sinh thành ( RAG ) hòa đại lý đích sinh thành thức AI ứng dụng đích tiên tiến ngữ ngôn mô hình

Amazon Titan Text Premier thị Amazon Titan hệ liệt mô hình trung đích tân thành viên, chuyên vi văn bổn cơ sở đích xí nghiệp cấp ứng dụng thiết kế, chi trì định chế hóa vi điều dĩ thích ứng đặc định lĩnh vực, tổ chức, phẩm bài phong cách hòa dụng lệ. Cai mô hình tại Amazon Bedrock trung đề cung, cụ bị 32K lệnh bài đích tối đại thượng hạ văn trường độ, đặc biệt thích hợp anh văn nhậm vụ, tịnh chỉnh hợp liễu phụ trách nhậm đích nhân công trí năng thật tiễn.

Trí lực vu thu lục khai nguyên xã khu đích phi3 huấn luyện biến thể bản bổn, chỉnh lý huấn luyện, thôi lý, bộ thự giáo trình.

phi3-Chinese thị nhất cá công cộng đích GitHub thương khố, chuyên chú vu thu tập hòa chỉnh lý khai nguyên xã khu trung quan vu phi3 mô hình đích các chủng huấn luyện biến thể bản bổn. Tha bất cận đề cung liễu bất đồng bản bổn đích phi3 mô hình hạ tái liên tiếp, hoàn bao hàm liễu huấn luyện, thôi lý, bộ thự đích tương quan giáo trình, chỉ tại bang trợ khai phát giả canh hảo địa lý giải hòa sử dụng phi3 mô hình.

Vi mật tập phi kết cấu hóa sổ cư đề cung thiêu chiến tính tra tuân đích RAG khuông giá

spRAG thị nhất cá chuyên vi phi kết cấu hóa sổ cư thiết kế đích RAG ( Retrieval-Augmented Generation ) khuông giá, đặc biệt thiện trường xử lý phục tạp đích văn bổn tra tuân, lệ như kim dung báo cáo, pháp luật văn kiện hòa học thuật luận văn. Tha tại phục tạp đích khai phóng tính vấn đáp nhậm vụ thượng, như FinanceBench cơ chuẩn trắc thí trung, chuẩn xác suất hiển trứ cao vu truyện thống đích RAG cơ tuyến mô hình.

Khoách triển LLaVA mô hình, tập thành Phi-3 hòa LLaMA-3, đề thăng thị giác dữ ngữ ngôn mô hình đích giao hỗ năng lực.

LLaVA++ thị nhất cá khai nguyên hạng mục, chỉ tại thông quá tập thành Phi-3 hòa LLaMA-3 mô hình lai khoách triển LLaVA mô hình đích thị giác năng lực. Cai hạng mục do Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI) đích nghiên cứu nhân viên khai phát, thông quá kết hợp tối tân đích đại hình ngữ ngôn mô hình, tăng cường liễu mô hình tại tuân tuần chỉ lệnh hòa học thuật nhậm vụ đạo hướng sổ cư tập thượng đích biểu hiện.

Qwen1.5 hệ liệt thủ cá thiên ức tham sổ khai nguyên mô hình, đa ngữ ngôn chi trì, cao hiệu Transformer giải mã khí giá cấu.

Qwen1.5-110B thị Qwen1.5 hệ liệt trung quy mô tối đại đích mô hình, ủng hữu 1100 ức tham sổ, chi trì đa ngữ ngôn, thải dụng cao hiệu đích Transformer giải mã khí giá cấu, tịnh bao hàm phân tổ tra tuân chú ý lực ( GQA ), tại mô hình thôi lý thời canh gia cao hiệu. Tha tại cơ sở năng lực bình cổ trung dữ Meta-Llama3-70B tương bễ mỹ, tại Chat bình cổ trung biểu hiện xuất sắc, bao quát MT-Bench hòa AlpacaEval 2.0. Cai mô hình đích phát bố triển kỳ liễu tại mô hình quy mô khoách triển phương diện đích cự đại tiềm lực, tịnh thả dự kỳ trứ vị lai thông quá khoách triển sổ cư hòa mô hình quy mô, khả dĩ hoạch đắc canh đại đích tính năng đề thăng.

Cao hiệu đích xí nghiệp cấp nhân công trí năng mô hình, đê thành bổn thật hiện cao chất lượng định chế mô hình.

Snowflake Arctic thị nhất khoản chuyên vi xí nghiệp cấp nhân công trí năng nhậm vụ thiết kế đích đại quy mô ngữ ngôn mô hình ( LLM ), tha tại SQL sinh thành, biên mã dĩ cập chỉ lệnh tuân tuần đẳng cơ chuẩn trắc thí trung biểu hiện xuất sắc, tức sử dữ kế toán dự toán canh cao đích khai nguyên mô hình tương bỉ dã hào bất tốn sắc. Arctic thông quá kỳ cao hiệu đích huấn luyện hòa thôi lý, vi Snowflake khách hộ dĩ cập quảng đại AI xã khu đề cung liễu nhất chủng thành bổn hiệu ích cực cao đích định chế mô hình sang kiến phương thức. Thử ngoại, Arctic thải dụng Apache 2.0 hứa khả, đề cung vô môn hạm đích quyền trọng hòa đại mã phóng vấn, tịnh thông quá khai nguyên sổ cư phối phương hòa nghiên cứu động sát, tiến nhất bộ thôi động liễu xã khu đích khai phóng tính hòa thành bổn hiệu ích.

awesome-prompts thị nhất cá GitHub thương khố, thu tập liễu các chủng hữu dụng đích AI mô hình đề kỳ ( prompts )

awesome-prompts thương khố do ai-boost tổ chức duy hộ, chỉ tại vi AI nghiên cứu nhân viên hòa khai phát giả đề cung nhất cá phong phú đích tư nguyên khố, kỳ trung bao hàm liễu đa chủng ngữ ngôn mô hình đích đề kỳ dạng bổn, khả dĩ bang trợ dụng hộ canh hảo địa dữ AI mô hình giao hỗ.

Hugging Face quan phương khóa trình, đề cung hữu quan sử dụng Hugging Face sản phẩm đích giáo trình hòa tư nguyên

Hugging Face Course thị nhất cá do Hugging Face quan phương đề cung đích giáo dục tư nguyên, chỉ tại bang trợ dụng hộ học tập hòa chưởng ác Hugging Face bình đài đích các chủng công cụ hòa API.

Nhân loại khải phát thức duyệt độc đại lý, cụ hữu phi thường trường thượng hạ văn đích yếu điểm ký ức

ReadAgent thị nhất cá giản đan đích đề kỳ hệ thống, tha lợi dụng đại hình ngữ ngôn mô hình (LLM) đích tiên tiến ngữ ngôn năng lực lai quyết định tương na ta nội dung tồn trữ tại ký ức tập trung, tương giá ta ký ức tập áp súc thành xưng vi yếu điểm ký ức đích đoản thiên hồi ức, tịnh tại ReadAgent nhu yếu đề tỉnh tự kỷ tương quan tế tiết dĩ hoàn thành nhậm vụ thời, thải thủ hành động tra duyệt nguyên thủy văn bổn. ReadAgent khả dĩ thông quá sử dụng yếu điểm ký ức lai bộ hoạch toàn cục thượng hạ văn, tịnh quan chú cục bộ tế tiết, tòng nhi hữu hiệu địa thôi lý phi thường trường đích thượng hạ văn, tại nhu yếu nhất thứ xử lý đích tín tức lượng phương diện cụ hữu cao hiệu tính, giá đối lý giải dã ngận trọng yếu.

Vô đại mã văn bổn phân tích. Miễn phí khai thủy!

MonkeyLearn thị nhất cá vô đại mã văn bổn phân tích công cụ, khả dĩ thanh tẩy, tiêu ký hòa khả thị hóa khách hộ phản quỹ. Tha cơ vu tiên tiến đích nhân công trí năng kỹ thuật, bang trợ dụng hộ tòng sổ cư trung hoạch đắc động sát lực. MonkeyLearn đề cung tức thời sổ cư khả thị hóa hòa tường tế đích phân tích kết quả, chi trì tự định nghĩa đồ biểu hòa quá lự khí. Dụng hộ khả dĩ sử dụng hiện thành đích cơ khí học tập mô hình, dã khả dĩ tự kỷ cấu kiến hòa huấn luyện mô hình. MonkeyLearn hoàn đề cung châm đối bất đồng nghiệp vụ tràng cảnh đích mô bản, bang trợ dụng hộ khoái tốc phân tích sổ cư tịnh hoạch đắc thật dụng đích kiến giải.

Đả tạo nhân công trí năng vị lai

Anthropic thị nhất khoản nhân công trí năng bình đài, thông quá thâm độ học tập hòa tự nhiên ngữ ngôn xử lý đẳng kỹ thuật, đề cung tiên tiến đích nhân công trí năng giải quyết phương án. Ngã môn đích sản phẩm cụ hữu cường đại đích công năng hòa ưu thế, khả ứng dụng vu đồ tượng thức biệt, tự nhiên ngữ ngôn xử lý, cơ khí học tập đẳng lĩnh vực. Định giới linh hoạt hợp lý, định vị vi bang trợ dụng hộ thật hiện nhân công trí năng ứng dụng đích mục tiêu. Vô luận nâm thị khai phát giả, nghiên cứu nhân viên hoàn thị xí nghiệp, Anthropic đô năng mãn túc nâm đích nhu cầu.

Vô đại mã AI cấu kiến khí, AI bất thị ma pháp, nhi thị ModularMind.

ModularMind thị nhất khoản vô đại mã AI cấu kiến khí, đề cung cường đại đích nhân công trí năng công năng, bao quát tự nhiên ngữ ngôn xử lý, đồ tượng thức biệt, cơ khí học tập đẳng. Tha năng cú bang trợ dụng hộ khoái tốc cấu kiến AI mô hình, vô nhu biên mã. ModularMind hoàn đề cung linh hoạt đích định giới phương án, thích dụng vu cá nhân dụng hộ hòa xí nghiệp dụng hộ. Tha định vị vu bang trợ dụng hộ giải quyết AI khai phát nan đề, đề cao công tác hiệu suất.

Nhượng nâm đích AI trợ thủ tượng nhân loại nhất dạng giao lưu

Quickchat AI thị nhất khoản bang trợ công tư cấu kiến tự kỷ đích đa ngữ ngôn AI trợ thủ đích kỹ thuật. Tá trợ ngã môn đích vô đại mã bình đài hòa cường đại đích tập thành công năng, công tư khả dĩ cấu kiến hội thoại thức AI giới diện, tịnh tương kỳ liên tiếp đáo nhậm hà võng trạm, sản phẩm, ứng dụng, du hí hoặc trí năng thiết bị. Quickchat AI do sinh thành thức AI mô hình ( như GPT-3 ) khu động, khả dĩ thật hiện đa ngữ ngôn đích tự nhiên đối thoại, tịnh đề cung tự động hóa khách hộ chi trì, tuyến tác sinh thành đẳng công năng.

Tiên tiến đích tưởng lệ mô hình, dụng vu văn bổn phân loại hòa thiên hảo phán đoạn

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B thị nhất cá cơ vu Meta-Llama-3.1-8B-Instruct giá cấu đích tiên tiến tưởng lệ mô hình, sử dụng Skywork Reward Data Collection tiến hành huấn luyện, cai sổ cư tập bao hàm 80K cao chất lượng đích thiên hảo đối. Mô hình tại xử lý phục tạp tràng cảnh trung đích thiên hảo, bao quát cụ hữu thiêu chiến tính đích thiên hảo đối phương diện biểu hiện xuất sắc, phúc cái sổ học, biên trình hòa an toàn tính đẳng đa cá lĩnh vực. Tiệt chí 2024 niên 9 nguyệt, cai mô hình tại RewardBench bài hành bảng thượng vị liệt đệ tam.

Dụng vu kiểm tác hòa sinh thành kết hợp thống kế sổ cư đích văn bổn mô hình

DataGemma RIG thị nhất hệ liệt vi điều hậu đích Gemma 2 mô hình, chỉ tại bang trợ đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLMs ) phóng vấn tịnh chỉnh hợp lai tự Data Commons đích khả kháo công cộng thống kế sổ cư. Cai mô hình thải dụng kiểm tác thức sinh thành phương pháp, thông quá tự nhiên ngữ ngôn tra tuân Data Commons đích hiện hữu tự nhiên ngữ ngôn tiếp khẩu, đối hưởng ứng trung đích thống kế sổ cư tiến hành chú thích. DataGemma RIG tại TPUv5e thượng sử dụng JAX tiến hành huấn luyện, mục tiền thị tảo kỳ bản bổn, chủ yếu dụng vu học thuật hòa nghiên cứu mục đích, thượng vị chuẩn bị hảo dụng vu thương nghiệp hoặc công chúng sử dụng.

Cổ phiếu kinh kỷ nhân nhân công trí năng trợ thủ, đề cung chuyên nghiệp đầu tư kiến nghị.

assistant-ui-stockbroker thị nhất cá cổ phiếu kinh kỷ nhân nhân công trí năng trợ thủ, chỉ tại thông quá nhân cơ giao hỗ giới diện đề cung chuyên nghiệp đích đầu tư kiến nghị. Cai sản phẩm lợi dụng tiên tiến đích tự nhiên ngữ ngôn xử lý kỹ thuật, kết hợp kim dung sổ cư hòa toán pháp mô hình, vi dụng hộ đề cung cổ phiếu thị tràng đích thâm độ phân tích hòa đầu tư sách lược. Tha bất cận năng cú đề cung thật thời đích thị tràng động thái, hoàn năng căn cư dụng hộ đích nhu cầu định chế cá tính hóa đích đầu tư phương án. Sản phẩm bối cảnh tín tức hiển kỳ, tha thị nhất cá khai nguyên hạng mục, do Yonom công tư khai phát, thải dụng TypeScript, CSS hòa JavaScript đẳng kỹ thuật cấu kiến.

Đa mô thái đại hình ngữ ngôn mô hình, chi trì đồ tượng hòa văn bổn lý giải.

Pixtral-12b-240910 thị do Mistral AI đoàn đội phát bố đích đa mô thái đại hình ngữ ngôn mô hình, tha năng cú xử lý hòa lý giải đồ tượng dĩ cập văn bổn tín tức. Cai mô hình thải dụng liễu tiên tiến đích thần kinh võng lạc giá cấu, năng cú thông quá đồ tượng hòa văn bổn đích kết hợp thâu nhập, đề cung canh gia phong phú hòa chuẩn xác đích thâu xuất kết quả. Tha tại đồ tượng thức biệt, tự nhiên ngữ ngôn xử lý hòa đa mô thái giao hỗ phương diện triển hiện xuất trác việt đích tính năng, đối vu nhu yếu đồ tượng hòa văn bổn đồng thời xử lý đích ứng dụng tràng cảnh cụ hữu trọng yếu ý nghĩa.

Nghiên cứu sang ý sinh thành dữ hạng mục quản lý đích nhân công trí năng công cụ

AI-Researcher thị nhất cá cơ vu tư thản phúc đại học tự nhiên ngữ ngôn xử lý đoàn đội đích nghiên cứu hạng mục, chỉ tại thông quá nhân công trí năng kỹ thuật phụ trợ nghiên cứu sang ý đích sinh thành hòa quản lý. Cai công cụ thông quá tự nhiên ngữ ngôn thâu nhập nghiên cứu chủ đề, thâu xuất nhất hệ liệt hạng mục đề án, tịnh đối kỳ tiến hành bài danh hòa quá lự, dĩ bang trợ nghiên cứu nhân viên khoái tốc trảo đáo sang tân thả khả hành đích nghiên cứu điểm tử. Tha bao quát tương quan luận văn sưu tác, cơ vu kiểm tác đích tưởng pháp sinh thành, tưởng pháp khứ trọng, hạng mục đề án sinh thành, hạng mục đề án bài danh hòa quá lự đẳng mô khối.