优化

Diff

Diff-Instruct是一种基于积分Kullback-Leibler散度的知识迁移方法,用于从预训练扩散模型中提取知识并指导生成模型的训练。它能够在无需额外数据的情况下,通过最小化IKL散度提升生成模型的性能。Diff-Instruct适用于多种场景,包括预训练扩散模型的蒸馏、现有GAN模型的优化以及视频生成等。

SheetAI.app

用通俗易懂的英语描述您想要的内容,然后在您的电子表格中观看魔法发生!

AvatarGO

AvatarGO是由南洋理工大学、上海AI Lab和香港大学联合开发的AI框架,能够根据文本描述生成高质量的4D人体与物体交互场景。其核心在于利用LLM引导的接触重定位、空间感知的分数蒸馏采样和运动优化技术,实现精确的接触识别与动画生成,有效解决穿透问题。支持多种人物与物体组合,适用于虚拟导购、展厅讲解、VR/AR内容创作等多个领域。

tellers.ai

Tellers.ai 是一款AI驱动的视频生成工具,能够将文本快速转化为高质量视频。它通过智能分析文本内容并匹配真实视频素材,支持多种自定义选项,包括风格设置、剪辑编辑和多语言字幕。用户可将视频直接发布至主流社交平台,适用于内容创作、教育、企业营销和新闻媒体等多种场景。

reclaimai

ReclaimAI是一款基于人工智能的智能日程管理工具,提供自动化日程安排、日历集成、任务管理和智能提醒等功能,帮助用户优化时间管理并提升工作效率。适用于个人、团队及大型项目的日程协调,支持多种日历系统和跨时区会议安排,具有高度灵活性和多功能性。

DGM

DGM(Darwin Gödel Machine)是一种自改进人工智能系统,通过迭代修改自身代码提升性能。它从编码代理档案中选择代理,基于基础模型生成新版本,并在基准测试中验证性能。DGM受达尔文进化论启发,采用开放性探索策略,避免局部最优解。其自改进过程在隔离沙盒中进行,确保安全性。DGM在多个基准测试中表现显著提升,如SWE-bench和Polyglot。主要功能包括自我改进、实证验证、开放性

CAR

CAR(Certainty-based Adaptive Reasoning)是字节跳动联合复旦大学推出的自适应推理框架,旨在提升大型语言模型(LLM)和多模态大型语言模型(MLLM)的推理效率与准确性。该框架通过动态切换短答案和长形式推理,根据模型对答案的置信度(PPL)决定是否进行详细推理,从而在保证准确性的同时节省计算资源。CAR适用于视觉问答(VQA)、关键信息提取(KIE)等任务,在数学

Shop like a Pro

Shop Like a Pro是一款基于AI技术的购物助手,支持用户在Perplexity平台上完成商品搜索、分析与购买的一站式服务。它通过整合全网评论数据,为用户提供个性化推荐和全面的产品信息,同时具备一键结账、视觉搜索及商家信息展示等功能,旨在提升购物效率并帮助用户做出明智决策。

VidIq

VidIQ是一款SaaS产品,旨在帮...

PaperBench

PaperBench是OpenAI开发的AI智能体评测基准,用于评估其复现顶级机器学习论文的能力。它涵盖从理解论文、编写代码到执行实验的全流程,具备8316个评分节点和自动评分系统。支持多种智能体配置,提供标准化测试环境,适用于模型优化、学术验证及教育实践等领域,推动AI研究的标准化发展。