Woodpecker是一种用于多模态大语言模型的幻觉修正工具,旨在提高生成文本的准确性和可靠性。它支持多种输入类型和数据源,集成简单,易于使用,能够有效地纠正生成过程中出现的错误信息。
LLM-Blender是一个通过配对排名和生成融合技术来集成多个语言模型的项目,旨在提升文本生成的准确性和质量。它结合了不同语言模型的输出,以提高性能,适用于需要高质量文本生成的多种应用场景。
该项目专注于对独立成分进行对齐,以改善多任务学习的效果。通过利用独立成分分析技术,提升多任务学习场景中的性能,适用于多种机器学习任务。
SayData是一款嵌入式的客户分析工具,利用其专有技术帮助客户用简单的英语分析、可视化和生成数据洞察,从而增强产品的竞争优势。
Describot是一个专为电商产品描述设计的AI工具,利用OpenAI算法生成原创、创意且易读的产品描述,旨在提高点击率并节省电商企业的内容写作成本。
Meta 的应用强化学习团队带来了可投入生产的强化学习 AI 代理库,支持多种算法和高效的样本利用率,适用于不同的应用场景。
XGrammar是一个开源的结构化生成库,支持通用的上下文无关文法进行广泛的结构化生成,提供经过系统优化的快速执行能力。
一个利用代理框架进行视觉任务的库,能够快速生成代码,帮助用户完成图像识别任务,简化视觉问题的解决过程。
基于扩散模型的控制与规划教程,深度学习在控制和规划中的应用指南,通过扩散模型生成样本,解决多模态分布匹配问题,提高训练稳定性和可扩展性。
MoveNet是一个基于深度学习的高效姿态检测模型,能够在PyTorch环境中实时估计人体姿态,支持多种输入格式,并能在多个设备上运行,包括移动设备。
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