Die neuesten offline learning-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten offline learning-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

offline learning

  • Verbessern Sie Ihre Mandarin-Aussprache mit KI-Unterstützung.
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    Was ist CPAIT app?
    CPAIT ist eine umfassende App, die entwickelt wurde, um Ihre Mandarin-Chinesisch-Aussprachefähigkeiten zu verbessern. Die App nutzt KI-Technologie, um als Ihr persönlicher Tutor zu fungieren und Ihnen in Echtzeit Feedback zu Ihrer Aussprache der Anfangs-, End- und Tonkomponenten zu geben. Sie enthält umfangreiche systematische Übungsmaterialien, wie über 400 Pinyin-Kombinationen, über 5000 Phrasen und mehr als 90 kurze Essays, darunter chinesische Sprichwörter, alte Gedichte und klassische Texte. Diese App funktioniert vollständig offline, schützt Ihre Privatsphäre und ermöglicht das Üben jederzeit ohne Internetabhängigkeit.
  • LexiGym: Mobiles Sprachenlernen mit personalisiertem Wortschatztraining.
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    Was ist LexiGym?
    LexiGym ist eine vielseitige mobile App, die dazu entworfen wurde, den Nutzern zu helfen, ihre Sprachkenntnisse durch Wortschatztraining zu verbessern. Die App bietet personalisiertes Wortschatztraining, Offline-Nutzung und mehrsprachige Unterstützung. Mit flexiblen Preisangeboten macht LexiGym das Sprachenlernen für jeden ohne Abonnement zugänglich. Die Nutzer können auch personalisierte Wörterbücher innerhalb der App erstellen und darauf zugreifen oder sie von Google Sheets verlinken, um das Lernen zu verbessern.
  • Ein Framework, um lokale große Sprachmodelle mit Unterstützung für Funktionsaufrufe für die Entwicklung von Offline-KI-Agenten auszuführen.
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    Was ist Local LLM with Function Calling?
    Lokales LLM mit Funktionsaufrufen ermöglicht Entwicklern die Erstellung von KI-Agenten, die vollständig auf lokaler Hardware laufen, wodurch Datenschutzbedenken und Cloud-Abhängigkeiten eliminiert werden. Das Framework beinhaltet Beispielcode für die Integration lokaler LLMs wie LLaMA, GPT4All oder andere offene Modelle und zeigt, wie Funktionsschemata konfiguriert werden können, die das Modell aufruft, um Aufgaben wie Datenabruf, Shell-Befehle ausführen oder mit APIs interagieren zu können. Benutzer können das Design erweitern, indem sie eigene Funktionsendpunkte, Eingabeaufforderungen anpassen und Funktionsantworten handhaben. Diese leichte Lösung vereinfacht den Aufbau von Offline-KI-Assistenten, Chatbots und Automatisierungstools für eine Vielzahl von Anwendungen.
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