Die neuesten 데이터 기반 AI-Lösungen 2024

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

데이터 기반 AI

  • FileMarket AI: Eine Plattform zum Sammeln und Beschriften von Datensätzen für das KI-Training.
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    Was ist Unique Datasets for AI training?
    FileMarket AI dient als multifunktionale Plattform, die darauf ausgelegt ist, den Lebenszyklus von Datensätzen, die für das Training von Künstlicher Intelligenz verwendet werden, zu optimieren. Sie nutzt eine Mischung aus menschlichem Fachwissen und fortschrittlichen KI-Agenten, um qualitativ hochwertige Daten zu sammeln, zu validieren und zu kennzeichnen. Durch einen Multichain-Ansatz unterstützt sie verschiedene Blockchain-Technologien, die die Datensicherheit und Transparenz erhöhen. Benutzer können sich an einem dezentralen Marktplatz beteiligen, um ihre Datenbeiträge zu monetarisieren, wodurch eine nachhaltige Datenwirtschaft gefördert wird, die auf Fortschritte in der KI ausgerichtet ist. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Datentypen und Aufgaben, um ihren Benutzern Flexibilität zu bieten.
  • AIExperts.me verbindet Unternehmen mit geprüften KI-Experten und Prompt-Ingenieuren für maßgeschneiderte KI-Projekte.
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    Was ist AiExperts.me?
    AIExperts.me ist eine Plattform, auf der Unternehmen geprüfte KI-Experten und Prompt-Ingenieure für ihre maßgeschneiderten KI-Entwicklungsprojekte einstellen können. Egal, ob Sie KI-Prompt-Engineering, KI-Anwendungsentwicklung oder maßgeschneiderte KI-Chatbots benötigen, die Plattform verbindet Sie mit Fachleuten, die auf diese Bereiche spezialisiert sind. Durch die Kombination menschlicher Expertise mit fortschrittlicher KI verfolgt AIExperts.me das Ziel, qualitativ hochwertige, maßgeschneiderte Lösungen anzubieten, die die Geschäftsabläufe verbessern und die Kundenbindung fördern.
  • MARFT ist ein Open-Source-Toolkit für Multi-Agenten-Reinforcement-Learning (RL) zur Feinabstimmung für kollaborative KI-Workflows und Optimierung von Sprachmodellen.
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    Was ist MARFT?
    MARFT ist ein in Python entwickeltes LLM, das reproduzierbare Experimente und schnelle Prototypentwicklung für kollaborative KI-Systeme ermöglicht.
  • Ein leichtgewichtiges JavaScript-Framework zum Erstellen von KI-Agenten mit Speicherverwaltung und Tool-Integration.
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    Was ist Tongui Agent?
    Tongui Agent stellt eine modulare Architektur bereit, mit der KI-Agenten erstellt werden können, die Gesprächszustände aufrechterhalten, externe Tools nutzen und mehrere Sub-Agenten koordinieren. Entwickler konfigurieren LLM-Backends, definieren benutzerdefinierte Aktionen und hängen Speicher-Module an, um den Kontext zu speichern. Das Framework umfasst ein SDK, CLI und Middleware-Hooks für Beobachtbarkeit, um die Integration in Web- oder Node.js-Anwendungen zu erleichtern. Unterstützte LLMs sind OpenAI, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle.
  • Erstellen Sie mühelos benutzerdefinierte KI-Lösungen mit dem No-Code-KI-Lösungsbuilder von Altermind.
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    Was ist Altermind?
    Altermind ist ein No-Code-KI-Lösungsbuilder, der es Benutzern ermöglicht, personalisierte KIs mit ihren Daten zu erstellen. Diese Plattform vereinfacht den Prozess des Aufbaus von KI-Modellen durch die Beseitigung des Bedarfs an Programmierkenntnissen. Benutzer können mühelos Modelle trainieren, sie für spezifische Aufgaben bereitstellen und kontinuierlich ihre KI-Entitäten verfeinern. Egal ob für die Automatisierung von Geschäften, persönliche Projekte oder akademische Forschung, Altermind bietet eine flexible Lösung zur nahtlosen Integration von KI in verschiedene Anwendungen.
  • Eine anpassbare Bibliothek für Verstärkendes Lernen zur Benchmarking von KI-Agenten bei Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben.
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    Was ist DataEnvGym?
    DataEnvGym liefert eine Sammlung modularer, anpassbarer Umgebungen, die auf der Gym-API basieren und die Forschung im Bereich Verstärkendes Lernen in datengetriebenen Domänen erleichtern. Forscher und Ingenieure können aus integrierten Aufgaben wie Datenreinigung, Feature-Engineering, Batch-Planung und Streaming-Analytics wählen. Das Framework unterstützt nahtlose Integration mit beliebten RL-Bibliotheken, standardisierte Benchmarking-Metriken und Logging-Tools zur Verfolgung der Leistung der Agenten. Benutzer können Umgebungen erweitern oder kombinieren, um komplexe Datenpipelines zu modellieren und Algorithmen unter realistischen Bedingungen zu evaluieren.
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