Herramientas offline learning sin costo

Accede a herramientas offline learning gratuitas y versátiles, ideales para tareas personales y profesionales.

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  • Mejora tu pronunciación en mandarín con asistencia de IA.
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    ¿Qué es CPAIT app?
    CPAIT es una aplicación integral diseñada para mejorar tus habilidades de pronunciación en chino mandarín. La aplicación utiliza la tecnología de IA para actuar como tu tutor personal, proporcionando retroalimentación en tiempo real sobre tu pronunciación de componentes iniciales, finales y tonos. Incluye amplios materiales de práctica sistemática, como más de 400 combinaciones de pinyin, más de 5000 frases y más de 90 ensayos cortos, que incluyen lemas chinos, poemas antiguos y textos clásicos. Esta aplicación funciona completamente sin conexión, asegurando tu privacidad y permitiéndote practicar en cualquier momento sin depender de Internet.
  • LexiGym: Aprendizaje de idiomas móvil con entrenamiento de vocabulario personalizado.
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    ¿Qué es LexiGym?
    LexiGym es una aplicación móvil versátil diseñada para ayudar a los usuarios a mejorar sus habilidades lingüísticas a través del entrenamiento de vocabulario. La aplicación ofrece entrenamiento de vocabulario personalizado, uso sin conexión y soporte multilingüe. Con soluciones de aprendizaje flexibles, LexiGym hace que el aprendizaje de idiomas sea accesible para todos sin necesidad de suscripción. Los usuarios también pueden crear y acceder a diccionarios personalizados dentro de la aplicación o enlazarlos desde Google Sheets para una experiencia de aprendizaje mejorada.
  • Un marco para ejecutar modelos de lenguaje grandes locales con soporte para llamadas a funciones para el desarrollo de agentes de IA fuera de línea.
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    ¿Qué es Local LLM with Function Calling?
    Local LLM con llamadas a funciones permite a los desarrolladores crear agentes de IA que funcionan completamente en hardware local, eliminando preocupaciones de privacidad de datos y dependencias en la nube. El marco incluye código de ejemplo para integrar LLMs locales como LLaMA, GPT4All u otros modelos de peso abierto, y demuestra cómo configurar esquemas de funciones que el modelo puede invocar para realizar tareas como obtener datos, ejecutar comandos shell o interactuar con API. Los usuarios pueden ampliar el diseño definiendo endpoints de funciones personalizadas, ajustando indicaciones y gestionando respuestas de funciones. Esta solución ligera simplifica la creación de asistentes de IA offline, chatbots y herramientas de automatización para una amplia gama de aplicaciones.
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