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데이터 기반 AI

  • FileMarket AI: Una plataforma para recopilar y etiquetar conjuntos de datos para el entrenamiento de IA.
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    ¿Qué es Unique Datasets for AI training?
    FileMarket AI actúa como una plataforma multifacética diseñada para optimizar el ciclo de vida de los conjuntos de datos utilizados en el entrenamiento de inteligencia artificial. Aprovecha una combinación de experiencia humana y agentes de IA avanzados para recopilar, validar y etiquetar datos de alta calidad. Al utilizar un enfoque multichain, admite varias tecnologías blockchain, mejorando la seguridad y transparencia de los datos. Los usuarios pueden participar en un mercado descentralizado para monetizar sus contribuciones de datos, fomentando así una economía de datos sostenible orientada hacia los avances en IA. La plataforma admite una amplia variedad de tipos de datos y tareas, asegurando flexibilidad para sus usuarios.
  • AIExperts.me conecta a las empresas con expertos en IA verificados e ingenieros de prompt para proyectos de IA personalizados.
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    ¿Qué es AiExperts.me?
    AIExperts.me es una plataforma donde las empresas pueden contratar expertos en IA verificados e ingenieros de prompt para sus proyectos de desarrollo de IA personalizados. Ya sea que necesite ingeniería de prompt de IA, desarrollo de aplicaciones de IA o chatbots de IA personalizados, la plataforma lo conecta con profesionales que se especializan en estas áreas. Al combinar la experiencia humana con la IA avanzada, AIExperts.me tiene como objetivo proporcionar soluciones de alta calidad y personalizadas que mejoren las operaciones comerciales y aumenten el compromiso del cliente.
  • MARFT es una caja de herramientas de código abierto para ajuste fino de agentes múltiples en aprendizaje por refuerzo (RL) para flujos de trabajo de IA colaborativa y optimización de modelos de lenguaje.
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    ¿Qué es MARFT?
    MARFT es un LLM basado en Python que permite experimentos reproducibles y prototipado rápido de sistemas de IA colaborativos.
  • Un marco ligero de JavaScript para construir agentes de IA con gestión de memoria e integración de herramientas.
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    ¿Qué es Tongui Agent?
    Tongui Agent proporciona una arquitectura modular para crear agentes de IA que puedan mantener el estado de la conversación, aprovechar herramientas externas y coordinar múltiples sub-agentes. Los desarrolladores configuran los backends LLM, definen acciones personalizadas y ajustan módulos de memoria para almacenar el contexto. El marco incluye un SDK, CLI y hooks middleware para observabilidad, facilitando su integración en aplicaciones web o Node.js. Los LLM soportados incluyen OpenAI, Azure OpenAI y modelos de código abierto.
  • Crea IAs personalizadas sin esfuerzo utilizando el constructor de soluciones AI sin código de Altermind.
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    ¿Qué es Altermind?
    Altermind es un constructor de soluciones AI sin código que permite a los usuarios crear IAs personalizadas utilizando sus datos. Esta plataforma simplifica el proceso de construcción de modelos AI al eliminar la necesidad de conocimientos de codificación. Los usuarios pueden entrenar modelos sin esfuerzo, implementarlos para tareas específicas y refinar continuamente sus entidades de IA. Ya sea para la automatización de negocios, proyectos personales o investigación académica, Altermind ofrece una solución flexible para integrar IA en diversas aplicaciones sin problemas.
  • Una biblioteca de entornos de aprendizaje por refuerzo personalizable para evaluar agentes AI en tareas de procesamiento y análisis de datos.
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    ¿Qué es DataEnvGym?
    DataEnvGym proporciona una colección de entornos modulares y personalizables construidos sobre la API Gym para facilitar la investigación en aprendizaje por refuerzo en dominios impulsados por datos. Los investigadores y ingenieros pueden seleccionar entre tareas integradas como limpieza de datos, ingeniería de características, programación por lotes y análisis en streaming. El marco soporta una integración perfecta con bibliotecas RL populares, métricas de evaluación estandarizadas y herramientas de registro para seguir el rendimiento de los agentes. Los usuarios pueden extender o combinar entornos para modelar pipelines de datos complejos y evaluar algoritmos bajo restricciones realistas.
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