Innovations en outils offline learning

Découvrez des solutions offline learning révolutionnaires qui transforment votre manière de travailler au quotidien.

offline learning

  • Améliorez votre prononciation du mandarin avec l'assistance de l'IA.
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    Qu'est-ce que CPAIT app ?
    CPAIT est une application complète conçue pour améliorer vos compétences en prononciation du mandarin chinois. L'application utilise la technologie IA pour agir comme votre tuteur personnel, fournissant un feedback en temps réel sur votre prononciation des éléments initiaux, des finals et des tons. Elle comprend de vastes matériaux de pratique systématiques, tels que plus de 400 combinaisons de pinyin, plus de 5000 phrases et plus de 90 essais courts incluant des maximes chinoises, des poèmes anciens et des textes classiques. Cette application fonctionne complètement hors ligne, garantissant votre vie privée et permettant de pratiquer à tout moment sans dépendance sur Internet.
  • LexiGym : Apprentissage des langues mobile avec un entraînement de vocabulaire personnalisé.
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    Qu'est-ce que LexiGym ?
    LexiGym est une application mobile polyvalente conçue pour aider les utilisateurs à améliorer leurs compétences linguistiques grâce à un entraînement de vocabulaire. L'application propose un entraînement de vocabulaire personnalisé, un usage hors ligne et un support multilingue. Avec ses solutions d'apprentissage flexibles, LexiGym rend l'apprentissage des langues accessible à tous, sans abonnement nécessaire. Les utilisateurs peuvent également créer et accéder à des dictionnaires personnalisés dans l'application ou les lier à Google Sheets pour une expérience d'apprentissage améliorée.
  • Un cadre pour exécuter des grands modèles de langage locaux avec support d'appels de fonctions pour le développement d'agents IA hors ligne.
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    Qu'est-ce que Local LLM with Function Calling ?
    Local LLM avec appel de fonction permet aux développeurs de créer des agents IA qui fonctionnent entièrement sur le matériel local, éliminant ainsi les préoccupations de confidentialité des données et les dépendances au cloud. Le cadre inclut un code d'exemple pour intégrer des LLM locaux tels que LLaMA, GPT4All ou d'autres modèles à poids ouverts, et démontre comment configurer des schémas de fonctions que le modèle peut invoquer pour effectuer des tâches telles que la récupération de données, l'exécution de commandes shell ou l'interaction avec des API. Les utilisateurs peuvent étendre la conception en définissant des points de terminaison de fonction personnalisés, en personnalisant des invites et en gérant les réponses de fonction. Cette solution légère simplifie le processus de création d'assistants IA hors ligne, de chatbots et d'outils d'automatisation pour une large gamme d'applications.
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