Innovations en outils 데이터 기반 AI

Découvrez des solutions 데이터 기반 AI révolutionnaires qui transforment votre manière de travailler au quotidien.

데이터 기반 AI

  • FileMarket AI : Une plateforme pour collecter et étiqueter des ensembles de données pour la formation de l'IA.
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    Qu'est-ce que Unique Datasets for AI training ?
    FileMarket AI sert de plateforme multifacette conçue pour optimiser le cycle de vie des ensembles de données utilisés dans la formation de l'intelligence artificielle. Elle utilise un mélange d'expertise humaine et d'agents d'IA avancés pour collecter, valider et étiqueter des données de haute qualité. En utilisant une approche multichain, elle prend en charge diverses technologies blockchain, améliorant la sécurité et la transparence des données. Les utilisateurs peuvent participer à un marché décentralisé pour monétiser leurs contributions de données, favorisant ainsi une économie de données durable orientée vers les avancées de l'IA. La plateforme prend en charge une large gamme de types de données et de tâches, garantissant une flexibilité pour ses utilisateurs.
  • AIExperts.me connecte les entreprises avec des experts en IA vérifiés et des ingénieurs en prompt pour des projets d'IA personnalisés.
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    Qu'est-ce que AiExperts.me ?
    AIExperts.me est une plateforme où les entreprises peuvent embaucher des experts en IA vérifiés et des ingénieurs en prompt pour leurs projets de développement d'IA sur mesure. Que vous ayez besoin d'ingénierie de prompt IA, de développement d'application IA ou de chatbots IA personnalisés, la plateforme vous connecte avec des professionnels spécialisés dans ces domaines. En combinant l'expertise humaine avec l'IA avancée, AIExperts.me vise à fournir des solutions de haute qualité et sur mesure qui améliorent les opérations commerciales et améliorent l'engagement des clients.
  • MARFT est une boîte à outils open-source d'affinement par apprentissage par renforcement multi-agent pour les flux de travail IA collaboratifs et l'optimisation de modèles linguistiques.
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    Qu'est-ce que MARFT ?
    MARFT est un LLM basé sur Python, permettant des expériences reproductibles et la prototypage rapide de systèmes IA collaboratifs.
  • Un cadre JavaScript léger pour créer des agents IA avec gestion de la mémoire et intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que Tongui Agent ?
    Tongui Agent fournit une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de maintenir l'état de la conversation, d'utiliser des outils externes et de coordonner plusieurs sous-agents. Les développeurs configurent les backends LLM, définissent des actions personnalisées et attachent des modules de mémoire pour stocker le contexte. Le framework inclut un SDK, une CLI et des hooks middleware pour l'observabilité, facilitant ainsi l'intégration dans des applications web ou Node.js. Les LLMs pris en charge incluent OpenAI, Azure OpenAI et des modèles open-source.
  • Créez facilement des IA personnalisées grâce au constructeur de solutions IA sans code d'Altermind.
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    Qu'est-ce que Altermind ?
    Altermind est un constructeur de solutions IA sans code qui permet aux utilisateurs de créer des IAs personnalisées en utilisant leurs données. Cette plateforme simplifie le processus de création de modèles IA en éliminant le besoin de connaissances en programmation. Les utilisateurs peuvent facilement entraîner des modèles, les déployer pour des tâches spécifiques et affiner continuellement leurs entités IA. Que ce soit pour l'automatisation des entreprises, des projets personnels ou des recherches académiques, Altermind offre une solution flexible pour intégrer l'IA dans diverses applications de manière transparente.
  • Une bibliothèque d'environnement d'apprentissage par renforcement personnalisable pour l'évaluation des agents IA sur des tâches de traitement et d'analyse de données.
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    Qu'est-ce que DataEnvGym ?
    DataEnvGym offre une collection d'environnements modulaires et personnalisables construits sur l'API Gym pour faciliter la recherche en apprentissage par renforcement dans les domaines axés sur les données. Les chercheurs et les ingénieurs peuvent sélectionner parmi des tâches intégrées telles que le nettoyage de données, l'ingénierie des caractéristiques, la planification par lots et l'analytique en streaming. Le cadre prend en charge une intégration transparente avec les bibliothèques RL populaires, des métriques de benchmark standardisées et des outils de journalisation pour suivre la performance des agents. Les utilisateurs peuvent étendre ou combiner des environnements pour modéliser des pipelines de données complexes et évaluer des algorithmes dans des contraintes réalistes.
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