Stop Porn est une extension de navigateur conçue pour aider les utilisateurs à prévenir l'accès au contenu pornographique en classant automatiquement les images d'une page web. Lorsque vous visitez un site, l'extension récupère et analyse les images, et si elle détecte cinq images pornographiques ou plus, elle bloque la page. Le processus de classification d'images se déroule entièrement sur votre appareil, garantissant qu'aucune donnée n'est transférée en dehors de l'extension. L'extension a été testée sur divers sites adultes bien connus, montrant une grande efficacité dans leur blocage. Certains sites peuvent nécessiter une interaction supplémentaire, comme le défilement ou le rafraîchissement, pour un suivi réussi.

Le TF Image Classifier est une extension Chrome qui utilise TensorFlow.js pour classer des images à l'aide de modèles tels que MobileNet V2 et COCO-SSD. Il suffit de naviguer sur n'importe quel site Web et d'utiliser l'extension pour analyser les images visibles. Il est particulièrement utile pour les chercheurs, les étudiants et les professionnels cherchant à identifier ou cataloguer rapidement des données visuelles. Avec des contrôles conviviaux et un traitement en temps réel, il rationalise le flux de travail de la classification des images sans nécessiter d'installation de logiciel supplémentaire.

LLaVA-Plus s'appuie sur des bases vision-langage de pointe pour fournir un agent capable d'interpréter et de raisonner sur plusieurs images simultanément. Il intègre l'apprentissage par assemblage et la planification vision-langage pour réaliser des tâches complexes telles que la réponse à des questions visuelles, la résolution de problèmes étape par étape et les workflows d'inférence multi-étapes. Le cadre offre une architecture de plugin modulaire pour se connecter à divers backends LLM, permettant des stratégies d'invite personnalisées et des explications dynamiques en chaîne de pensée. Les utilisateurs peuvent déployer LLaVA-Plus localement ou via la démo web hébergée, en téléchargeant une ou plusieurs images, en posant des requêtes en langage naturel et en recevant des réponses explicatives riches avec des étapes de planification. Sa conception extensible supporte le prototypage rapide d'applications multimodales, en faisant une plateforme idéale pour la recherche, l'éducation et les solutions vision-langage pour la production.

StrokeViewer de Nicolab est une plateforme IA moderne basée sur le cloud, conçue pour améliorer les soins aux AVC. Elle permet aux professionnels de la santé d'analyser rapidement les scans CT, de rationaliser les flux de travail des patients et de prendre des décisions éclairées en situations d'urgence. La plateforme offre une analyse d'image en temps réel, permettant un accès à distance aux données des patients. Cela garantit une communication rapide et efficace entre le personnel médical, améliorant finalement les résultats pour les patients.