Soluções offline learning sob medida

Explore ferramentas offline learning configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

offline learning

  • Aprenda a pronunciar mandarim com a assistência da IA.
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    O que é CPAIT app?
    O CPAIT é um aplicativo abrangente projetado para aprimorar suas habilidades de pronúncia do mandarim chinês. O aplicativo utiliza a tecnologia de IA para atuar como seu tutor pessoal, fornecendo feedback em tempo real sobre sua pronúncia de componentes iniciais, finais e de tom. Inclui materiais extensivos de prática sistemática, como mais de 400 combinações de pinyin, mais de 5000 frases e mais de 90 ensaios curtos, incluindo provérbios chineses, poemas antigos e textos clássicos. Este aplicativo funciona completamente offline, garantindo sua privacidade e permitindo praticar a qualquer momento, sem depender da internet.
  • LexiGym: Aprendizado de idiomas móvel com treinamento de vocabulário personalizado.
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    O que é LexiGym?
    LexiGym é um aplicativo móvel versátil projetado para ajudar os usuários a aprimorar suas habilidades linguísticas por meio do treinamento de vocabulário. O aplicativo oferece treinamento de vocabulário personalizado, uso offline e suporte multilíngue. Com suas soluções de aprendizado flexíveis e acessíveis, LexiGym torna o aprendizado de idiomas acessível a todos, sem necessidade de assinatura. Os usuários também podem criar e acessar dicionários personalizados dentro do aplicativo ou vinculá-los do Google Sheets para uma experiência de aprendizado aprimorada.
  • Uma estrutura para executar grandes modelos de linguagem locais com suporte a chamadas de funções para desenvolvimento de agentes de IA offline.
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    O que é Local LLM with Function Calling?
    Local LLM com Chamada de Função possibilita que desenvolvedores criem agentes de IA que operam totalmente na infraestrutura local, eliminando preocupações de privacidade de dados e dependências de nuvem. A estrutura inclui código de exemplo para integrar LLMs locais como LLaMA, GPT4All, ou outros modelos de peso aberto, além de demonstrar como configurar esquemas de funções que o modelo pode invocar para realizar tarefas como busca de dados, execução de comandos shell ou interação com APIs. Os usuários podem expandir o design definindo endpoints de funções personalizados, ajustando prompts e lidando com respostas de funções. Essa solução leve simplifica o processo de construção de assistentes de IA offline, chatbots e ferramentas de automação para uma ampla variedade de aplicações.
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