Soluções 데이터 기반 AI sob medida

Explore ferramentas 데이터 기반 AI configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

데이터 기반 AI

  • FileMarket AI: Uma plataforma para coletar e rotular conjuntos de dados para treinamento de IA.
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    O que é Unique Datasets for AI training?
    FileMarket AI serve como uma plataforma multifacetada projetada para otimizar o ciclo de vida dos conjuntos de dados usados no treinamento de inteligência artificial. Ela aproveita uma combinação de expertise humana e agentes de IA avançados para coletar, validar e rotular dados de alta qualidade. Utilizando uma abordagem multichain, suporta várias tecnologias de blockchain, aumentando a segurança e a transparência dos dados. Os usuários podem participar de um marketplace descentralizado para monetizar suas contribuições de dados, promovendo assim uma economia de dados sustentável voltada para os avanços em IA. A plataforma suporta uma ampla variedade de tipos de dados e tarefas, garantindo flexibilidade para seus usuários.
  • AIExperts.me conecta empresas com especialistas em IA verificados e engenheiros de prompt para projetos de IA personalizados.
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    O que é AiExperts.me?
    AIExperts.me é uma plataforma onde as empresas podem contratar especialistas em IA verificados e engenheiros de prompt para seus projetos de desenvolvimento de IA personalizados. Seja você precisar de engenharia de prompt de IA, desenvolvimento de aplicação de IA ou chatbots de IA personalizados, a plataforma conecta você com profissionais que se especializam nessas áreas. Ao combinar a expertise humana com IA avançada, a AIExperts.me tem como objetivo fornecer soluções de alta qualidade e personalizadas que aprimoram as operações comerciais e melhoram o engajamento do cliente.
  • MARFT é uma caixa de ferramentas de ajuste fino de RL multiagente de código aberto para fluxos de trabalho colaborativos de IA e otimização de modelos de linguagem.
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    O que é MARFT?
    MARFT é uma biblioteca baseada em Python para LLMs, permitindo experimentos reprodutíveis e prototipagem rápida de sistemas de IA colaborativos.
  • Um framework leve em JavaScript para construir agentes de IA com gerenciamento de memória e integração de ferramentas.
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    O que é Tongui Agent?
    Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.
  • Crie IAs personalizadas com facilidade usando o construtor de soluções de IA sem código do Altermind.
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    O que é Altermind?
    O Altermind é um construtor de soluções de IA sem código que permite aos usuários criar IAs personalizadas usando seus dados. Esta plataforma simplifica o processo de construção de modelos de IA, eliminando a necessidade de conhecimento de codificação. Os usuários podem treinar modelos sem esforço, implantá-los para tarefas específicas e refinar continuamente suas entidades de IA. Seja para automação de negócios, projetos pessoais ou pesquisa acadêmica, o Altermind oferece uma solução flexível para integrar IA em diversas aplicações de forma transparente.
  • Uma biblioteca de ambientes de aprendizado de reforço personalizável para testar agentes de IA em tarefas de processamento e análise de dados.
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    O que é DataEnvGym?
    DataEnvGym fornece uma coleção de ambientes modulares e personalizáveis baseados na API Gym para facilitar a pesquisa em aprendizado por reforço em domínios orientados a dados. Pesquisadores e engenheiros podem escolher entre tarefas embutidas como limpeza de dados, engenharia de recursos, agendamento de lotes e análise de streaming. A estrutura suporta integração tranquila com bibliotecas RL populares, métricas de benchmarking padronizadas e ferramentas de registro para acompanhar o desempenho do agente. Os usuários podem estender ou combinar ambientes para modelar pipelines de dados complexos e avaliar algoritmos sob restrições realistas.
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