Incribo - это платформа, которая упрощает создание высококачественных синтетических данных для обучения AI-моделей. Она позволяет пользователям генерировать 3D-модели, аудио и другие типы данных, которые необходимы в различных областях, таких как дополненная реальность, игры, архитектура и проектирование продуктов. Синтезируя данные с реальными вариациями в характеристиках, движениях и выражениях, она улучшает обучение AI и снижает зависимость от дорогостоящих и времязатратных процессов сбора данных.
Кто будет использовать Aurora AI?
Data scientists
AI researchers
Game developers
Architects
Product designers
Как использовать Aurora AI?
Шаг 1: Зарегистрируйтесь на сайте Incribo.com
Шаг 2: Выберите тип данных, который вам нужен (3D-модели, аудио и т.д.)
Шаг 3: Настройте свойства, чтобы они соответствовали требованиям вашего проекта
Шаг 4: Сгенерируйте и скачайте синтетические данные
Шаг 5: Интегрируйте данные в ваши AI-модели или проекты
Платформа
web
Ключевые Особенности и Преимущества Aurora AI
Основные функции
Синтез 3D-моделей
Синтез аудио
Варианты настройки
Вариации реальных данных
Увеличение данных
Преимущества
Высококачественные данные
Экономия времени
Экономически эффективно
Улучшает точность AI-моделей
Разнообразные приложения
Основные Сценарии Использования и Приложения Aurora AI
Обучение AI-моделей
Дополненная реальность
Игры
Визуализация архитектуры
Дизайн продуктов
Плюсы и минусы Aurora AI
Плюсы
Предлагает гибкие варианты оплаты в сфере здравоохранения
Предсказуемые циклы выставления счетов для различных сегментов клиентов
Разработано для стартапов, фрилансеров и студентов
Минусы
Нет явных функций ИИ или автоматизации
Мало подробной информации о конкретных услугах и преимуществах на главной странице
Agent для красного командования с искусственным интеллектом, который автоматически создает и выполняет враждебные подсказки для обнаружения уязвимостей в моделях NLP.
LeanAgent — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания автономных агентов ИИ с управлением планированием на основе LLM, использованием инструментов и памяти.
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.