Гибкие offline learning решения

Используйте многофункциональные offline learning инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

offline learning

  • Улучшите свое произношение китайского на мандарине с помощью ИИ.
    0
    0
    Что такое CPAIT app?
    CPAIT — это комплексное приложение, созданное для улучшения ваших навыков произношения китайского мандарина. Приложение использует технологии ИИ, чтобы действовать как ваш личный репетитор, предоставляя обратную связь в реальном времени по вашему произношению начальных, конечных и тоновых компонентов. Оно включает в себя обширные систематические учебные материалы, такие как более 400 комбинированных пининь, более 5000 фраз и более 90 коротких эссе, включая китайские пословицы, древние стихи и классические тексты. Это приложение полностью работает в офлайн-режиме, обеспечивая вашу конфиденциальность и позволяя практиковаться в любое время без зависимости от интернета.
  • LexiGym: Мобильное изучение языков с персонализированным тренингом словарного запаса.
    0
    0
    Что такое LexiGym?
    LexiGym — это универсальное мобильное приложение, предназначенное для помощи пользователям в улучшении их языковых навыков с помощью тренировки словарного запаса. Приложение предлагает персонализированное обучение словарному запасу, офлайн-использование и мультиязычную поддержку. С гибкими ценовыми решениями для обучения LexiGym делает изучение языков доступным для всех, без необходимости подписки. Пользователи также могут создавать и получать доступ к персонализированным словарям внутри приложения или связывать их с помощью Google Sheets для улучшения учебного процесса.
  • Рамочная платформа для запуска локальных больших языковых моделей с поддержкой вызова функций для разработки автономных AI-агентов.
    0
    0
    Что такое Local LLM with Function Calling?
    Локальный LLM с вызовами функций позволяет разработчикам создавать AI-агентов, которые полностью работают на локальном оборудовании, устраняя проблемы конфиденциальности данных и зависимости от облака. В рамках приводится пример кода для интеграции локальных LLM, таких как LLaMA, GPT4All или другие модели с открытым весом, и показывается, как настраивать схемы функций, которые модель может вызывать для выполнения таких задач, как получение данных, выполнение shell-команд или взаимодействие с API. Пользователи могут расширять дизайн, определяя собственные конечные точки функций, настраивая подсказки и обрабатывая ответы функций. Это лёгкое решение упрощает создание оффлайн-ассистентов, чатботов и инструментов автоматизации для различных приложений.
Рекомендуемые