QolaBot：人工智慧聊天機器人,提供24小時線上客服
QolaBot是一個由人工智慧驅動的聊天機器人,它可以24小時全天候地處理客戶查詢,無縫接入多個渠道,包括Google商業資訊、Facebook、Instagram、TikTok和網頁聊天等。該產品具有即時響應客戶查詢、全天候提供客戶支援服務、可定製化訓練等功能和優勢,可以顯著提高企業的工作效率,節省人力成本,從而助力企業獲得更高的ROI。
DialogGPT：基於GPT的對話式網站聊天機器人
DialogGPT是一個基於GPT模型的對話式聊天機器人,能夠幫助網站實時回答使用者查詢,提高使用者參與度和轉化率。它使用先進的AI技術,無需任何技術專長就可以為您的網站提供智慧客服。DialogGPT可以自定義外觀與行為,無縫整合到您的網站中,為使用者提供流暢的互動體驗。
FineTalk：基於ChatGPT訓練營銷對話機器人
FineTalk是一個利用ChatGPT訓練營銷對話機器人的線上平臺。它可以快速建立個性化的聊天機器人,透過訓練網站、檔案等資料,使機器人瞭解您的業務、產品並能及時準確地回答客戶查詢。主要功能包括多語言支援、與人合作模式、自定義外觀、整合Slack等。使用簡單,提供免費和收費版本,可滿足不同業務需求。
helpix AI：智慧客服，高效解答
helpix AI是一款智慧客服自動化工具，能夠即時響應客戶查詢，輕鬆提高效率。透過無縫整合多渠道資訊、持續學習最佳化、深度理解自然語言等功能，helpix AI提供卓越的客戶服務體驗。具體定價和功能詳情請參考官方網站。
MM1：蘋果釋出多模態LLM模型MM1
蘋果釋出了自己的大語言模型MM1，這是一個最高有30B規模的多模態LLM。透過預訓練和SFT，MM1模型在多個基準測試中取得了SOTA效能，展現了上下文內預測、多影象推理和少樣本學習能力等吸引人的特性。
ELLA：透過LLM增強語義對齊的擴散模型介面卡
ELLA（Efficient Large Language Model Adapter）是一種輕量級方法，可將現有的基於CLIP的擴散模型配備強大的LLM。ELLA提高了模型的提示跟隨能力，使文字到影象模型能夠理解長文字。我們設計了一個時間感知語義連線器，從預訓練的LLM中提取各種去噪階段的時間步驟相關條件。我們的TSC動態地適應了不同取樣時間步的語義特徵，有助於在不同的語義層次上對U-Net進行凍結。ELLA在DPG-Bench等基準測試中表現優越，尤其在涉及多個對象組合、不同屬性和關係的密集提示方面表現出色。
Inductor：評估、確保和改進LLM應用程式的質量
Inductor是一款面向開發者的工具, 用於評估、確保和改進大語言模型(LLM)應用程式的質量, 可在開發和生產環境中使用。主要功能包括: 1. 快速開發: 提供持續測試和評估工作流, 不斷了解和提高應用質量及成本效益。2. 快速可靠地部署: 透過嚴格評估應用行為, 確保高質量和高價效比。並可持續監控使用情況, 發現和解決問題。3. 輕鬆協作: 易於工程師與其他角色(如產品經理、使用者體驗師、專家等)協作, 獲取反饋意見, 確保應用使用者友好。4. 為團隊量身打造: 提供測試套件、命令列介面、版本控制、自動化執行記錄、人機評估、分析工具、生產環境監控和Web協作介面等。Inductor可與任何模型、任何LLM應用開發方式無縫整合, 可在本地部署或使用雲服務。
LangSmith：LLM應用開發者平臺
LangSmith是一個統一的DevOps平臺,用於開發、協作、測試、部署和監控LLM應用程式。它支援LLM應用程式開發生命週期的所有階段,為構建LLM應用提供端到端的解決方案。主要功能包括:鏈路追蹤、提示工具、資料集、自動評估、線上部署等。適用於構建基於LLM的AI助手、 ChatGPT應用的開發者。
茴香豆：基於LLM的領域特定知識助手，處理群聊中的複雜場景，回答使用者問題而不引起消息氾濫。
茴香豆是一個基於LLM的領域特定知識助手，能夠處理群聊中的複雜場景，回答使用者問題而不引起消息氾濫。它提供演演算法管道來回答技術問題，並且部署成本低，只需LLM模型滿足4個特點就能回答大部分使用者問題。茴香豆在執行的場景中能夠處理各種問題，並且歡迎加入他們的微信群體驗最新版本。
LLM Context Extender：擴充套件LLM上下文視窗
LLM Context Extender是一款旨在擴充套件大型語言模型（LLMs）上下文視窗的工具。它透過調整RoPE的基礎頻率和縮放注意力logits的方式，幫助LLMs有效適應更大的上下文視窗。該工具在精細調整效能和穩健性方面驗證了其方法的優越性，並展示了在僅有100個樣本和6個訓練步驟的情況下，將LLaMA-2-7B-Chat的上下文視窗擴充套件到16,384的非凡效率。此外，還探討了資料組成和訓練課程如何影響特定下游任務的上下文視窗擴充套件，建議以長對話進行LLMs的精細調整作為良好的起點。