一、《OSS Insight》

Data Explorer by OSS Insigh...

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二、《lumine AI》

AI2D转3D

AI2D转3D详情

三、《扣子》

新一代 AI 大模型智能体开发平台

这是扣子 AI 智能体开发平台，每个人都可以在这里找到自己的开发灵感。无需复杂的操作，只需轻轻一点，就可以让AI帮助你实现各种创意。这个网站设计简洁大气，给人一种清新的感觉。一切从简，一切为你。在这里，你可以轻松快速地将自己的想法变成现实，让扣子AI成为你的好朋友，为你提供最贴心的智能化服务。 产品功能丰富多样，让你的创意无限延伸。不仅可以实现简单的任务，还能处理更加复杂的问题。AI技术的应用让你的工作更加高效，让你的生活更加便捷。无论是图像识别、语音识别、自然语言处理，亦或是智能推荐、数据分析、机器学...详情

四、《MidJourney Prompt Tool》

功能强大的工具，允许用户在几秒钟内轻松生成复杂的旅途提示，并具有可以调整的简单参数。

【强烈推荐】MidJourney的提示工具是一个功能强大的工具，允许用户在几秒钟内轻松生成复杂的旅途提示，并具有可以调整的简单参数。用户可以自定义主提示符的权重以及与之相关的样式，还可以为应该避免的术语添加负权重。这允许更个性化和更有针对性的结果生成快速和容易。 MidJourney Prompt Tool同类网站还有：mage.space、Public Prompts、绘AI、IMI Prompt推荐、PromptoMANIA、NeutronField这些都是属于AI绘画提示的网站详情

五、《evozyne》

我们发现了大自然的潜规则，可以制造产品来解决世界上一些最大的问题。我们致力于建设一个更健康、更可持续的世界。

我们发现了大自然的潜规则，可以制造产品来解决世界上一些最大的问题。我们致力于建设一个更健康、更可持续的世界。详情

六、《Kaggle Kernels》

Kaggle Kernels是一个能在浏览器中运行Jupyter Notebooks的免费平台。

Kaggle Kernels是一个能在浏览器中运行Jupyter Notebooks的免费平台。详情

七、《无界AI专业版》

让AI创作变得简单

无界AI专业版是一个集prompt搜索、AI图库、AI创作、AI广场、词/图等为一体的平台。用户可以在这个网站上轻松玩转 AI 作画，告别环境搭建的繁琐流程，只需一键开启web UI，就能沉浸于AI作画的乐趣中。同时，无界AI专业版依托专业级显卡的强大算力和海量的预置模型，成为用户训练模型的最佳选择。   对于用户来说，这个网站提供了全新的创作体验。用户可以在一键配置环境后，利用网站提供的强大算力和丰富的预置模型，进行AI创作。同时，无界AI专业版提供了云端存储服务，用户创建的丹炉可即刻获得50GB网盘容量，AI创作自动同步至网...详情

八、《通义千问》

通义千问是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，其主要功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解和多语言支持。

通义千问是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，其主要功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解和多语言支持。通义千问可以与人类进行多轮交互，并融入了多模态的知识理解，具有文案创作能力，能够续写小说、编写邮件等。 通义千问的名字来源于两个方面：通义表示其具有广泛的知识和普适性，千问则代表了其能够回答各种问题。如果您有任何问题，通义千问将会尽力为您提供准确、高效的解答。详情

九、《v0.dev – AI生成前端UI组件》

AI生成前端React/UI组件，由Vercel推出

Vercel 发布了一款根据文本生成 UI 界面代码的新产品：v0。 体验地址：https://v0.dev/ 据介绍，只需要输入文字提示，即可生成需要的 UI 组件界面，而且可以直接复制代码粘贴到需要使用的任何地方。 主要特性 即时生成：可以根据用户的文本提示即时生成 UI 组件，这为用户提供了快速的实时反馈和迭代能力。 支持实时修改：通过提供更具体和详细的提示来获得更精确的结果。 简单易用：用户只需提供简单的文本提示，无需复杂的设计或编程知识。 集成多种组件：提供了多种 UI 组件的示例，如音乐播放器、发票表格等，这为用...详情

十、《LangChain》

开发由语言模型驱动的应用程序的框架

LangChain是一个开源框架，示例中提供的Python和Js来操作大型语言模型（如GPT4）。首先使用pip或conda命令来安装LangChain，然后根据你的需求，设置一些必须的环境变量，在这个环境下，你可以构建语法模型的应用程序。LangChain 允许将不同的组件“链”在一起，以创建更高级的 LLMs 用例，例如聊天机器人，生成问答，摘要等。 更具体的，例如当你需要做摘要时，可以利用 Lang Chain 工具，将分段文本送入LLM进行summary，或者使用map_reduce的chain_type，以将多个文档合并成一个链，然后运行整个链来获得结果。 总而言之，只需几行命令...详情