Category: AI工具

BioMedGPT-R1是什么

BioMedGPT-R1 是清华大学AI产业研究院（AIR）与北京水木分子生物科技有限公司联合推出的升级版多模态生物医药开源大模型。BioMedGPT-R1基于 DeepSeek R1 技术，更新文本基座模型和跨模态特征对齐，实现生物模态（如分子、蛋白质）与自然语言的统一融合。模型能处理多种生物医学任务，支持跨模态问答和深度推理，广泛应用于药物分子理解、靶点挖掘等领域。相比前代版本，BioMedGPT-R1 在化学分子描述等任务上性能显著提升，在生物医药文本问答任务上接近人类专家水平。

BioMedGPT-R1的主要功能

• 跨模态问答与推理：支持自然语言与生物模态（如化学分子、蛋白质）的交互式问答，结合文本和生物数据进行深度推理，为生物医药研究提供综合分析。
• 药物分子理解与分析：对化学小分子进行结构、官能团、生化性质等方面的推理分析。
• 药物靶点探索与挖掘：分析生物数据和文本信息，辅助发现潜在的药物靶点，加速药物研发的早期阶段。

BioMedGPT-R1的技术原理

• 多模态融合架构：整合自然语言模态和生物模态（如分子、蛋白质）的数据。基于生物模态编码器（如分子编码器和蛋白质编码器）提取特征，将“对齐翻译层”映射到自然语言表征空间，实现多模态数据的统一融合。
• 跨模态特征对齐：用对齐翻译层（Translator），将生物模态的编码输出与文本模态的语义表征对齐，模型同时处理生物数据和自然语言指令，支持跨模态推理。
• DeepSeek R1 蒸馏技术：基于 DeepSeek R1 的蒸馏版本更新文本基座模型，提升模型的文本推理能力，进一步优化多模态任务的性能。
• 两阶段训练策略：
  • 第一阶段：仅训练对齐翻译层，将生物模态表征映射到语义空间。
  • 第二阶段：同时微调对齐翻译层和基座大语言模型，激发模型在下游任务上的多模态深度推理能力。

BioMedGPT-R1的项目地址

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/PharMolix/BioMedGPT-R1

BioMedGPT-R1的应用场景

• 药物分子设计与优化：分析分子特性，辅助设计和优化药物分子。
• 药物靶点发现：结合生物数据和文献，挖掘潜在药物靶点。
• 临床前研究：分析生物标记物，支持疾病诊断和药物疗效评估。
• 医学文本分析：辅助医学教育、文献解读和临床决策支持。

GRUtopia 2.0是什么

GRUtopia 2.0（桃源2.0）是上海人工智能实验室发布的通用具身智能仿真平台。平台在GRUtopia 1.0的基础上进行了全面升级，具备三大核心创新：通用模块化框架、场景资产自动化生成和高效数据采集系统。用户仅需通过“三行代码”可定义复杂任务，无需在多个平台之间切换。平台集成百万级标准化物体资产，可实现复杂场景的“一键生成”，降低开发成本。GRUtopia 2.0 支持多种具身智能任务，如导航、操作和运动控制。作为“虚实贯通”技术体系的核心，平台通过高性能仿真推动具身智能从虚拟走向现实。

GRUtopia 2.0的主要功能

• 通用模块化仿真框架：GRUtopia 2.0 引入了通用模块化仿真框架，支持导航、操作、运动控制等多种具身任务。用户仅需通过“三行代码”即可定义任意任务，无需在多个平台之间切换，极大地简化了开发流程。
• 场景资产自动化生成：平台集成了百万级标准化物体资产，结合自动化生成和随机化工具，能实现复杂场景的“一键生成”。
• 高效数据采集系统：GRUtopia 2.0 提供了面向操作任务的多种低门槛遥操作工具，面向导航任务的批量化数据采集工具。与传统方式相比，遥操作效率提升5倍，导航任务数据采集效率最高提升20倍。
• 大规模交互式3D场景数据集（GRScenes）：平台包含10万个高度交互和精细标注的场景，可自由组合成城市规模的环境。场景涵盖了89种不同的场景类别，弥补了服务型环境的空白。
• NPC系统（GRResidents）：GRUtopia 2.0 引入了由大语言模型（LLM）驱动的NPC系统，负责社交互动、任务生成和任务分配。模拟了社交场景，为具身AI应用提供了新的维度。
• 基准测试平台（GRBench）：平台提出了GRBench，支持多种机器人，特别是以腿式机器人为主要智能体，评估执行物体导航、社交导航和移动操作等中等难度任务的能力。
• 仿真到现实（Sim2Real）范式：GRUtopia 2.0 通过仿真平台展示了如何用仿真来缓解高质量数据的稀缺性，推动机器人技术从虚拟到现实的扩展和应用。
• 支持多样化机器人：平台支持多种类型的机器人，包括人形机器人和腿式机器人，能满足从底层控制到高层决策的多层级研究需求。

GRUtopia 2.0的项目地址

• Github仓库：https://github.com/OpenRobotLab/GRUtopia
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2407.10943

GRUtopia 2.0的应用场景

• 机器人训练与开发：GRUtopia 2.0 提供了通用模块化仿真框架，支持导航、操作和运动控制等多种具身任务。开发者可以通过简单的“三行代码”定义任务，无需在多个平台之间切换。
• 复杂场景构建：平台集成了百万级标准化物体资产，结合场景自动化生成和随机化工具，能实现复杂场景的“一键生成”。场景涵盖了家庭、餐厅、办公室、公共场所等多种环境，为机器人提供了多样化的训练场景。
• 社交互动与任务生成：GRUtopia 2.0 引入了由大语言模型（LLM）驱动的NPC系统，能模拟社交互动、任务生成和任务分配。
• 数据采集与优化：平台提供了高效的数据采集系统，支持面向操作任务的多种低门槛遥操作工具和面向导航任务的批量化数据采集工具。

Indic Parler-TTS是什么

Indic Parler-TTS 是 Hugging Face 和 AI4Bharat 团队合作推出的多语言文本到语音（TTS）模型，专门用于印度语言和英语的语音合成。Indic Parler-TTS 是 Parler-TTS Mini 的扩展版本，支持 20 种印度语言和英语，拥有 69 种独特语音，能生成自然、清晰且富有情感的语音输出。模型基于描述性文本输入，灵活调整语音的音调、语速、情感、背景噪音等特性，适应多种应用场景。Indic Parler-TTS 在多种印度语言上表现出色，在低资源语言上展现强大的适应性。

Indic Parler-TTS的主要功能

• 多语言支持：
  • 支持 20 种印度语言和英语，包括印地语、泰米尔语、孟加拉语、泰卢固语、马拉地语等。
  • 提供对未正式支持的语言的有限支持，如克什米尔语和旁遮普语。
• 丰富的情感和语音特性：
  • 支持多种情感表达，如愤怒、快乐、悲伤、惊讶等。
  • 支持调整语音的音调、语速、背景噪音、混响和整体音质。
• 灵活的输入方式：
  • 用户用描述性文本（caption）控制语音的特性，例如指定说话者的性别、口音、情感和录音环境。
  • 模型自动识别输入文本的语言，切换到相应的语言进行语音合成。
• 高质量的语音输出：在多种语言上表现出色，尤其是在印度语言上。
• 语音多样性：提供 69 种独特的语音，每种语言都有推荐的语音，以确保自然和清晰的发音。
• 定制化能力：用户基于描述性文本精确控制语音的背景噪声、混响、表达性、音调、语速和语音质量。

Indic Parler-TTS的技术原理

• 基于深度学习的 TTS 架构：基于深度学习的文本到语音模型，采用 Encoder-Decoder 架构，将文本输入转换为语音波形，实现高质量的语音合成。
• 多语言预训练与微调：基于大规模多语言数据集进行预训练，在特定的印度语言和英语数据集上进行微调。这种预训练+微调的方式使其能够适应多种语言和方言。
• 描述性文本控制：引入描述性文本（caption）输入，基于自然语言描述控制语音的特性。
• 双分词器机制：模型使用两个分词器：一个用于处理文本输入（prompt），另一个用于处理描述性文本（description）。

Indic Parler-TTS的项目地址

• 项目官网：https://www.aimodels.fyi/models/huggingFace/indic-parler-tts
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/ai4bharat/indic-parler-tts

Indic Parler-TTS的应用场景

• 语音助手：为智能设备提供多语言语音交互，方便用户操作。
• 有声读物：将文本转换为语音，满足不同用户的阅读需求。
• 新闻播报：生成多语言语音内容，扩大信息传播范围。
• 客服系统：支持多语言的自动语音应答，提升服务效率。
• 内容创作：为影视、广告等提供高效语音合成，丰富创作形式。

Evo 2是什么

Evo 2 是美国弧形研究所、英伟达、斯坦福大学等机构合作推出的DNA语言模型，用于基因组建模和设计，覆盖生命的所有领域。Evo 2 基于 StripedHyena 2 架构开发，以单核苷酸分辨率处理长达100万个碱基对的上下文长度。Evo 2 用 OpenGenome2 数据集进行自回归预训练，数据集包含来自生命所有领域的8.8万亿个标记，支持长序列建模、DNA序列生成和嵌入向量提取等功能，提供多个模型检查点满足不同需求。Evo 2 推动基因组学研究和应用，为生物医学和合成生物学等领域提供强大的工具支持。

Evo 2的主要功能

• 长上下文建模：处理长达 100 万个碱基对 的 DNA 序列，支持高精度的基因组建模。
• DNA 序列生成：根据给定的提示生成新的 DNA 序列，适用于合成生物学和基因编辑。
• 嵌入向量提取：提取 DNA 序列的嵌入向量，用于下游分析，如基因功能预测和变异效应分析。
• 零样本预测：支持零样本学习，例如预测基因变异对功能的影响（如 BRCA1 基因变异效应预测）。
• 序列评分：计算 DNA 序列的似然分数，评估序列的稳定性和功能潜力。

Evo 2的技术原理

• 大规模数据训练：基于超过 9.3 万亿个核苷酸的数据进行训练的，据来自超过 12.8 万个基因组，涵盖细菌、古菌、真核生物等多个生命领域的生物。
• 独特的 AI 架构：基于 StripedHyena 2 架构，处理长达 100 万个核苷酸的基因序列，理解基因组中相距较远部分之间的关系。
• 深度学习与生成生物学：基于深度学习技术，像理解语言一样理解核酸序列。用学习进化过程中形成的生物序列模式，预测基因突变的影响并生成新的基因组。
• 强大的计算支持：Evo 2 的训练利用英伟达的 DGX Cloud AI 平台和超过 2000 个 H100 GPU，展示了强大的计算能力和高效的模型训练。

Evo 2的项目地址

• 项目官网：https://arcinstitute.org/news/blog/evo2
• GitHub仓库：https://github.com/ArcInstitute/evo2
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/arcinstitute
• 技术论文：https://arcinstitute.org/manuscripts/Evo2

Evo 2的应用场景

• 疾病预测：识别基因突变是否致病，辅助疾病诊断。
• 基因治疗：设计细胞特异性基因治疗工具，减少副作用。
• 合成生物学：设计新基因组，助力人工生命研究。
• 进化研究：识别基因序列模式，研究生物进化。
• 生物工具开发：设计生物传感器等工具，推动生物技术发展。

OOMOL是什么

OOMOL （悟墨）是基于 VSCode 打造的现代化集成开发环境（IDE），专为工作流自动化而设计。通过拖拽式图形化界面，让用户能直观地搭建复杂的工作流，无需编程基础。核心优势在于预装的 Python 和 Node.js 环境，结合容器化技术，实现开箱即用，同时支持跨平台共享和数据安全隔离。OOMOL 原生支持 AI 功能，内置丰富的 AI 节点和大模型 API，可广泛应用于数据科学、多媒体处理和 AI 模型开发等场景。

OOMOL的主要功能

• 拖拽式工作流搭建：通过直观的图形交互界面，用户可以轻松构建复杂的工作流，无需编写大量代码。
• 预装环境与容器化支持：内置 Python 和 Node.js，开箱即用，使用容器技术实现跨平台开发环境的一致性。
• 强大的 AI 集成：原生支持 Python 和 JavaScript，内置丰富的 AI 功能节点和大模型 API，适用于 AI 模型开发和数据分析。
• 社区共享与开源生态：支持将工作流和工具箱分享至 OOMOL 社区和 GitHub，开源了多个关键组件，促进知识共享。
• 开发者友好：基于 VSCode，提供代码补全、高亮和 AI 提示，配备直观的工作流日志界面，便于调试。

OOMOL的技术原理

• 容器化技术：OOMOL 内置了基于 Podman 的容器化能力，支持 GPU 加速，兼容 Mac 的 M1/M2 芯片和 Intel 芯片，以及 Windows 平台。简化了开发环境的配置，确保了跨平台的一致性。
• 基于 VSCode 的深度定制：OOMOL 基于 VSCode 深度定制，保留了开发者熟悉的操作界面，同时增强了功能。

OOMOL的项目地址

• 项目官网：oomol.com
• Github仓库：https://github.com/oomol-lab

OOMOL的应用场景

• 数据科学：支持使用 Python/JS 处理数据生成图表，构建现代化的 AI 数据分析工作流。
• 多媒体处理：开发人员可以封装视频处理库为功能节点，内容创作者可以通过拖放创建音视频处理工作流，自动化完成多语言字幕等任务。
• AI 模型开发：支持大模型 API 和 GPU 加速，例如制作双语电子书，通过 AI 翻译外文书籍并生成双语对照电子书。

Auto-Deep-Research是什么

Auto-Deep-Research 是香港大学黄超教授实验室开源的全自动个人 AI 助理，作为 OpenAI Deep Research 的开源替代方案。基于 AutoAgent 框架开发，专注于深度研究功能，采用模块化的多 Agent 架构，包括 Web Agent、Coding Agent 和 Local File Agent。 Agent 分别负责互联网信息搜索、编程实现与调试以及多格式文件解析。支持多种大语言模型（LLM），如 Anthropic、OpenAI、Mistral、Hugging Face 等，仅基于 Claude-3.5-Sonnet 构建。Auto-Deep-Research 支持导入浏览器 Cookies，更好地访问特定网站。

Auto-Deep-Research的主要功能

• 深度研究功能：专注于复杂任务的自动化处理，如文件解析、网络搜索、数据分析与可视化，能生成详细的报告。
• 多语言模型支持：兼容多种大语言模型（LLM），如 Anthropic、OpenAI、Mistral、Hugging Face 等。
• 高性价比：基于 Claude-3.5-Sonnet 构建，成本效益显著，是开源方案中的最优解。
• 社区驱动改进：根据社区反馈，增加了如一键启动和增强的 LLM 兼容性等功能。
• 易于部署：支持通过 Conda 环境或 Docker 安装，提供详细的启动配置选项。

Auto-Deep-Research的技术原理

• 多 Agent 架构：包含 Web Agent（互联网信息搜索）、Coding Agent（编程实现与调试）和 Local File Agent（文件解析与理解），通过核心调度器（Orchestrator Agent）协同工作。
  • Web Agent：专注于互联网信息的无障碍访问和深度搜索。
  • Coding Agent：负责编程实现和调试，具备严密的逻辑分析能力。
  • Local File Agent：致力于多格式文件的解析和内容理解。

Auto-Deep-Research的项目地址

• Github仓库：https://github.com/HKUDS/Auto-Deep-Research

Auto-Deep-Research的应用场景

• 科研与数据分析：研究人员可以用 Auto-Deep-Research 快速处理和分析数据，自动生成高质量的分析报告。
• 金融与市场分析：金融分析师可以用工具追踪行业动态、评估市场趋势，生成投资研究报告，辅助数据驱动的决策。
• 教育与学习：学生和教育工作者可以用 Auto-Deep-Research 进行文献综述、学习资料整理，生成学习报告。
• 企业战略与商业决策：企业可以用工具进行行业分析、竞争对手调研和商业战略评估，优化产品规划和市场拓展策略。

ComfyUI-Copilot是什么

ComfyUI-Copilot 是阿里巴巴国际数字商业集团（AIDC-AI）推出基于 ComfyUI 框架深度开发的 AI 智能助手。ComfyUI-Copilot给予自然语言交互，为用户提供节点推荐、工作流构建辅助、模型查询等功能，降低 ComfyUI 的使用门槛，提升开发效率。帮助初学者和资深开发者，借助智能 Q&A 平台和实时交互支持，快速解决开发中的问题，优化工作流程。ComfyUI-Copilot自动参数调优和错误诊断等功能即将上线，进一步增强在 AI 开发中的实用性。

ComfyUI-Copilot的主要功能

• 自然语言交互：基于自然语言对话，用户轻松查询节点信息、模型细节和参数设置，降低学习成本。
• 智能节点推荐：根据用户需求，快速推荐合适的节点，提供工作流构建建议，提升开发效率。
• 实时交互支持：提供 24 小时在线的交互支持，帮助开发者解决开发过程中遇到的问题。
• 模型查询功能：根据任务需求，推荐基础模型和 LoRA，优化模型性能。
• 智能工作流辅助：自动识别开发者需求，推荐和构建合适的工作流框架，减少手动设置时间。

ComfyUI-Copilot的技术原理

• 自然语言处理（NLP）：基于 NLP 技术，解析用户的自然语言输入，理解其意图和需求。用预训练的语言模型（如 Transformer 架构），实现高效的语言理解和生成，为用户提供准确的回答和建议。
• 知识图谱与语义搜索：构建 ComfyUI 的知识图谱，包含节点、模型、参数等信息。基于语义搜索技术，快速匹配用户需求与知识图谱中的内容，实现精准推荐。
• 机器学习与数据分析：对用户行为和开发场景进行数据分析，优化推荐算法。用机器学习模型，实现自动参数调优和错误诊断等功能，进一步提升开发效率。
• 集成与扩展：作为 ComfyUI 的自定义节点，深度集成到 ComfyUI 框架中，无缝扩展其功能。提供 API 接口，支持与其他工具和平台的集成，增强通用性和灵活性。

ComfyUI-Copilot的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/AIDC-AI/ComfyUI-Copilot

ComfyUI-Copilot的应用场景

• AI 开发入门：帮助初学者快速上手 ComfyUI，通过自然语言交互理解节点功能和工作流构建，降低学习曲线。
• 工作流优化：为开发者推荐高效的工作流框架，减少手动设置时间，提升开发效率，尤其适用于复杂的 AI 项目。
• 模型选择与调优：根据具体任务需求，推荐合适的基础模型和 LoRA，并支持自动参数调优，优化模型性能。
• 实时问题解决：提供 24 小时在线的交互支持，帮助开发者快速解决开发中遇到的技术问题，确保开发流程顺畅。
• 创意探索与实验：支持开发者通过自然语言快速验证想法，探索不同节点组合和参数设置，激发创意和实验性开发。

SignLLM是什么

SignLLM 是创新的多语言手语生成模型，通过文字输入生成对应的手语视频。全球首个支持多国手语的模型，能覆盖美国手语（ASL）、德国手语（GSL）、阿根廷手语（LSA）、韩国手语（KSL）等八种语言。模型基于 Prompt2Sign 数据集开发，自动化技术采集和处理网络上的手语视频，结合新的损失函数和强化学习模块，实现了高效的数据抽取和模型训练。

SignLLM的主要功能

• 手语视频生成：将输入文本转换为自然流畅的手语手势视频，适用于多种语言。
• 多语言支持：支持八种手语，覆盖不同国家和地区。
• 高效训练与优化：通过强化学习模块加速训练过程，提高数据采样质量。
• 风格迁移与微调：将生成的模型输出转换为逼真的手语视频，接近真实人类外观。
• 教育与翻译支持：可用于手语教学、手语翻译以及为聋人社群提供沟通支持。

SignLLM的技术原理

• 离散化与层次化表示：SignLLM 通过两个关键模块实现手语视频的离散化和层次化表示。首先，向量量化视觉手语（VQ-Sign）模块将手语视频分解为一系列离散的字符级标记，类似于语言中的字符。然后，码本重建与对齐（CRA）模块将这些字符级标记组合成词汇级标记，形成具有层次结构的手语句子。
• 自监督学习与上下文预测：VQ-Sign 模块通过上下文预测任务进行自监督学习，不是传统的视频重建方法。能在不重建高维视频数据的情况下，捕捉手语视频的时间依赖性和语义关系。
• 符号-文本对齐：为了进一步提高手语标记与文本标记的语义兼容性，SignLLM 使用最大平均差异（MMD）损失函数，将手语标记的嵌入空间与文本标记的嵌入空间对齐。
• 与LLM的结合：SignLLM 将生成的手语句子与冻结的LLM结合，通过文本提示指导LLM生成目标语言的翻译。使SignLLM能基于LLM的强大翻译能力，实现高效的手语到文本翻译。
• 训练与推理：SignLLM 的训练分为预训练和微调两个阶段。预训练阶段包括上下文预测任务和码本对齐，微调阶段进一步优化模型性能。

SignLLM的项目地址

• 项目官网：https://signllm.github.io/
• Github仓库：https://github.com/SignLLM
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2405.10718

SignLLM的应用场景

• 教育领域：SignLLM 可作为虚拟手语老师，将文本转换为手语手势视频，帮助学生更直观地学习手语，加速学习过程。
• 医疗场景：在医院等医疗环境中，SignLLM 能将医生的语音或文字实时转换为手语，帮助听障患者更准确地描述症状并理解医嘱，改善就医体验。
• 法律与公共服务：在法庭或法律咨询中，SignLLM 可提供准确的手语翻译，确保听障人士在法律事务中有公平的沟通机会。此外，在公共服务或客户服务中，能提供即时手语翻译，方便听障群体。
• 娱乐与媒体：SignLLM 可为电影、电视节目或网络视频提供实时手语翻译，丰富听障群体的文化生活。
• 日常生活：个人用户可以用 SignLLM 进行日常沟通，例如与听障朋友聊天或在安静环境中交流。

Mercor是什么

Mercor 是专注全球招聘的AI驱动平台，基于AI技术简化求职和招聘流程。求职者只需上传简历，完成20分钟的AI面试，Mercor能将用户的信息匹配到全球数千家公司的职位需求中，帮助用户快速找到远程工作的机会。Mercor为企业提供高效、合规的招聘解决方案，快速筛选和推荐顶尖候选人，助力企业在全球范围内组建团队。

Mercor的主要功能

• AI驱动的面试与评估：Mercor通过20分钟的AI视频面试，高效评估求职者的技能和经验。面试内容包括求职者的经历和相关案例分析。
• 全球人才匹配：Mercor将求职者与全球的工作机会连接起来，求职者只需提交一次申请，可接触到数千家公司的职位。
• 一键招聘与入职管理：Mercor为雇主提供“一键招聘”功能，企业可以在平台上即时浏览、选择和雇佣候选人，自动生成合同完成入职流程。
• 简历和资料分析：平台基于AI技术分析求职者的简历和在线资料，精准匹配职位需求。Mercor的AI算法能快速筛选简历，根据职位描述推荐最合适的人选。
• 合规的全球支付解决方案：Mercor提供合规的支付处理功能，确保跨国招聘的薪资支付合法且无缝。适合对于需要招聘远程员工的公司。
• 快速人才搜索与筛选：Mercor支持自然语言描述职位需求，通过深度语义搜索技术在短时间内找到匹配的候选人。AI算法能快速评估候选人的匹配度，帮助企业在数秒内找到合适的人选。

Mercor的官网地址

• 官网地址：mercor.com

Mercor的应用场景

• 求职者：寻找远程工作机会、高薪职位或职业发展的个人，尤其是希望简化求职流程、提升求职效率的人群。
• 应届毕业生：刚步入职场的毕业生，获得职业起点或开启早期职业生涯。
• 技术人才：软件工程师、数据科学家等，用 AI 匹配功能找到最适合自己的岗位。
• 跨国公司招聘人员：需要快速筛选和招聘全球人才的企业 HR 或招聘团队，简化招聘流程、降低招聘成本的企业。
• 自由职业者和远程工作者：获得灵活工作机会、不受地理位置限制。

Together AI是什么

Together AI 是专注于生成式AI云平台，提供快速推理、模型微调和训练服务。Together AI支持从预训练模型的微调到从零开始构建自定义模型的全流程，具备高性能、低成本和生产级扩展能力。Together AI 提供无服务器或专用端点部署，支持企业级 VPC。Together AI提供强大的 GPU 集群，支持大规模 AI 工作负载。Together AI 强调用户对数据和模型的完全所有权，适合企业和开发者快速部署和优化生成式 AI 模型。

Together AI的主要功能

• 快速推理：提供高效的模型部署服务，支持无服务器（Serverless）或专用端点（dedicated endpoints）部署，支持在企业虚拟私有云（VPC）中运行，确保数据安全和合规性。
• 模型微调：用户对开源模型（如 Llama）进行全量微调或低秩适应（LoRA Fine-Tuning），完全拥有微调后的模型，支持基于简单易用的 API 进行操作。
• GPU 集群训练：提供高性能的 GPU 集群，支持大规模模型训练，支持 GB200、H200 和 H100 等高端 GPU。
• 全流程 AI 生命周期管理：从预训练模型的微调到从零开始构建自定义模型，提供无缝的计算解决方案，支持生成式 AI 的完整生命周期。

Together AI的官网地址

• 官网地址：together.ai

Together AI的应用场景

• 内容创作：生成文本、图像、音频或视频，提升内容生产效率。
• 企业应用开发：微调模型用于智能客服、自动化办公等业务场景。
• 网络安全：构建复杂模型，用于威胁检测和防御。
• 视频生成：开发文本到视频模型，创新多媒体内容。
• 行业定制：开发特定行业的语言模型，提升智能化水平。