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Data Formulator:Microsoft开源的免代码数据分析工具

2025年2月12日8时 作者 NLP工程化

Microsoft开源数据Formulator工具,通过AI简化数据分析和可视化过程,支持本地运行与GitHub部署,提供数据挑战激发创意。

分类 开源 标签 Data Formulator、 GitHub Codespaces、 Microsoft、 UI交互、 数据挑战、 自然语言技术 发表评论

阿里开源的统一的音乐生成框架:InspireMusic

2025年2月12日8时 作者 NLP工程化

阿里开源的InspireMusic音乐生成框架支持文本生成、续写、重建等功能,结合语义和声学标记生成高质量音乐,覆盖多种风格。

分类 开源 标签 InspireMusic、 改善音质、 文本生成音乐、 阿里、 音乐续写、 音乐重建 发表评论

Andrew NG吴恩达推出的AISuite也宣布支持 DeepSeek

2025年2月12日8时 作者 NLP工程化

Andrew NG吴恩达的AISuite支持DeepSeek模型,开发者可以通过更改字符串选择来自不同提供商的语言模型。

分类 开源 标签 aisuite、 Andrew Ng、 DeepSeek、 deepseek:deepseek-reasoner、 Dify知识星球、 openai:gpt-4o 发表评论

刚刚开源的新型TTS模型:Zonos!最低5s即可克隆高质量语音!

2025年2月12日8时 作者 开源星探

近期发现一款名为Zonos的新型高保真TTS模型,它能在快速生成特定情绪语音及精准模拟特定人声音效方面表现出色。支持多种语言,并提供包括情感调节、语音定制等功能。

分类 开源 标签 Hugging Face、 RTX 4090显卡、 Zonos模型、 多语言支持、 文本到语音、 高保真语音克隆 发表评论

DeepSeek官方开源多模态视觉理解和生成模型,谁说DeepSeek只能问答了?!

2025年2月13日23时2025年2月11日23时 作者 开源AI项目落地

DeepSeek团队发布的新多模态模型Janus-Pro通过优化训练策略、扩展数据集和扩大模型规模提升了性能,实现高质量的文本到图像生成及多模态理解。

分类 开源 标签 DeepSeek、 GenEval、 Janus-Pro、 MMBench、 多模态模型、 视觉编码解耦 发表评论

DeepSeek为啥这么火?技术内幕+应用场景大揭秘

2025年2月11日14时 作者 小兵的AI视界

2025年开年,国产大模型DeepSeek凭借低成本、高性能和全开源特性震撼全球。从数学竞赛到汽车智能座舱,DeepSeek重塑了多个行业应用,并在技术突破和实际落地方面展现了巨大潜力。

分类 开源 标签 1/10、 1/70、 5%-13%、 71%、 DeepSeek-R1、 强化学习、 数学竞赛、 编程竞赛 发表评论

两个开源文本转语音模型,Zotero 文献管理软件的翻译插件

2025年2月11日12时 作者 每日AI新工具

本文介绍了五个开源项目:Zonos-v0.1(多语言TTS模型)、Nanospeech(文本转语音系统)、Potpie(AI代理创建平台)、Zotero PDF2zh(PDF翻译插件)和Open Deep Research Web UI(AI研究助手)。

分类 开源 标签 200,000、 44kHz、 Zyphra、 文本转语音模型、 阿里巴巴云、 音质优越 发表评论

英伟达:将PDF文档转化为AI音频播客,让知识随时随地陪伴你pdf-to-podcast

2025年2月11日12时 作者 GitHubStore

NVIDIA AI 蓝图介绍了一种使用 NVIDIA NIM 和 ElevenLabs TTS 服务将 PDF 转换为音频内容的方法,支持私有部署和安全运行。

分类 开源 标签 Docker Compose、 Meta Llama模型、 NVIDIA AI、 PDF转音频、 敏感数据、 私有网络 发表评论

HuggingFace 复现 OpenAI 新发布的 Deep Research 并开源

2025年2月11日8时 作者 NLP工程化

HuggingFace 复现 OpenAI 新发布的 Deep Research 并开源相关技术及代码。

分类 开源 标签 Deep Research、 HuggingFace、 NLP、 OpenAI、 复现、 开源 发表评论

AxBench:斯坦福NLP团队Python库,评估大型语言模型(LLM)可解释性方法的实用性

2025年2月11日8时 作者 NLP工程化

AxBench:斯坦福NLP团队开发的Python库用于评估大型语言模型可解释性方法,提供多种方法支持LLM-in-the-loop训练。

分类 开源 标签 0.01美元/概念、 10种可解释性方法、 16K概念训练数据、 Python库AxBench、 斯坦福NLP团队、 斯坦福大学自然语言处理组 发表评论
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