Flowise翻译站点

Essential AI开发了全栈AI产品,通过自动化枯燥乏味的工作流程,显著提高企业工作效率。例如,他们的技术可以使数据分析师的工作效率提高10倍,并为商业用户提供工具,使他们自己成为独立的数据驱动决策者。它还可以识别组织供应链中的最大风险并提出改进建议。随着人工反馈和技术突破,Essential AI的LLM将赋能用户解决越来越困难的任务,解锁关键技能,扩大组织对社会的影响。

深度求索（deepseek），成立于年，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源，深度求索团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型，如deepseek-llm通用大语言模型、deepseek-coder代码大模型，并在年月率先开源国内首个moe大模型（deepseek-moe），各大模型在公开评测榜单及真实样本外的泛化效果均有超越同级别模型的出色表现。和deepseekai对话，轻松接入api。

硅基流动致力于打造规模化、标准化、高效能 AI Infra 平台，提供高效能、低成本的多品类 AI 模型服务，助力开发者和企业聚焦产品创新。

Taylor AI是一个平台，可以使您的工程团队在不需要设置GPU和解密复杂库的情况下训练语言模型。它允许您按照自己的条件训练和部署开源语言模型，让您拥有完全的控制权和数据隐私。使用Taylor AI，您可以摆脱按标记付费的定价方式，自由地部署和与您的AI模型交互。它简化了训练和优化语言模型的过程，让您的团队可以专注于构建和迭代。Taylor AI始终跟上最新的开源模型，确保您可以使用最先进的语言模型进行训练。根据您独特的合规和安全标准安全地部署您的模型。

Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。

LiteLLM是一个开源库，旨在简化LLM完成和嵌入调用。它集成了Azure、Anthropic、OpenAI、Cohere和Replicate等多个平台的API，让你可以使用一个函数轻松调用它们。LiteLLM提供了方便的接口和一致的输出格式，使得使用LLM模型变得更加简单。它可以用于各种场景，如自然语言处理、文本生成、对话系统等。