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Process Street是一款简单易用的无代码流程平台，可帮助企业创建、跟踪、自动化和完成任务，以优化流程并提高效率。其主要功能包括任务分配、审批、条件逻辑、自动化、调度和分组等。通过AI技术，Process Street还提供了AI驱动的工作流设计，可根据企业的独特运营需求进行自适应，推动生产力和增长。此外，Process Street还提供了表单、数据集和页面等功能，以及与Salesforce、Slack、Microsoft Teams、Google Sheets等工具的集成。

MAGNeT是一个提供各种人工智能模型和数据集的社区平台。用户可以在平台上找到各种先进的自然语言处理和机器学习模型，以及相关的数据集。该平台还提供了一系列解决方案，包括文本到语音转换、图像处理等。MAGNeT定位于为开发人员、研究人员和企业提供高质量的人工智能模型和数据集。

Mini-Gemini是一个多模态视觉语言模型,支持从2B到34B的系列密集和MoE大型语言模型,同时具备图像理解、推理和生成能力。它基于LLaVA构建,利用双视觉编码器提供低分辨率视觉嵌入和高分辨率候选区域,采用补丁信息挖掘在高分辨率区域和低分辨率视觉查询之间进行补丁级挖掘,将文本与图像融合用于理解和生成任务。支持包括COCO、GQA、OCR-VQA、VisualGenome等多个视觉理解基准测试。

Wooorld是一个虚拟现实探索和社交平台。用户可以在虚拟世界中与朋友们一起游览地球上的数百个城市、地标和自然景观。Wooorld提供了极其真实和细致的3D地图,用户只需要用双手抓取地图就可以平移和缩放。用户还可以进行语音交流、使用面部和身体动态捕捉的3D头像,玩游戏和使用创意工具进行协作。这是一个独特的社交体验。

ml-ferret是一个端到端的机器学习语言模型（MLLM），能够接受各种形式的引用并响应性地在多模态环境中进行精准定位。它结合了混合区域表示和空间感知的视觉采样器，支持细粒度和开放词汇的引用和定位。此外，ml-ferret还包括GRIT数据集（约110万个样本）和Ferret-Bench评估基准。

RoleLLM是一个角色扮演框架，用于构建和评估大型语言模型的角色扮演能力。它包括四个阶段：角色概要构建、基于上下文的指令生成、使用GPT进行角色提示和基于角色的指令调整。通过Context-Instruct和RoleGPT，我们创建了RoleBench，这是一个系统化和细粒度的角色级别基准数据集，包含168,093个样本。此外，RoCIT在RoleBench上产生了RoleLLaMA（英语）和RoleGLM（中文），显著提高了角色扮演能力，甚至与使用GPT-4的RoleGPT取得了可比较的结果。