CLoT

Découvrez le potentiel créatif et humoristique des LLM

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CLoT est un outil innovant conçu pour explorer les capacités créatives des grands modèles de langage. Il défie la pensée de l'utilisateur en générant des réponses humoristiques, l'aidant ainsi à découvrir le potentiel des modèles linguistiques. CLoT ne se limite pas à la génération d'humour ; il peut également être utilisé pour d'autres tâches créatives. Veuillez consulter notre site web officiel pour plus d'informations.

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CLoT — Découvrez le potentiel créatif et humoristique des LLM

Inception Labs — Inception Labs lance une nouvelle génération de modèles linguistiques de grande diffusion, offrant une capacité de génération de langage extrêmement rapide, efficace et de haute qualité.

Gemini 2.0 Flash-Lite — Gemini 2.0 Flash-Lite est un modèle linguistique efficace, optimisé pour le traitement de longs textes et de nombreux scénarios d'application.

DeepSeek Japonais — DeepSeek est un modèle linguistique IA avancé, maîtrisant le raisonnement logique, les mathématiques et la programmation, et disponible gratuitement.

LLM Codenames — Un outil de création de noms innovants basé sur LLM, aidant les utilisateurs à générer rapidement des noms uniques.

MiniCPM-o — MiniCPM-o 2.6 : un MLLM (Modèle Linguistique Multimodal) de niveau GPT-4o, capable de réaliser des diffusions en direct visuelles, vocales et multimodales sur un téléphone portable.

Générateur de films de Noël improbables (IA) — Génère des idées de films de Noël improbables et hilarantes.

Le Langage du Mouvement — Modèle unifié de langage verbal et non verbal pour les mouvements corporels 3D

Modèle linguistique Spirit LM — Modèle linguistique multi-modal intégrant texte et voix

ell — Bibliothèque de programmation de modèle linguistique léger, traitant les invites comme des fonctions.

Enchanted — Application iOS/macOS pour dialoguer avec des modèles linguistiques privés et auto-hébergés.

VideoLLaMA2-7B — Grand modèle linguistique vidéo, offrant des fonctionnalités de question-réponse visuelle et de génération de sous-titres vidéo.

Qwen-VL — Modèle linguistique visuel polyvalent

imp-v1-3b — Un puissant modèle linguistique multimodal de petite taille

SpeechGPT — Modèle linguistique multimodal

Honeybee — Prédicteur d'amélioration locale pour les modèles linguistiques multimodaux

TinyGPT-V — Modèle linguistique large multimodal performant

ml-ferret — Modèle linguistique de machine (MLLM) de bout en bout, permettant une citation et une localisation précises.

DreamLLM — Compréhension et création multimodales intégrées

JinaChat — Multimodalités, mémoire étendue, coût réduit

Développeur IA — Développeur IA automatise les tâches de développement répétitives, permettant aux développeurs de gagner du temps et de se concentrer sur la créativité.

OpenManus — OpenManus est un projet d'agent intelligent open source utilisable sans code d'invitation.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Hype My Flight — Créez une playlist Spotify personnalisée en fonction de l'itinéraire de vol, couvrant la musique des régions survolées.

EgoLife — EgoLife est un projet d'assistant IA pour la vie quotidienne, à long terme, multimodal et multi-vues, visant à faire progresser la recherche sur la compréhension du contexte à long terme.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

ViDoRAG — ViDoRAG est un framework d'agents d'inférence itérative dynamique qui combine la recherche de documents visuels et l'amélioration de la génération.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

Mochii AI — Mochii AI est un écosystème d'intelligence artificielle personnalisé, basé sur des modèles de pointe, qui favorise l'avenir de la collaboration entre l'homme et l'IA.

M2RAG — Bibliothèque de code de référence pour la génération améliorée par la recherche dans un contexte multimodal.