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AISEO AI Content Detector 是由人工智能 SEO 文章工具 AISEO 推出的 AI 内容检测器，通过先进的算法来分析文本中的模式和结构并识别是由机器还是人类生成内容。该工具可以快速检测人工智能生成的内容，帮助文章创作者保持内容的质量和真实性。

ChatPPT是必优科技旗下面向PPT使用者提供的AI生成PPT软件，产品基于ChatGPT与韦尼克模型，面向PPT用户提供可通过自然语言指令与Chat模式进行PPT文档创作的AI创作服务。 产品已于3月15日进行全网公测，可申请加入公测，目前版本分为在线体验版和Office插件版： 在线体验版，即在线体验AI生成PPT服务。 Office插件版，即基于微软Office与WPS提供完整的AI生成PPT的功能，包括AI生成PPT、AI指令美化与设置PPT，包括AI绘图配图、AI图标、文字云图等各类常见PPT文档操作。

集成了AI功能的在线表格处理工具

职徒简历（52cv.com）是一款智能的专业简历制作平台，支持在电脑，小程序，APP同步进行简历创建，一键排版，简历智能评测，基于GPT的一键简历优化和简历代写，一键简历翻译，拥有海量模板和专业的案例，上百位各行业的大咖导师在线进行简历和职业辅导，提升你的就业综合竞争力。职徒简历上线一年多以来，帮助数百万求职者成功优化个人简历，提升职场竞争力。

Looka是一款在线的AI Logo生成工具，利用人工智能和机器学习算法帮助企业和个人创建定制化的Logo。该AI生成器操作简单直观，任何人都可以轻松创建出专业精美的Logo，而不需要任何设计经验。使用Looka，用户可以从各种设计模板中选择，自定义Logo的颜色、字体和图标，并获取可用于各种用途的高分辨率图形。Looka的AI算法会分析用户输入和偏好，智能生成符合品牌个性和风格的独特的和定制化的Logo。

原创度和AI内容检测

Proofig是一个检测科研图像是否造假或抄袭的AI工具，致力于通过先进的人工智能和计算机视觉技术，确保科研图像的真实性和完整性。该工具不仅保障了出版物的质量标准，同时也显著降低了因图像剽窃或篡改而导致的撤稿风险。用户只需轻松上传论文图片或PDF文件，即可获得一份详尽的分析报告，为后续的人工编辑审核提供坚实的基础。Proofig的智能检测系统不仅提升了科研图像审核的效率，也确保了科研成果的可信度和学术出版的严谨性。 Proofig AI的主要功能 分析和检查各种类型的科研和科学图像，如显微镜成像、组织病理切片、蛋白质印迹、凝胶电泳、流式细胞术（FC）、荧光激活细胞分选（FACS）、细胞培养以及体外或体内实验图像等 精准识别经过各种处理的图像，包括重复、旋转、翻转、缩放、克隆、拼接、裁剪、插入和擦除等编辑或处理过的图像 提供多种图像分析过滤器，如用于调整色调和强度的彩色过滤器，以及用于蛋白质印迹详细分析的“浮雕”等数学过滤器，还包括具备“直方图均衡”等选项的增强过滤器，用于提高检测变化的清晰度 Proofig的产品价格 Proofig采用按量付费的模式，对于个人研究人员或单一用户账户来说，价格如下： 99美元可检测120个子图像，230美元可检测320个子图像，400美元可检测620个子图像，610美元可检测1020个子图像。（注：子图像是较大图形内的单个、不同的图像，例如一个显微镜子图像或一行蛋白质印迹带） Proofig的适用人群 研究人员：为确保其研究成果的真实性和可靠性，研究人员可以利用Proofig对实验图像进行彻底的检查，从而避免因图像篡改而引发的学术争议。 研究机构：机构内部的质量控制团队可以采用Proofig来监控和提升研究项目的整体图像质量，确保所有发表的研究成果都符合最高的学术标准。 出版商：出版商在接收到稿件后，可以使用Proofig作为预审工具，帮助编辑团队快速识别可能的图像问题，从而提高出版流程的效率和出版物的学术诚信。 道德委员会：在审查研究项目或处理学术不端行为时，道德委员会可以借助Proofig的先进技术，作为辅助工具来验证图像的完整性和原创性，维护学术道德的底线。

专为 Prompt 编写者设计的工具

免费在线AI通识学习

Gemma是什么 Gemma是由谷歌DeepMind和谷歌的其他团队开发的一系列轻量级、先进的开放AI模型，基于与Gemini模型相同的技术，旨在帮助开发者和研究人员构建负责任的AI应用。Gemma模型系列包括两种权重规模的模型：Gemma 2B 和 Gemma 7B，提供预训练和指令微调版本，支持多种框架，如JAX、PyTorch和TensorFlow，以在不同设备上高效运行。 Gemma的官方入口 Gemma的官网主页：https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cn Gemma的Hugging Face模型：https://huggingface.co/models?search=google/gemma Gemma的Kaggle模型地址：https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/ Gemma的技术报告：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf 官方PyTorch实现GitHub代码库：https://github.com/google/gemma_pytorch Gemma的Google Colab运行地址：https://colab.research.google.com/github/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/gemma/docs/lora_tuning.ipynb Gemma的主要特性 轻量级架构：Gemma模型设计为轻量级，便于在多种计算环境中运行，包括个人电脑和工作站。 开放模型：Gemma模型的权重是开放的，允许用户在遵守许可协议的情况下进行商业使用和分发。 预训练与指令微调：提供预训练模型和经过指令微调的版本，后者通过人类反馈强化学习（RLHF）来确保模型行为的负责任性。 多框架支持：Gemma支持JAX、PyTorch和TensorFlow等主要AI框架，通过Keras 3.0提供工具链，简化了推理和监督微调（SFT）过程。 安全性与可靠性：在设计时，Gemma遵循Google的AI原则，使用自动化技术过滤训练数据中的敏感信息，并进行了一系列安全评估，包括红队测试和对抗性测试。 性能优化：Gemma模型针对NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs等硬件平台进行了优化，确保在不同设备上都能实现高性能。 社区支持：Google提供了Kaggle、Colab等平台的免费资源，以及Google Cloud的积分，鼓励开发者和研究人员利用Gemma进行创新和研究。 跨平台兼容性：Gemma模型可以在多种设备上运行，包括笔记本电脑、台式机、物联网设备和云端，支持广泛的AI功能。 负责任的AI工具包：Google还发布了Responsible Generative AI Toolkit，帮助开发者构建安全和负责任的AI应用，包括安全分类器、调试工具和应用指南。 Gemma的技术要点 模型架构：Gemma基于Transformer解码器构建，这是当前自然语言处理（NLP）领域最先进的模型架构之一。采用了多头注意力机制，允许模型在处理文本时同时关注多个部分。此外，Gemma还使用了旋转位置嵌入（RoPE）来代替绝对位置嵌入，以减少模型大小并提高效率。GeGLU激活函数取代了标准的ReLU非线性激活，以及在每个Transformer子层的输入和输出都进行了归一化处理。 训练基础设施：Gemma模型在Google的TPUv5e上进行训练，这是一种专为机器学习设计的高性能计算平台。通过在多个Pod（芯片集群）上进行模型分片和数据复制，Gemma能够高效地利用分布式计算资源。 预训练数据：Gemma模型在大量英语数据上进行预训练（2B模型大约2万亿个token的数据上预训练，而7B模型则基于6万亿个token），这些数据主要来自网络文档、数学和代码。预训练数据经过过滤，以减少不想要或不安全的内容，同时确保数据的多样性和质量。 微调策略：Gemma模型通过监督式微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行微调。这包括使用合成的文本对和人类生成的提示响应对，以及基于人类偏好数据训练的奖励模型。 安全性和责任：Gemma在设计时考虑了模型的安全性和责任，包括在预训练阶段对数据进行过滤，以减少敏感信息和有害内容的风险。此外，Gemma还通过了一系列的安全性评估，包括自动化基准测试和人类评估，以确保模型在实际应用中的安全性。 性能评估：Gemma在多个领域进行了广泛的性能评估，包括问答、常识推理、数学和科学问题解答以及编码任务。Gemma模型与同样规模或更大规模的开放模型进行了性能对比，在MMLU、MBPP等18个基准测试中，有11个测试结果超越了Llama-13B或Mistral-7B等模型。 开放性和可访问性：Gemma模型以开源的形式发布，提供了预训练和微调后的检查点，以及推理和部署的开源代码库。这使得研究人员和开发者能够访问和利用这些先进的语言模型，推动AI领域的创新。 常见问题 Gemma一词的含义是什么？ Gemma在拉丁语中的意思是“宝石”。 Gemma是开源的吗？ Gemma是开源开放的大模型，用户可在Hugging Face查看和下载其模型。 Gemma模型的参数量是多少？ Gemma目前提供20亿和70亿参数量的模型，后续还会推出新的变体。