Keras

文心快码是基于文心大模型，结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，打造的新一代编码辅助工具。

通义灵码，阿里云推出的AI编程工具，助力开发者高效构建智能应用，加速AI创新。

文心智能体平台官网文心智能体平台（原灵境矩阵）是百度推出的基

智谱清流官网智谱清流是智谱AI推出的企业级AI智能体开发平台

无问芯穹是什么Infinigence 无问芯穹是专门大模型应用开发者打造的企业级AI大模型服务平台，专注于AI 2.0时代的解决方案。构建大模型与多种芯片间的高效部署桥梁，推动AGI（通用人工智能）时代的基础设施建设。无问芯穹提供算力推理平台、AI基础设施解决方案以及端上智能一体化解决方案，支持超过20个主流模型和10余种计算卡，实现软硬件联合优化与统一部署。无问芯穹的主要功能智算云平台：提供从算力、模型到应用的一站式服务，包括全面的云管平台、强大的基础云产品、一站式AI开发平台、大模型开发平台、大模型应用开发平台以及行业大模型。国产化AI算力适配和性能优化：对十余种国产AI芯片全面适配，通过算法和编译优化，实现性能提升50%~200%，并实现多源异构国产AI芯片的统一调度和混合精度计算。Megrez-3B-Omni模型：全球首个端侧全模态理解开源模型，能处理图像、音频和文本三种模态数据，支持中文和英文语音输入，实现模态间的自由切换，并提供直观自然的交互体验。一站式AI平台（AIStudio）：面向机器学习开发者，提供开发机、任务等功能的企业级开发平台，支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。算力推理平台：提供算力资源的异构纳管、运维和监控能力，以及丰富的算力运营体系。大模型服务平台（模型即服务，Model as a Service）：提供数据处理、微调、推理等快速便捷的模型调用API，并集成模型与应用结合的最佳实践，提供专家支持与经验的工具化沉淀。异构芯片混合训练平台：全球首个支持单任务千卡规模异构芯片混合训练的平台，具备万卡扩展性，支持包括AMD、华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA六种异构芯片在内的大模型混合训练。“端模型+端软件+端IP”端上智能一体化解决方案：提供包括软件、IP在内的端上智能一体化解决方案，实现多种大模型算法在多元芯片上的高效、统一部署。无问芯穹的官网地址官网地址：cloud.infini-ai.com无问芯穹的应用场景个人助理：基于语音指令管理日程和提醒，提高生活和工作效率。智能家居控制：通过语音或图像识别技术控制家中的智能设备，如智能灯泡和智能锁。车载语音助手：在驾驶时用语音控制导航、音乐播放和电话，提高驾驶安全。移动设备应用：在手机和平板电脑上提供语音识别和图像识别功能，增强用户体验。教育辅助：基于语音和图像识别技术辅助语言学习和阅读，特别是对视障人士。AI模组与终端融合：通过“端侧算力+通信+API”功能的AI模组产品，将大模型能力带入到各种终端设备。

Trae官网是字节跳动针对中文开发者推出的AI编程工具入口，Trae集成了目前火爆的国产开源大模型Deepseek-R1、Deepseek-V3满血版和Doubao-1.5-pro模型，并针对中文开发场景进行了专门的优化。

天壤小白是什么？天壤小白是天壤公司开发的一个通用大语言模型，它是一个基于互联网公开数据训练而成的人工智能模型，拥有高达1860亿个参数。这个模型采用了生成式架构，具备强大的语义理解和上下文感知能力，能够精准捕捉文本中的语义关联，并理解用户的指令和意图。天壤小白应用开发平台是一个专为开发者设计的AI应用开发平台，旨在帮助用户轻松构建、管理和运营基于天壤小白大语言模型的AI应用。该平台利用天壤小白大模型，结合Embedding模型，允许用户通过编写自然语言的方式创建可信赖的商业级AI应用。平台提供了多种应用类型和使用方式，以适应不同的业务场景。天壤小白应用开发平台的主要功能应用创建与管理：用户可以创建不同类型的AI应用，包括文本生成型、对话型、搜索型和工作流应用。平台提供了一个直观的界面，让用户能够轻松设置应用的图标、名称和类型。灵活的模型配置：平台提供了多种版本的天壤小白大语言模型，用户可以根据应用需求选择合适的模型。同时，用户还可以配置模型参数，如模型版本、输入输出长度限制等。提示词与上下文管理：用户可以设计提示词来指导AI模型生成特定的输出，同时管理上下文信息，确保AI应用在对话中保持连贯性。敏感词检测：为了确保内容的安全性，平台支持敏感词检测功能，用户可以设置敏感词列表，AI在生成内容时会自动过滤这些词汇。API调用：平台提供了友好的API接口，开发者可以通过API将AI能力集成到自己的应用中，实现后端或前端的直接调用。Web App在线访问：用户可以创建Web App，通过链接直接访问AI应用，无需复杂的部署过程。数据分析：平台提供了应用的数据分析功能，包括用量统计、活跃用户数、用户满意度等，帮助开发者了解应用的表现并进行优化。文档集功能：支持上传和解析多种格式的文档，如Excel、CSV、JSON等，以及图片和PDF文件，通过OCR技术提取文字。这些文档可以作为AI应用的知识库，提高回答的准确性和相关性。结构化文档支持：用户可以上传结构化文档，并设置召回字段，使得AI应用能够更准确地理解和回应基于特定字段的查询。

Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机（JVM）为目标，以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发，并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。对于集群和分布式训练，Deeplearning4j与Apache Spark和Apache Hadoop集成。它还与NVIDIA CUDA运行时集成，可在多个GPU之间执行GPU操作和分布式训练。Deeplearning4j包括一个使用ND4J的n维数组类，该类允许在Java和Scala中进行科学计算，与NumPy提供给Python的函数类似。它可以有效地用作执行线性代数和矩阵操作的库，用于训练和推理。Deeplearning4j可以用于训练模型，这些模型可以执行图像分类、对象检测、图像分割、自然语言处理和时间序列预测。