NumPy

Gumloop是什么Gumloop是AI零代码工作流平台，通过简单的拖放界面使用户能够创建和部署 AI 驱动的工作流自动化，无需编写代码。核心优势在于易用性和强大的 AI 功能，适合非技术用户快速上手，设计和实施复杂的自动化流程。Gumloop 提供了预定义的自动化模板，支持与多个流行服务的连接，如 Twitter、AWS、GitHub、Outlook、Google 等，支持用户自定义工作流程。Gumloop 提供了 Chrome 扩展程序，用于构建 AI 浏览器自动化。Gumloop的主要功能自动化构建：用户可以通过拖放和链接节点来创建强大的自动化流程，模块化组件被称为“flows”，使任何人能轻松构建和定制工作流。平台整合：Gumloop 提供与 Twitter、AWS、GitHub、Outlook、Google 等流行服务的广泛整合，实现跨平台的全面自动化。可扩展的基础设施：用户缺乏技术背景，也能大规模运行工作流。Gumloop 设计了高效的处理能力，能处理大量工作负载。团队协作：用户可以在统一的工作空间内与团队成员共享和共同建立工作流，增强生产力和合作能力。安全性和可扩展性：Gumloop 专注于安全性和可扩展性，提供 SOC 2 和 GDPR 合规性、数据加密和细粒度访问控制等功能。自动化模板：提供预定义的自动化模板，帮助用户快速开始，适用于多种业务场景。AI 数据提取器：内置的 AI 数据提取器可以从各种内容中提取所需数据，如文本、网页、电子邮件等。测试和运行：用户可以在 Gumloop 提供的沙箱中测试工作流程，在满意后部署。Gumloop的产品官网产品官网：gumloop.com如何使用Gumloop创建账户：访问 Gumloop 官方网站注册账户。探索模板：查看预构建的自动化模板，模板涵盖了销售、CRM、网页抓取、软件开发等多个领域。阅读文档：通过官方文档了解如何使用平台，包括快速入门指南和深入教程。构建工作流程：使用直观的拖放界面创建自定义工作流程，可以添加和连接多个自动化组件。测试和运行：在 Gumloop 提供的沙箱环境中测试您的工作流程，满意后可以共享或部署。Gumloop的应用场景客户服务自动化：使用 Gumloop 创建智能客服机器人，自动处理常见查询，分类和路由客户请求。营销自动化：通过个性化内容推荐，自动化社交媒体发布和互动，以及数据分析和报告生成，来提升营销效率。财务流程自动化：自动化发票处理、报销审核，智能异常检测和风险评估。人力资源管理：使用 Gumloop 进行简历筛选、候选人匹配、员工绩效分析和预测。供应链优化：进行需求预测、库存管理和物流路线优化。

Coze是字节跳动推出的零代码 AI 应用开发平台，可以理解为字节跳动版的GPTs。无论用户是否有编程经验，都可以通过该平台快速创建各种类型的聊天机器人、智能体、AI应用和插件，并将其部署在社交平台和即时聊天应用程序中，如Discord、WhatsApp、Twitter、飞书、微信公众号、豆包等。目前Coze平台上拥有海量AI智能体，图文、音视频生成等各个领域全覆盖，完全免费使用。Coze国际版（coze.com）提供的是基于OpenAI GPT-4和GPT-3.5的API来创建和使用AI聊天机器人，并未使用自研的云雀大模型。如同此前推出的聊天机器人豆包国际版为Cici，字节也推出了一个国内版本的Coze扣子（coze.cn），采用了豆包大模型，允许用户自主创建自定义聊天机器人。2025年4月18日，字节跳动推出通用型 AI Agent，集成MCP扩展插件 ：扣子空间Coze的主要功能丰富的插件工具：该平台目前包含 60 多个不同的插件，包括新闻阅读、旅行计划、生产力工具、图像理解 API 和多模态模型知识库调取和管理：Coze提供易于使用的知识库功能，使 AI 能够与用户自己的数据（如PDF、网页文本）进行交互。可以存储和管理知识中的数据长期记忆能力：提供便捷的数据库存储能力，可以让 AI 机器人持久记住对话中的关键参数或内容定时计划任务：通过计划任务功能，用户可以使用自然语言轻松创建复杂的任务，创建好的机器人会准时发送相应的消息内容。工作流程自动化：轻松创建一个工作流程将创意想法转换为机器人技能，如收集电影评论、起草行业研究报告等预览和调试：机器人开发完成后，可以发送消息来查看机器人的响应，并根据知识搜索结果和工具响应来排查问题如何使用Coze创建机器人访问Coze的官网（coze.cn），点击Get started登录/注册账号选择侧边栏的Bots菜单，点击Create bot，然后添加机器人Logo、名称、描述信息然后在Persona & Prompt输入框中输入机器人角色和提示词，右侧可预览和调试输出信息测试无误后可点击右上角的Publish发布创建好的机器人Coze的适用人群开发人员：专注于为特定任务调整AI模型和提示词，而不是花费大量时间进行初始开发企业公司：通过将AI机器人集成到内部程序如客户支持系统、内容创作工具和推荐引擎中，开发创新的应用和服务研究人员：利用该平台作为实验工具进行各种研究任务，探索自然语言生成和理解AI爱好者：免费的GPT API，创建自定义机器人用于日常生活、学习和工作中常见问题Coze支持哪些大模型？Coze国际版目前支持通过GPT-3.5和GPT-4模型来构建AI机器人，国内版基于豆包大模型。Coze是免费的吗？Coze目前是免费向用户开放的，同时提供了部分增值服务。Coze创建的机器人可以发布到哪些平台？Coze目前支持将创建好的机器人发布到Discord和Cici，后续将支持WhatsApp和Twitter。

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。

免费开源的深度学习框架

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。

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架，该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化，从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感，提供简单友好的使用方法，帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。MLX的主要功能熟悉的 API：MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API，与 Python API 非常相似。可组合的函数转换：MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。惰性计算：MLX 中的计算是惰性计算，数组仅在需要时才会具体化。动态图构建：MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译，并且调试简单直观。多设备：可以在任何支持的设备（CPU 和 GPU）上运行。统一内存：MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型，阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行，无需移动数据。

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）(快速特征嵌入的卷积架构)是一个开源的深度学习框架，最初由加州大学伯克利分校的Yangqing Jia开发。2017年4月，Facebook发布了Caffe2，其中包含了递归神经网络（RNN）等新功能。2018年3月底，Caffe2被并入PyTorch。

CodeFuse支付宝团队打造的人机协同的软件研发新范式，AI赋能企业研发效能。