Copy2AI

AI创作

Copy2AI 是 AI创作助手，帮助提升用户的工作与创作效率。Copy2AI 包含三大核心产品，智能剪贴板，支持内容分析、翻译和润色；智能创作助手，提供灵感激发和文案生成；智能聊天助手，支持自然语言对话和文件分析。Copy2AI 支持本地AI部署，确保隐私安全，兼容Windows、macOS和Linux系统。Copy2AI基于强大的AI功能，适用日常办公、内容创作和生活场景，能成为用户得力助手。

Copy2AI的主要功能

智能对话系统：支持文件上传和联网功能，能分析文档内容、联网获取实时信息，提供深度的对话式创作支持。
AI 仿写/改写：模仿各种性格鲜明的人物进行内容优化，支持鲁迅、李白等预设风格，支持自定义角色风格，提供仿写前后对比功能。
灵感中心：提供灵感激发平台，输入创作主题选择灵感类型，AI帮助生成创意内容。支持随机灵感、热点追踪、趋势分析，提供灵感历史记录和分享功能。
AI 辅助创作功能：用户输入写作内容描述和主题，选择写作类型和风格，AI能生成作文、小说、公众号文章、旅游攻略等多样化内容。
文本工具：提供文本润色、摘要、扩展、续写、复杂化、分析等功能，帮助用户优化和提升文案质量，涵盖创作全流程。
20+更多工具：包含小红书文案、朋友圈文案、自我介绍、AI翻译、岗位分析、观后感、个性签名、简历生成、面试模拟等丰富工具集。

如何使用Copy2AI

Copy2AI 官网： http://copy2ai.com/

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文兜智写

<p>文兜智写是专为招投标行业设计的AI标书制作工具。能快速解析招标文件，精准识别关键信息，自动生成符合要求的标书内容，涵盖技术方案、实施方案和商务响应等部分。核心技术依托海量语料库和行业级模型，可实现10分钟内生成10万字的投标方案，查重率低至5%。文兜智写支持多种编写模式，满足不同用户需求，适用于建筑工程、信息技术、智慧城市等众多行业。用户只需输入招标要求，可在网页端、客户端或WPS端快速生成初稿。</p> <h2 style="font-size: 20px;">文兜智写的主要功能</h2> <ul> <li> <div class="paragraph">智能解析招标文件：通过AI技术，能快速解析招标文件中的关键信息和要求，自动识别出项目需求、技术规格、商务条款等，为用户构建清晰的编标框架。</div> </li> <li> <div class="paragraph">快速生成标书：基于解析结果，系统能自动生成符合要求的标书内容，包括技术方案、实施方案、商务响应等，10分钟内可完成10万字的投标方案。</div> </li> <li> <div class="paragraph">多种编写模式：支持按照招标要求、评估标准或目录进行编写，满足不同用户的需求和场景。</div> </li> <li> <div class="paragraph">高效查重与独特性：最新版本提供查重功能，10万字的查重率仅为5%，确保生成内容的独特性和合规性。</div> </li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">如何使用文兜智写</h2> <ul> <li>注册与登录：登录文兜智写的官网： <a href="https://www.cgwenjian.com/v/ai" target="_blank" rel="noopener">https://www.cgwenjian.com/v/ai</a> </li> </ul>

DecipherIt

<p>DecipherIt是AI驱动的研究助手工具，基于智能化手段简化和优化研究过程。工具支持将各种主题、链接和文件转化为AI生成的研究笔记本，提供全面的总结、互动问答、音频概述、可视化思维导图及自动化的FAQ生成等功能。基于Bright Data的MCP服务器，DecipherIt突破地理限制和反爬虫检测，获取全球范围内的信息。DecipherIt是多智能体AI框架CrewAI支持高效地分析和整合来自多个来源的数据，帮助研究人员、学生和专业人士更高效地进行信息探索和知识整合。</p> <h2 style="font-size: 20px;">DecipherIt的主要功能</h2> <ul> <li>深度研究：AI智能体能全面分析任何主题，从当前事件到学术课题，提供深入的分析和见解。</li> <li>多源研究整合：支持用户将文档（如PDF、DOCX、PPTX、XLSX）、网址、手动输入的文本或直接输入的主题整合到统一的研究空间中。</li> <li>AI驱动的总结：基于先进的AI智能体生成全面且结构良好的研究分析报告。</li> <li>互动问答：用自然语言查询与研究材料互动，系统根据上下文提供相关答案。</li> <li>音频概述：将研究内容转化为类似播客的音频内容，基于LemonFox TTS技术提供多种AI语音。</li> <li>智能FAQ生成：自动从研究内容中生成相关问题及详细答案。</li> <li>可视化思维导图：生成交互式的层级化思维导图，帮助用户直观理解复杂主题的结构和联系。</li> <li>全球网络访问：基于Bright Data的MCP服务器，绕过地理限制和反爬虫检测，访问全球内容。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">DecipherIt的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://decipherit.xyz/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://decipherit.xyz/</a></li> <li>GitHub仓库：<a class="external" href="https://github.com/mtwn105/decipher-research-agent" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/mtwn105/decipher-research-agent</a></li> </ul>

Clark

<p>Superblocks 专为全球大型企业打造，旨在以极低的时间和成本构建现代化、安全的软件。世界各地的团队都依赖 Superblocks 来构建关键任务内部应用程序，这些应用程序是其运营的支柱。</p> <p>此次Superblocks推出首个用于构建企业内部应用的 AI 智能体——Clark。</p> <p>借助 IT 和工程防护，赋能每位员工安全构建。</p> <p>执行企业标准：使用您的设计系统、集成、权限等进行构建。</p> <p>三种构建方式：使用 AI 生成、可视化编辑或使用您首选的 IDE 中的代码进行扩展。</p> <p>Superblocks 的定价模型取决于创建者、内部用户、外部用户的数量以及您选择的部署模式。请联系我们的团队，获取符合您组织需求的定制报价。</p>

TradingAgents

<p>TradingAgents是加利福尼亚大学洛杉矶分校和麻省理工学院推出的多代理LLM金融交易框架，能模拟现实世界的交易公司环境。TradingAgents整合多个具有不同角色和风险偏好的LLM代理，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、交易员和风险经理等，实现对复杂金融数据的全面分析与处理。代理基于代理辩论和对话进行交易决策，结合结构化输出与自然语言对话，提高决策的精确性和灵活性。实验结果表明，TradingAgents在累计回报、夏普比率等关键指标上显著优于传统交易策略和基线模型，且自然语言操作确保了高度的可解释性，为金融交易领域提供高效且透明的解决方案。</p> <p><img src="https://img.medsci.cn/aisite/img//eY2s2r1OPtId5tGVR4VdPd6MCBmYlETqyClINeqw.png"></p> <h2 style="font-size: 20px;">TradingAgents的主要功能</h2> <ul> <li>数据收集与分析：收集和分析多种类型的市场数据，包括基本面数据、情绪数据、新闻数据和技术指标等，为交易决策提供全面的信息支持。</li> <li>角色专业化：将复杂的交易任务分解，由具有不同专业角色的LLM代理分别负责，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、研究员、交易员和风险经理等，各司其职，协同工作。</li> <li>代理辩论与决策：基于代理之间的辩论和讨论，综合不同视角和分析结果，形成更为全面和平衡的交易策略，提高决策的科学性和有效性。</li> <li>风险控制与管理：实时监控市场风险，评估交易策略的风险敞口，采取相应的风险控制措施，如设置止损订单、调整持仓等，确保交易活动在预设的风险参数内进行。</li> <li>可解释性与透明度：用自然语言的形式记录和展示决策过程，包括代理的推理、工具使用和思考过程等，让交易者清晰地理解系统的工作原理和决策依据，便于调试和优化。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">TradingAgents的技术原理</h2> <ul> <li>多代理系统架构：构建由多个LLM代理组成的合作系统，每个代理都具备一定的智能和自主性，能根据自身的角色和任务需求，独立地处理信息、做出决策，并与其他代理进行交互和协作。</li> <li>角色驱动的任务分解：根据交易任务的复杂性和多样性，将任务细分为多个子任务，每个子任务由具有相应角色的LLM代理负责，基于角色的协同作用，实现对复杂任务的有效处理。</li> <li>LLM与自然语言处理：基于LLM强大的自然语言处理能力，对文本数据进行深入理解和分析，提取关键信息和知识，支持代理之间的自然语言对话和辩论，及向用户解释决策过程。</li> <li>结构化与非结构化数据融合：将结构化数据（如财务报表、交易数据等）与非结构化数据（如新闻文章、社交媒体情绪等）相结合，基于LLM的分析和处理，挖掘数据之间的关联和潜在价值，为交易决策提供更丰富的信息支持。</li> <li>动态决策与实时反馈：在动态变化的市场环境中，代理能实时响应市场信息的变化，快速调整分析和决策策略，根据交易结果和市场反馈，持续优化自身的性能和表现。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">TradingAgents的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://tradingagents-ai.github.io/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">tradingagents-ai.github.io</a></li> <li>GitHub仓库：<a class="external" href="https://github.com/TradingAgents-AI" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/TradingAgents</a></li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2412.20138" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2412.20138</a></li> </ul>

Moondream

<p>Moondream是一个免费开源的小型的人工智能视觉语言模型，虽然参数量小（Moondream1仅16亿，Moondream2为18.6亿）但可以提供高性能的视觉处理能力，可在本地计算机甚至移动设备或 Raspberry Pi 上运行，能够快速理解和处理输入的图像信息并对用户提出的问题进行解答。该模型由开发人员vikhyatk推出，使用SigLP、Phi-1.5和LLaVa训练数据集和模型权重初始化进行构建。Moondream基于宽松的Apache 2.0许可证，允许商用。</p> <p><img src="https://img.medsci.cn/aisite/img//0o2QnJ7bYwlvbzdrs0zqnK1PjTNdXtNKDr6RnBQ7.png"></p> <h2 style="font-size: 20px;">Moondream的官网入口</h2> <ul> <li>官方项目主页：<a class="external" href="https://moondream.ai/" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://moondream.ai/</a></li> <li>GitHub代码库：<a class="external" href="https://github.com/vikhyat/moondream" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/vikhyat/moondream</a></li> <li>Hugging Face Demo：<a class="external" href="https://huggingface.co/spaces/vikhyatk/moondream2" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://huggingface.co/spaces/vikhyatk/moondream2</a></li> <li>Replicate Demo：<a class="external" href="https://replicate.com/lucataco/moondream2" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://replicate.com/lucataco/moondream2</a></li> <li>第三方Streamlit实现：<a class="external" href="https://github.com/Doriandarko/Moondream2-streamlit" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/Doriandarko/Moondream2-streamlit</a></li> </ul> <p><a class="js" href="https://img.medsci.cn/aisite/tinymce/2025/05/23/1747936070_LxGCfXvBod.png" data-fancybox="fancybox" data-caption="Moondream Demo"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://ai-bot.cn/wp-content/uploads/2024/03/moondream-demo.png"></a></p> <h2 style="font-size: 20px;">如何安装和使用Moondream</h2> <h3 class="border-0 text-md">方法一：克隆官方GitHub库</h3> <p>确认电脑上已安装Git和Python3，然后打开终端命令依次运行以下命令：</p> <pre>git clone https://github.com/vikhyat/moondream.git cd moondream pip install -r requirements.txt python gradio_demo.py</pre> <p>然后打开浏览器在moondream2 gradio界面中上传图像和输入文本提示，点击Submit即可</p> <h3 class="border-0 text-md">方法二：使用Streamlit实现版</h3> <p>同样首先确认电脑上已安装Git和Python3，然后打开终端命令依次运行以下命令：</p> <pre>git clone https://github.com/Doriandarko/Moondream2-streamlit.git cd Moondream2-streamlit pip install -r requirements.txt streamlit run vision.py</pre> <p>然后浏览器打开 http://localhost:8501 即可运行</p>

NotebookLM

<p>NotebookLM 不仅仅是一款工具——它是一项创新的技术，致力于帮助用户更轻松地理解复杂信息。致力于提供高效的学习和信息获取方式，NotebookLM 旨在为研究人员、学生和教育工作者等创造便捷的知识探索环境。</p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://img.medsci.cn/aisite/tinymce/2025/05/20/1747778795_C0fqPtermR.jpg"></p> <h2 style="font-size: 20px;">NotebookLM 的五大功能特色</h2> <p>每一个功能都能让你的学习和工作变得更简单，发现 NotebookLM 能提供的优越体验。</p> <ul> <li>功能 1：一键将文档、幻灯片、图表等转化为音频讨论。</li> <li>功能 2：AI 主持人总结材料内容。</li> <li>功能 3：在主题间建立联系。</li> <li>功能 4：支持下载音频讨论，方便随时收听。</li> <li>功能 5：目前仅支持英语的 AI 主持人进行解释。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">NotebookLM：为谁而造？</h2> <p>我们的产品是为了满足希望通过听对话来学习和记忆的用户的需要，具体包括研究人员、学生和教育工作者等专业人士。他们在移动中或者进行其他活动时想要学习新信息，或者需要快速理解复杂信息和材料。</p> <h2 style="font-size: 20px;">如何工作？了解 NotebookLM 的原理</h2> <p>进一步探索 NotebookLM 如何通过将文档等转化为 AI 生成的音频讨论，给你带来便利。用户可以向 NotebookLM 中添加信息来源，然后点击“生成”按钮，AI 会处理并生成音频讨论，总结材料内容并在主题间建立联系。</p> <h3 id="title-0">NotebookLM 的独特价值</h3> <p>我们的产品带来独特的价值体现在以下几个方面：</p> <table> <thead> <tr class="firstRow"> <th>特点</th> <th>符合的人群</th> <th>使用场景</th> <th>产品特色</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>一键转化为音频讨论</td> <td>研究人员、学生、教育工作者等</td> <td>快速理解资料、复习学习材料、辅助课堂教学等</td> <td>方便快捷，将多种材料转化为音频</td> </tr> <tr> <td>AI 主持人总结内容并建立联系</td> <td>希望高效学习的人群</td> <td>学习、研究场景</td> <td>帮助理解材料，建立知识体系</td> </tr> <tr> <td>支持下载音频</td> <td>移动中学习的人群</td> <td>随时随地学习</td> <td>方便随时收听，不受时间地点限制</td> </tr> <tr> <td>仅英语解释</td> <td>英语学习者或需要英语学习资源的人群</td> <td>学习英语、理解英文材料</td> <td>提供英语学习环境</td> </tr> </tbody> </table> <h2 style="font-size: 20px;">NotebookLM 使用步骤</h2> <p>跟随以下步骤轻松开始：</p> <ol> <li>步骤 1：访问 NotebookLM 网站。</li> <li>步骤 2：创建一个新的笔记本。</li> <li>步骤 3：向笔记本中添加至少一个信息来源。</li> <li>步骤 4：在笔记本指南中，点击“生成”按钮以创建音频概述。</li> <li>步骤 5：等待 AI 处理并生成音频讨论。</li> <li>步骤 6：下载生成的音频讨论，或直接在网站上收听。</li> </ol> <h2 style="font-size: 20px;">NotebookLM 定价信息</h2> <p>价格策略：文档中未提及 NotebookLM 的定价信息，可关注官方渠道获取最新价格。</p> <h2 style="font-size: 20px;">NotebookLM 常见问题解答</h2> <p>快速找到你需要的答案，请查看下列常见问题专区。</p> <ul> <li>问题 1：生成大型笔记本的音频概述需要多长时间？ <p>答：生成大型笔记本的音频概述可能需要几分钟时间。</p> </li> <li>问题 2：AI 主持人只能使用什么语言进行解释？ <p>答：目前 AI 主持人只能使用英语进行解释。</p> </li> <li>问题 3：用户可以打断 AI 主持人的解释吗？ <p>答：用户不能打断 AI 主持人的解释。</p> </li> </ul> <p> </p>

TinyVLA

<p>TinyVLA是一种面向机器人操控的视觉-语言-动作（VLA）模型，由华东师范大学和上海大学团队推出。针对现有VLA模型的不足，如推理速度慢和需要大量数据预训练，提出解决方案。TinyVLA基于轻量级的多模态模型和扩散策略解码器，显著提高推理速度，减少对大规模数据集的依赖。模型在模拟和真实机器人平台上经过广泛测试，证明在速度、数据效率以及多任务学习和泛化能力方面优于现有的先进模型OpenVLA。TinyVLA的推出，为机器人控制领域提供一种快速、高效的新方法，有望在资源受限的环境中实现快速部署和应用。</p> <p> </p> <h2 style="font-size: 20px;">TinyVLA的主要功能</h2> <ul> <li>快速推理： TinyVLA能在极短的时间内处理视觉数据和语言指令，生成相应的机器人动作，显著提高了决策和执行的速度。</li> <li>数据高效：模型减少对大规模机器人数据集的依赖，无需昂贵的预训练过程，降低训练成本和资源消耗。</li> <li>多任务处理：能处理多种不同的任务，如抓取、放置、堆积等，展示良好的多任务学习能力。</li> <li>强泛化能力：在未见过的新环境、新物体和新指令下，TinyVLA仍能保持较高的执行成功率，表现出强大的泛化能力。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">TinyVLA的技术原理</h2> <ul> <li>多模态模型初始化： TinyVLA基于预训练的多模态模型（如Pythia）作为策略网络的基础，模型已经在大量视觉-语言数据上进行训练，具备良好的语义理解能力。</li> <li>策略骨干优化：通过训练轻量级的多模态模型（VLM），TinyVLA在保持模型性能的同时减少模型参数量。</li> <li>扩散策略解码器：在微调阶段，集成扩散策略解码器直接输出机器人的动作，替代传统的基于token的预测方法，提高动作预测的连续性和准确性。</li> <li>LoRA微调技术：用低秩适应（LoRA）技术对预训练的VLM部分进行微调，只更新模型中一小部分参数，从而保持模型的原有知识并提高训练效率。</li> <li class="last-node">一次性多步预测： TinyVLA能一次性预测一系列未来的动作，而不是单步预测，提高动作预测的连贯性和整体效率。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">TinyVLA的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://tiny-vla.github.io/?utm_source=ai-bot.cn" target="_blank" rel="noopener nofollow">tiny-vla.github.io</a></li> <li>GitHub仓库：<a class="external" href="https://github.com/lesjie-wen/tinyvla" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/lesjie-wen/tinyvla</a>（即将开源）</li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2409.12514v1" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2409.12514v1</a></li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">TinyVLA的应用场景</h2> <ul> <li>家庭自动化：在智能家居环境中，TinyVLA使机器人理解自然语言指令执行家务任务，如收拾杂物、开灯或关灯。</li> <li>工业自动化：在制造和包装生产线上，TinyVLA能控制机器人进行精密的组装、分拣和质量检测工作。</li> <li>服务机器人：在餐饮或医疗服务行业，TinyVLA帮助机器人理解顾客需求，提供点餐、送餐或导医服务。</li> <li>灾难响应：在灾难救援场景中，TinyVLA指导机器人在复杂环境中进行搜索和救援任务。</li> <li>教育和培训： TinyVLA作为教育机器人的大脑，通过交互式学习辅助儿童教育或专业技能训练。</li> <li>实验室助理：在科学实验室中，TinyVLA指导机器人进行样品处理、化学分析等重复性工作。</li> </ul>

FlowGram.AI

字节把他的基于节点的流程构建引擎开源了：http://flowgram.ai ！支持固定布局和自由布局模式，提供了一套交互最佳实践，特别适合需要明确输入和输出的可视化工作流 flowgram会用AI技术来增强你的工作流程，比如，它可以帮你自动完成一些重复的任务，或者根据你的需求自动调整流程支持扩展，你可以根据需求添加新的节点功能，也就是说可以把它应用到比如自动化办公、数据分析等各种不同的场景中

BairesDev

BairesDev 是一家由 LATAM 开发团队提供支持的美国公司。自 2009 年以来，我们为各种类型的公司构建软件，从初创企业到财富 500 强巨头。事实上，我们是全球发展最快的软件外包公司之一。如果您正在寻找拥有美国本土品质和近岸优势的服务，我们就是您的理想合作伙伴。

vasion

通过单一 AI 平台连接数据、流程、系统和人员，提升效率。由 IT 部门统筹协调，整个组织均可访问。云打印、工作流自动化和文档处理平台的一部分

supabase

Supabase 是什么 Supabase 是一个开源的 Firebase 替代品，它为开发者提供了一个功能全面的 Backend as a Service (BaaS) 平台。由 Supabase, Inc. 开发，它旨在简化开发过程，让开发者能够快速启动项目并专注于构建应用程序的核心功能，而无需担心后端基础设施。Supabase 提供了包括 Postgres 数据库、实时功能、身份验证、存储和扩展在内的多种功能。 Supabase 的主要功能和特点 Supabase 的核心功能包括：全功能的 Postgres 数据库：每个项目都可以使用 Postgres 数据库，支持实时功能和数据库备份。身份验证：通过一系列身份提供者和 API 添加和管理电子邮件和密码、无密码、OAuth 和移动登录。实时订阅：允许应用程序实时接收数据库更改。存储：为应用程序提供存储解决方案。边缘函数：在用户附近的服务器上运行代码，以提高性能。 Supabase 的独特之处在于其开源特性，这意味着用户可以自行托管或修改服务，避免了供应商锁定的问题。如何使用 Supabase 要开始使用 Supabase，开发者需要在 Supabase 网站上创建一个项目。然后，他们可以使用 Prisma 迁移和种子向数据库添加示例数据，并从 RedwoodJS 应用程序中查询数据。Supabase 提供了详细的文档和指南，帮助开发者快速上手。 Supabase 的适用人群 Supabase 适用于希望快速构建和部署应用程序的开发者和公司。特别是那些需要全功能后端服务，但又不想自己搭建和维护的开发者，Supabase 提供了一个简单易用的解决方案。开源特性也吸引了许多寻求自定义和灵活性的开发者。 Supabase 的价格 Supabase 提供了免费的基础计划，适用于小型项目和初学者。对于需要更多资源的大型项目，Supabase 提供了付费计划，价格根据使用情况而变化。具体的定价信息可以在 Supabase 官网上找到。 Supabase 产品总结 Supabase 是一个强大的开源 Backend as a Service 平台，它为开发者提供了一个简单、灵活且功能全面的解决方案。通过其丰富的功能和开源特性，Supabase 能够满足不同开发者的需求，帮助他们快速构建和扩展应用程序。无论是小型项目还是大型企业，Supabase 都提供了一个可靠的后端服务，让开发者可以专注于创造出色的用户体验。

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