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Question.AI的简介 Question.AI 是作业帮推出的AI学习助手应用，专为学生、专业人士和好奇者设计。通过简单易用的界面提供即时准确的答案，支持 140 多种语言翻译，打破语言障碍。智能写作功能可优化文本，提升写作质量。提供数学计算器功能，帮助用户解决复杂数学问题。 Question.AI的主要功能 拍照解题：用户可以通过拍摄题目照片，系统会快速识别并提供答案。 文
iSlide是一款AI一键生成PPT的AI制作PPT神器，新人免费限时体验，是业内知名的AI驱动PPT效率工具。 iSlide的主要功能 1、大纲版块： AI秒出大纲：一句话智能生成PPT大纲 自主大纲处理：导入Word、脑图，AI自动拆分大纲 大纲调整：高自由度编辑修改 2、模板版块： AI生成模板：内容自动填入PPT模板，不必手动粘贴内容 AI生成 / 替换单页：在
清言PPT是智谱清言联合AiPPT推出的PPT生成智能体，可以帮助用户从文本、文件或网址快速创建PPT大纲，生成精美的PPT。用户可以通过一句话提示词、上传的文本文件、网址内容或直接输入大纲来生成PPT。功能支持长达2万字的输入，提供多种模板选择，满足不同场景的需求。 清言PPT的主要功能 快速创建PPT： 用户可以通过粘贴文本、上传文件（支持PDF、Word、Excel、TXT等格式）或
一款开源MathModelAgent的AI助手，专为数学建模设计的智能工具，能够自动完成从问题分析、模型构建、代码编写到论文撰写的全流程，展现了AI在学术与技术领域的深远潜力。 MathModelAgent:数学建模的革命性助手 MathModelAgent是一个多智能体协作系统，集成了多个专业模块，包括负责数学建模的“建模手”、代码编写与调试的“代码手”以及论
一、核心技术：自学习和自修复的治疗引擎 PathOS Platform™是Pathos AI 的专有平台，构建于现代数据基础设施之上，能够自动化地进行靶点识别和优先级排序。 核心技术为自学习和自修复的Discovery Engine（发现引擎）： 1、自动靶点识别：利用多种正交方法（orthogonal methods）自动识别和优先排序药物靶点。 2、自适应模型：能够根据新数据进行自我学
技术：小分子抑制剂 疾病领域：纤维化 最新消息：E轮融资1.1亿美元 Insilico Medicine 致力于将人工智能应用于药物研发的每个环节，力求显著缩短研发时间，降低成本，从而为患者带来救命的药物。为了实现这一目标，公司利用新一代人工智能系统，将生物学、化学和临床试验分析紧密结合。其集成的药物研发套件 Pharma.AI 包含 PandaOmics（用于发现和优先排序新靶点）
专长：人工智能驱动的精准治疗。 Exscientia 通过将人工智能融入药物研发的每个阶段，彻底革新了药物研发。该公司专注于精准治疗，将人工智能与人类专业知识相结合，加速定制化治疗方案的开发。他们的创新方法已在肿瘤学和免疫学领域催生了多个临床候选药物，并与赛诺菲和百时美施贵宝等领先制药公司建立了合作伙伴关系。Exscientia 还以其以患者为中心的药物设计而脱颖而出，确保疗法根据现实世界的疗效
专长：人工智能和量子力学。XtalPi 将量子物理学与人工智能相结合，预测分子特性并优化候选药物。其 ID4 平台通过提供对溶解度、稳定性和生物利用度的洞察，加速临床前开发。与辉瑞等制药巨头的合作凸显了 XtalPi 在计算化学领域的实力。 XtalPi，又名 QuantumPharm，由三位来自麻省理工学院 (MIT) 的物理学家创立，其许多研究业务在中国开展。该公司融合了量子物理、人工智
专长：药物研发自动化。Molecule AI 利用机器学习优化药物研发，缩短研发时间并降低成本。其平台支持快速生成各种治疗领域的候选药物。
AbSci创立于2011年,总部位于美国华盛顿州Vancouver,是一家合成生物学公司,通过重新发明生物制药药物发现过程的平台技术将想法转化为药物,为蛋白质和生物制剂的发现和开发提供了平台. Absci 是一家数据优先的生成式 AI 药物研发公司，致力于通过生成式 AI 解锁全新生物学领域。我们的 Integrated Drug Creation™ 平台支持尖端的从头AI 和先导化
Terray Therapeutics 拥有一批高质量的实验数据，想要进一步训练自己的小分子化学基础模型，用生成式 AI 来解决复杂的药物发现问题，但稀缺的计算资源是他们面临的一大障碍。英伟达承诺，将为 Terray 提供 NVIDIA DGX™ Cloud 平台，利用 NVIDIA AI 软件堆栈和 NVIDIA 的全栈计算专业知识，协助 Terray 优化和扩展其基础模型的开发。
Codex 是一款支持并行处理多个任务的云端编程 Agent，能够提供如编程功能、回答代码库的问题、修复错误等功能。 Codex 基于 codex-1 模型驱动，OpenAI 方面表示这一模型由 o3 模型针对编程进行优化而得来。codex-1 通过强化学习在各种环境中，对现实世界的编码任务进行训练，从而能够生成接近人类风格和 PR 偏好的代码。 在 OpenAI 自己的代码评估和内部
Pyrefly 是一款快速的 Python 类型检查器，计划在 2025 年底取代 Meta 现有的 Pyre 类型检查器。 Pyrefly 旨在通过 IDE 功能和检查 Python 代码来提高开发速度。 主要特点： 类型推断：除了函数参数之外，Pyrefly 可以在大多数位置推断类型。它可以推断变量的类型和返回类型。 Flow Types：Pyrefly 可以理解程序的控制流以细化
美团正在加速其 AI 战略布局，即将推出一款名为 “NoCode” 的 AI 编程工具，并已悄然注册了 “nocode.cn” 域名，目前该网站正处于灰度测试阶段，预示这款面向非技术用户的全新产品即将正式面世。 该工具由美团研发质量与效率团队打造，定位于新兴的 “Vibe Coding（氛围编程）” 赛道，通过对话式交互实现应用构建，主打 “人人可用” 的 AI 编程体验。 不同于 Curso
Devstral是Mistral AI和All Hands AI推出的专为软件工程任务设计的编程专用模型。Devstral在解决真实世界软件问题上表现出色，在SWE-Bench Verified基准测试中，得分46.8%大幅领先其他开源模型。Devstral支持处理复杂代码库中的上下文关系、识别组件间联系及发现细微的代码错误。Devstral轻量级，能在单个RTX 4090或32GB内存的Mac上
MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）是普林斯顿大学、清华大学、北京大学和字节跳动推出的多模态扩散模型，支持跨文本推理、多模态理解和文本到图像生成等多个领域实现卓越性能。模型用统一的扩散架构，具备模态不可知的设计，消除对特定模态组件的需求，引入混合长链推理（CoT）微调策略，统一跨模态的CoT格式，推出UniGRPO，针对扩散基础模型的统
Head是全球领先的 AI 市场营销工具，基于 AI 技术自动生成秒级部署的跨平台营销策略，精准计算病毒式传播路径，帮助品牌主和创作者将市场预算转化为可量化增长。Head 已为多品牌提供服务，覆盖电商、科技、游戏和 AI 等多个领域，业务范围触及全球 200 多个国家和地区。 Head的主要功能 品牌DNA生成：一键生成品牌核心价值观、视觉元素和市场定位，确保营销信息一致。 营销策略
Graphiti 是一个用于构建和查询时序感知知识图谱的框架，专为在动态环境中运行的 AI 代理量身定制。与传统的检索增强生成 (RAG) 方法不同，Graphiti 持续将用户交互、结构化和非结构化企业数据以及外部信息集成到一个连贯且可查询的图中。该框架支持增量数据更新、高效检索和精确的历史查询，无需完全重新计算图谱，因此非常适合开发交互式、情境感知的 AI 应用程序。 使用 Graphiti
Stitch 是谷歌实验室（Google Labs）推出的基于生成式AI工具。能将简单的英语描述或图像迅速转化为用户界面（UI）设计以及支持运行的前端代码。Stitch 基于 Gemini 2.5 Pro 模型的多模态能力，用户可以通过自然语言描述或上传视觉素材（如草图、截图、线框图等）生成UI设计。Stitch 能识别输入，快速生成多种设计选项，方便用户调整和优化。可以将生成的设计无缝粘贴到 F
BAGEL是字节跳动开源的多模态基础模型，拥有140亿参数，其中70亿为活跃参数。采用混合变换器专家架构（MoT），通过两个独立编码器分别捕捉图像的像素级和语义级特征。BAGEL遵循“下一个标记组预测”范式进行训练，使用海量多模态标记数据进行预训练，包括语言、图像、视频和网络数据。在性能方面，BAGEL在多模态理解基准测试中超越了Qwen2.5-VL和InternVL-2.5等顶级开源视觉语言模型
AutoBE 是 AI 驱动的后端服务器代码生成工具，通过用户描述需求自动生成高质量的后端代码。基于 TypeScript、NestJS、Prisma 和 Postgres 等技术栈构建，强调“氛围编码”（Vibe Coding），通过持续的用户反馈和编译器反馈来迭代优化代码。AutoBE 结合瀑布模型和螺旋模型的优点，确保代码的可靠性和安全性。 AutoBE的主要功能 需求分析（An
mPLUG-Owl3是阿里巴巴推出的通用多模态AI模型，专为理解和处理多图及长视频设计。在保持准确性的同时，显著提升了推理效率，能在4秒内分析完2小时电影。模型采用创新的Hyper Attention模块，优化视觉与语言信息的融合，支持多图场景和长视频理解。mPLUG-Owl3在多个基准测试中达到行业领先水平，其论文、代码和资源已开源，供研究和应用。 mPLUG-Owl3的主要功能 多
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，
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