关键词 "QA" 的搜索结果， 共 24 条, 只显示前 480 条
Easiest QA automation tool
Page Canary is an AI-powered website QA tester that helps users identify potential issues.
Hotel virtual concierge powered by AI. Enhances guest experiences, automates inquiries, and collects feedback.
Win on Quora with QApop - exclusive insights for client acquisition and sales boost.
Simplify QA, cut clutter
AI-driven framework for automated software testing.
QA platform for LLM products and applications
FastGPT是一个基于LLM（Large Language Model）大语言模型的知识库问答系统，提供了开箱即用的数据处理和模型调用能力。它支持多种数据导入方式，包括手动输入、直接分段和LLM自动处理等，能够自动完成文本预处理、向量化和QA分割，节省手动训练时间，提高效率
Kimi-Audio，这是一个开源音频基础模型，在音频理解、生成和对话方面表现出色。此存储库包含 Kimi-Audio 的官方实现、模型和评估工具包。 通用功能：处理语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）和端到端语音对话等多种任务。 最先进的性能：在众多音频基准测试中取得 SOTA 结果（参见评估和技术报告）。
phi-4是一个最先进的开放模型，它基于合成数据集、来自筛选过的公共领域网站的数据以及获取的学术书籍和问答数据集构建而成。该方法的目标是确保小型模型能够使用专注于高质量和高级推理的数据进行训练。该模型 phi-4经过了严格的增强和校准过程，结合了监督微调和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。 14B 参数，密集解码器专用 Transformer 模型 我们的模型旨在加速语
Put cursor in a feedback loop - QA for cursor
An MCP server that autonomously evaluates web applications.
An MCP server that evaluates web applications.
MCP Server for
A curated compilation of Model Context Protocol (MCP) servers assembled by Waqas from various sources including ChatHub and mcpservers.org
Model Context Protocol server for sociological research into QAnon
A Model Context Protocol server for document Q&A powered by Langflow . It demonstrates core MCP concepts by providing a simple interface to query documents through a Langflow backend.
阿里巴巴昨日在 Github 等平台开源了 ZeroSearch 大模型搜索引擎。这是一种无需与真实搜索引擎交互即可激励大模型搜索能力的强化学习框架。 ZeroSearch 主要利用了大模型在大规模预训练过程中积累的丰富知识，将其转化为一个检索模块，能够根据搜索查询生成相关内容。同时，还可以动态控制生成内容的质量，这是传统搜索引擎所不具备的特殊功能。 研究人员在 NQ、TriviaQA、Pop
苹果 FastVLM 的模型让你的 iPhone 瞬间拥有了“火眼金睛”，不仅能看懂图片里的各种复杂信息，还能像个段子手一样跟你“贫嘴”!而且最厉害的是，它速度快到飞起，苹果官方宣称，首次给你“贫嘴”的速度比之前的一些模型快了足足85倍!这简直是要逆天啊! 视觉语言模型的 “成长烦恼” 现在的视觉语
Muyan-TTS，一款低成本、具备良好二次开发支持的模型并完全开源，以方便学术界和小型应用团队的音频技术爱好者。 当前开源的Muyan-TTS版本由于训练数据规模有限，致使其仅对英语语种呈现出良好的支持效果。不过，得益于与之同步开源的详尽训练方法，从事相关行业的开发者能够依据自身实际业务场景，灵活地对Muyan-TTS进行功能升级与定制化改造。 01. H
MSQA（Multi-modal Situated Question Answering）是大规模多模态情境推理数据集，提升具身AI代理在3D场景中的理解与推理能力。数据集包含251K个问答对，覆盖9个问题类别，基于3D场景图和视觉-语言模型在真实世界3D场景中收集。MSQA用文本、图像和点云的交错多模态输入，减少单模态输入的歧义。引入MSNN（Multi-modal Next-step Navi
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