京東在JDD大會上發佈JoyAI-Echo兩項進展:音視頻生成模型升級至1.5,持續生成超10分鐘;開源可交互視聽世界模型EchoWM,融合原生視聽生成與用戶控制,讓AI內容從“能看”走向“能進、能探索”。長視頻採用音視頻Memory Bank架構,支持多鏡頭生成。
谷歌推出生成式圖像工具Google Pics,集成於Google Workspace,面向企業客戶及AI Pro/Ultra訂閱用戶,底層搭載自研Nano Banana圖像生成編輯模型。與Canva依賴創作者模板生態、Adobe Express主打手動像素級設計不同,Google Pics以AI生成與編輯爲核心,主打高效創意設計。
谷歌發佈博文宣佈,AI圖像設計與編輯工具Google Pics正式上線,用戶可通過pics.new網頁版或在Docs、Slides中直接調用。它支持上傳素材繼續修改,無需從空白畫布開始,適合製作邀請函、海報等視覺內容。該工具由Nano Banana圖像生成模型驅動,曾在今年5月I/O開發者大會亮相。
谷歌宣佈進軍創意設計領域,推出AI圖像創作與編輯工具Google Pics,將深度整合至Google Workspace企業及高級用戶生態,面向日常辦公與生活設計場景。其核心搭載Nano Banana圖像生成模型,與傳統設計平臺不同,主打通過提示詞直接生成和編輯圖像。
集成GPT Image 2和Nano Banana,可生成、重塑和編輯AI圖像
每日為銀行和金融科技高管提供6篇精選AI故事,免費且無付費牆。
無需註冊,依託APIMart的Nano Banana模型創建和編輯1K圖像。
Bandmixr是樂隊的AI混音和母帶處理服務,上傳音軌幾分鐘即可完成歌曲。
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ahs95
基於Transformer架構的孟加拉語情感分析模型,在SentiGOLD數據集上微調,支持5分類情感分析,能有效處理正式與非正式文本,適用於社交媒體、評論等場景。
bangbrecho
基於ViLT-B32-MLM模型在VQA數據集上微調的視覺語言模型
Takaharadesu
支持《BanG Dream!》角色對話風格遷移翻譯的模型
Dmitry43243242
該模型是一個基於transformers庫的模型,具體功能和用途需要進一步的信息來確定。
fms-byte
該模型基於mbart-large-50-many-to-many-mmt微調,專門用於將拉丁化孟加拉語轉換為孟加拉文字
banglagov
這是一個專門針對孟加拉語預訓練的BERT基礎模型,基於Transformer架構,具有1.1億參數。模型通過36GB孟加拉語文本數據訓練,能夠有效理解孟加拉語的上下文語義,支持多種自然語言處理任務。
asadfgglie
AI虛擬主播闆闆模型,專為NTNU VLSI社團設計的虛擬主播助手,具有圖像文本到文本的能力。
BananaFish45
這是一個專門用於檢測文檔中個人數據的模型,能夠識別包括姓名、地址、電話號碼、身份證號等12類常見個人敏感信息,幫助用戶進行數據隱私保護和安全審查。
alvdansen
基於Stable Diffusion XL的線描肖像插畫生成模型,擅長生成極具衝擊力的單色漫畫風格圖像
BanglaLLM
基於LLaMA-2架構優化的130億參數孟加拉語大語言模型,支持雙語指令跟隨任務
基於LLaMA-2架構優化的13B參數孟加拉語大語言模型,支持孟加拉語和英語的因果語言建模
基於LLaMA-2架構優化的70億參數孟加拉語大語言模型,支持指令跟隨任務
這是首個基於LLaMA-2架構的70億參數孟加拉語大語言模型,專為孟加拉語文本生成和理解任務設計
BanUrsus
基於google/mt5-small微調的摘要生成模型,在CNN/DailyMail數據集上訓練,適用於英文文本摘要任務。
moctarsmal
基於Flaubert小型法語模型微調的銀行交易流水分類器
Arunavaonly
這是一個基於xlm-roberta-base微調的孟加拉語情感分析模型,專門用於二分類情感分析任務。模型在評估集上取得了0.6113的F1分數,適用於處理孟加拉語文本的情感傾向判斷。
bangla-speech-processing
這是一個基於Whisper small架構的孟加拉語自動語音識別模型,在約400小時的Mozilla Common Voice數據集上微調訓練,詞錯誤率4.58%
shihab17
基於stsb-xlm-r-multilingual微調的孟加拉語句子嵌入模型,支持句子相似度計算和語義搜索
csebuetnlp
基於序列到序列Transformer架構的孟加拉語預訓練模型,專為自然語言生成任務優化
Banano
基於Protogen v2.2訓練的潛在擴散模型,專門用於生成香蕉醬(Banano加密貨幣虛擬形象)的高質量圖像
Blueprint MCP是一個基於Arcade生態的圖表生成工具,利用Nano Banana Pro等技術,通過分析代碼庫和系統架構自動生成架構圖、流程圖等可視化圖表,幫助開發者理解複雜系統。
一個連接世界銀行開放數據API的MCP服務器,支持查詢國家數據和指標分析。
Memory Bank MCP是一個基於Model Context Protocol(MCP)的服務器,用於管理Memory Banks,允許AI助手跨會話存儲和檢索信息。支持遠程SSH服務器存儲,提供多種操作模式和工具,幫助AI助手維護上下文並跟蹤跨會話進度。
一個基於MCP協議的以色列銀行賬戶管理項目,支持多家銀行和信用卡公司的交易查詢與認證
一個基於Python的Up Bank API封裝MCP服務器,為Claude等MCP客戶端提供銀行賬戶、交易、分類標籤等管理功能。
Memory Bank MCP 是一個基於模型上下文協議(MCP)的服務器,用於管理記憶庫,使AI助手能夠在不同會話間存儲和檢索信息。
Bankless Onchain MCP Server 是一個基於 Model Context Protocol (MCP) 的區塊鏈數據交互服務器,通過 Bankless API 提供智能合約狀態讀取、事件日誌查詢、交易歷史獲取等功能,支持多種區塊鏈網絡。
Memory Bank MCP是一個幫助AI助手通過結構化Markdown文件維護項目上下文的插件,提供系統化的項目目標、決策、進度和模式跟蹤方法。
Bankless鏈上MCP服務器為區塊鏈數據交互提供框架,通過Bankless API實現智能合約狀態讀取、事件查詢和交易分析等功能。
一個基於Model Context Protocol (MCP)的服務器,提供與澳大利亞Up Banking API的集成,允許用戶通過Claude查詢銀行賬戶、交易記錄和消費分類等金融數據。
Bangumi TV的MCP服務提供對BangumiTV API的訪問,支持查詢動漫、漫畫、音樂、遊戲等條目信息,包含條目詳情、角色、人員及相關數據檢索功能。
該項目實現了一個基於MCP協議的文件記憶庫服務,為AI助手提供跨會話的項目上下文維護功能,包含初始化、狀態檢查、文件讀寫和內容追加等核心工具。
這是一個MCP服務器,允許用戶從Banana Prompts網站搜索高質量的AI藝術提示詞,支持按標籤和關鍵詞查找,並集成到Claude等客戶端中使用。
Memory Bank是一個基於MCP協議的項目知識管理系統,通過AI自動生成結構化文檔,幫助團隊高效管理項目知識。
Memory Bank MCP是一個基於Model Context Protocol(MCP)的項目知識管理系統,通過AI生成和結構化文檔幫助團隊管理項目知識,包括項目目標、產品上下文、系統架構、技術細節、當前任務和進展等六個核心文檔類型。
Bangumi TV的MCP服務提供對BangumiTV API的訪問,支持查詢動漫、漫畫、音樂、遊戲等條目信息及相關角色、人員數據。
該項目實現了一個基於MCP協議的文件記憶庫服務器,為AI助手提供跨會話的項目上下文維護功能,支持初始化記憶庫、檢查狀態、讀取文件和追加條目等操作。
Banana Image MCP是一個基於MCP協議的AI圖像生成服務器,讓Claude等助手能夠使用Google Gemini模型生成高質量圖像,支持4K分辨率和智能模型選擇。
一個基於ChatGPT的輕量級MCP工具,通過BANT機制(預算、權限、需求、時間線)來篩選潛在客戶,並引導用戶逐步輸入信息。
Cline Memory Bank是一個為AI輔助開發設計的持久化項目上下文管理服務器,通過與VSCode的Cline擴展集成,實現跨會話的項目記憶功能,包括上下文維護、進度跟蹤和技術決策記錄。