AI 工具目录

全站 8 款收录工具,按分类浏览,支持定价模式、开源与国内可达性筛选。

OpenCompass司南

3.7

OpenCompass司南是由上海人工智能实验室联合多家机构发起的开源大语言模型评测平台,核心定位为提供中立、可复现的大模型能力评测服务。平台支持超100个主流基准数据集,覆盖知识推理、数学计算、代码生成、语言理解、多模态处理等二十余个能力维度,可满足不同场景下的模型性能核验需求。平台面向大模型研发团队、AI领域研究者、企业技术选型人员、高校相关专业学生等群体,可用于模型研发过程中的能力迭代验证、学术研究中的性能对比、企业落地场景下的模型选型参考等多个场景,同时所有评测流程与数据完全开源,支持用户自定义评测任务配置。

国内可访问大模型评测AI评测平台模型排行榜

Label Studio

3.5

Label Studio是一款灵活的开源数据标注平台,核心定位是为AI模型训练提供多类型数据标注解决方案,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音、视频等多个AI技术领域。平台支持图像分类、对象检测、语义分割、文本命名实体识别、音频说话人分割等数十种标注类型,适配不同场景的数据标注需求。同时支持本地部署、云端部署两种部署方式,满足个人开发者、小型AI团队、企业级研发部门的不同使用要求,可用于AI项目训练数据准备、标注任务团队协作、标注结果质量校验等多个场景,帮助用户完成标准化的训练数据集构建工作。

国内可访问数据标注开源工具AI训练数据

Wren AI

3.5

Wren AI是一款开源的生成式商业智能(GenBI)工具和SQL智能体,核心定位是降低数据分析的技术门槛,让不同技术背景的团队成员都能通过自然语言完成数据查询与分析。其核心功能包括自然语言转SQL查询、自动化洞察与可视化生成、AI驱动的数据清理,同时支持与Excel、Google Sheets等常用办公工具集成,还提供API接口供开发者二次嵌入。目标用户覆盖非技术背景的业务人员、产品经理、数据分析师、企业管理者以及应用开发者,可应用于日常业务数据查询、定期经营报告生成、CRM系统智能化升级、数据预处理等多种场景,帮助组织提升数据获取效率,支撑数据驱动决策。

国内可访问商业智能SQL生成数据分析

TableFlow

3.5

TableFlow是一款开源的数据导入平台,核心定位为帮助企业完成客户数据的采集、标准化转换与统一管理。平台支持可定制化导入组件嵌入,提供数据自动校验、字段智能匹配与格式转换功能,可适配不同业务系统的数据格式要求。目标用户涵盖企业运营人员、产品研发团队、数据分析师等群体,适用于SaaS服务客户数据导入、市场活动线索收集、CRM系统数据迁移、用户上传数据批量处理等多种场景,降低企业数据导入的开发与人工整理成本。

国内可访问数据导入开源工具数据校验

MAmmoTH-VL

3.5

MAmmoTH-VL是面向多模态推理领域的学术研究与应用支撑平台,核心面向多模态大模型研发人员、数学教育相关从业者、AI研究学者等群体。平台搭载基于指令调优优化的多模态大语言模型,可支撑多模态数学题解析、跨模态推理任务评测、推理过程可解释性分析三类核心需求。用户可通过平台体验模型对图文结合数学题的解答过程,也可获取开源数据集用于相关模型训练,还能借助基准测试结果对比不同多模态模型的推理能力,适合学术研究、教育工具开发、多模态模型迭代等场景使用。

国内可访问多模态大模型数学推理开源数据集

EgoLife

3.5

EgoLife是聚焦长期多模态日常生活场景的AI研究项目平台,核心定位是为长期上下文理解、多视角行为分析等AI方向的研究提供真实数据集与技术框架支撑。平台收录六名志愿者一周共享生活的50小时标注数据,涵盖日常起居、协作办公、休闲社交等多类真实场景,内置EgoRAG检索增强生成框架,支持多模态数据的长期关联查询与上下文推理。目标用户包括AI领域研究人员、计算机视觉方向开发者、人机交互研究学者,可用于日常行为预测模型训练、具身智能系统开发、多模态大模型性能测试等多种研究场景。

国内可访问多模态数据集AI研究平台EgoRAG框架

LiveFood

3.5

LiveFood是面向计算机视觉、食品计算领域研究人员推出的美食视频数据集服务平台,核心定位是提供标准化标注的美食类视频数据资源与配套算法参考方案。平台目前收录超5100条覆盖食材、烹饪、呈现、食用四大类别的美食视频,所有内容均经过专业人员标注与双重校验,同时提供自研全局原型编码(GPE)模型作为增量学习场景的算法参考。目标用户包括高校计算机相关专业师生、AI企业食品场景算法开发人员、食品科学领域研究人员,可满足美食动作识别模型训练、食品计算领域算法迭代、增量学习任务基准测试等多场景使用需求。

国内可访问美食视频数据集食品计算计算机视觉

Diffusion with Forward Models

3.5

Diffusion with Forward Models 是聚焦于结合前向模型的扩散概率模型技术学术展示站点,核心定位是呈现可通过已知可微分前向模型,从非直接观测信号分布中采样的扩散模型技术方案。核心功能包括逆图形学3D场景生成、部分观测信号分布采样、计算机视觉相关任务适配。目标用户覆盖计算机视觉领域研究人员、3D内容开发从业者、深度学习算法工程师、高校相关专业师生、图形学技术研究者。使用场景包括单张2D图像生成匹配的3D场景分布、不完整观测数据下的信号重建、计算机视觉逆问题求解、3D内容创作的原型生成、算法研究中的技术对比验证等。

国内可访问扩散模型计算机视觉逆图形学