文本到视频生成
图像到视频生成
视频扩展和帧填补
生成最长为一分钟的视频
保持视觉质量和提示一致性
模拟动态的物理世界
生成包含多个角色和特定运动的复杂场景
深层次的语言理解以精准解读提示
在多个镜头中保持角色和视觉风格的一致性
利用扩散模型和变换器架构
LLM Pricing, Google Gemma, Terracotta AI, eLLMo, Mistral 7B, Andes, Ko-fi, Collaborative LLM Tool, Mancer AI, Inferkit AI 是最好的付费/免费 Large Language Model tools.






大型语言模型(LLMs)是一种人工智能模型,经过大量文本数据训练,能够生成类似人类的文本。近年来,由于其在各种自然语言处理任务中表现出的惊人准确性和流畅性,引起了广泛关注。
核心功能
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价格
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如何使用
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Sora | 文本到视频生成 |
ChatGPT 免费 $0/月 免费版包括能够尝试图像生成,每天最多3张图像。
| 用户可以通过提供文本指令(提示)生成视频。此外,Sora可以将现有的静态图像进行动画处理或扩展现有视频的时长,填补缺失帧。 |
Lightning AI | 云GPU |
免费 $0 包含每月15个Lightning积分,1个免费活动Studio,4小时重启,单GPU Studios(T4,L4,A10G,L40S),最多2个并发GPU,使用可中断(spot)节省约80%,无限制的后台执行,32核CPU Studios,连接任何本地IDE或使用ssh,持久存储(50GB限制),多人实时协作,使用私有和公共模型,访问优化的Studio,通过我们的SDK进行自动化,社区支持(通过Discord)
| 通过在浏览器或任何本地IDE上使用云GPU来使用Lightning AI。可以在CPU上设置,在GPU上运行,并使用能在多个会话中保持环境的DevBox。可从模板开始,部署无代码API,或在浏览器中编辑全代码Studio模板,零设置。 |
YesChat.ai | 与 Claude 2 对话 | 在 YesChat.ai 注册一个免费的账户,以访问 Claude 2、GPT4V 和 Dalle3。使用聊天界面与 Claude 2 互动,上传图像进行 GPT4V 分析,或输入文本提示生成 Dalle3 图像。您还可以上传文件以进行问题解答,并浏览互联网以获取实时信息。 | |
DreamPress AI | AI 故事生成 | 在网站上简要描述你的故事创意,AI 故事创作工具将根据你的输入生成个性化故事。你还可以探索现存的故事并对其进行改编。 | |
Arize AI | 生成式 AI 跟踪 |
AX Pro $50 每月 $50,支持 3 个用户,最多 2 个模型或应用
| 通过使用 OpenTelemetry 将 Arize AX 集成到您的 AI 开发和生产管道中,以实现无缝可视化。使用该平台跟踪提示、变量、工具调用和代理,更快地调试,并在每个阶段自动化 AI 评估。 |
PersonalAI | 人工智能角色创建 | 企业使用 定制价格 多个人工智能角色许可证、专业培训的个人人工智能、模型培训平台 + 培训咨询、定制模型能力、先进模型定制、定制集成、企业安全与合规性、商业许可证 | 用户可以使用自己的数据培训人工智能角色,以自动化任务、简化工作流程并提高生产力。该平台提供模型培训、定制化和与现有系统集成的工具。用户可以通过直接消息和频道与人工智能角色互动,并为特定角色部署人工智能代理。 |
博查AI搜索 | 多模态AI搜索 | 博查AI搜索可以通过其AI开放平台和API使用。网站提供了如何使用它进行各种搜索类型的示例,如餐厅、酒店和学术搜索,使用自然语言进行输入。 | |
Mancer AI | 不受过滤的LLM |
基础积分包 4.99 想试试仅限付费的模型?不确定是否值得?不要担心。
每百万积分约4.00美元
| 要使用Mancer AI,您需要创建一个账户,选择一个模型,然后开始运行提示。Mancer AI不提供接口,因此您需要使用可以与Mancer的API进行交互的其他应用程序,例如SillyTavern。 |
Rizz! | AI 驱动的输入法,用于生成创意回复 | Rizz! 将强大的 AI 模型融入到你的 iPhone 输入法中,允许你直接从键盘生成定制的、创意的回复。 | |
re:tune | 无需编码的AI应用构建 |
爱好者 免费 10个个人聊天机器人,发布在您的网站上,每个聊天机器人1000条消息,每个聊天机器人100个用户,每月5个文件上传
| 用户可以注册re:tune,连接数据源来训练聊天机器人,为特定用例定制聊天机器人,然后通过API将其集成到各种工具和平台中。无需编码。 |
医疗保健:LLM可用于分析医疗记录、辅助临床决策并生成患者报告。
金融:LLM可帮助财务预测、风险评估和客服聊天机器人。
教育:LLM可用于创建个性化学习内容、评估学生文章和提供辅导帮助。
营销:LLM可帮助生成产品描述、分析客户反馈并创建定向内容。
大型语言模型的用户评价通常是积极的,许多人赞扬其生成高质量文本的能力和在各种NLP任务上的表现。然而,一些用户也表达了担忧,如滥用的潜在可能,例如生成虚假新闻或冒充真实人物。还有关于训练这些大型模型对环境的影响的讨论,鉴于需要大量计算资源。
聊天机器人和虚拟助手可以进行更自然和上下文感知的对话
写作辅助工具可以帮助用户撰写论文、文章或创意作品
语言翻译工具可以产生更准确流畅的翻译
情感分析系统可以更好地理解文本中表达的情绪和观点
要使用LLM,通常需要提供一个提示或上下文,模型将基于输入生成延续或完成。该过程涉及将输入进行标记化、输入模型并解码输出。许多LLM通过API或开源实现可供访问,这让开发者更容易将其集成到应用程序中。
提高各种NLP任务的准确性
能够生成连贯和上下文相关的文本
降低对特定任务训练数据的需求
灵活适应不同领域和任务
有潜力创建更具吸引力和互动性的对话式人工智能系统







































