人工智能不是未来会发生的事情，而是现在正在发生。借助 Robi，最大限度地提高您的创意能力，增强客户互动，并确保强大的竞争优势。
“Robi AI”是一家人工智能公司。它提供了一个人工智能平台，致力于改变内容创作的场景以及企业和个人互动的方式。
该公司的具体信息如下：
其总部位于亚美尼亚的埃里温（Yerevan, Armenia）。公司创始人是 Alen Hovhannisians。
免责声明：本网站仅提供网址导航服务，对链接内容不负任何责任或担保。
15 天前
2025年10月29日，苹果公司发布了名为Pico-Banana-400K的大规模研究数据集，旨在推动文本引导图像编辑技术的发展。 数据集概况：Pico-Banana-400K包含40万张图像，其研究论文题为《Pico-Banana-400K：面向文本引导图像编辑的大规模数据集》。该数据集采用非商业性研究许可发布，学术机构和研究人员可免费使用。 构建过程：研究团队首先从OpenImages数据集中选取大量真实照片，以确保图像内容的多样性，涵盖人物、物体及含文字场景等。然后设计了35种不同类型的图像修改指令，将其归入像素与光度调整、以人为中心的编辑、场景构成与多主体编辑等八大类别。接着，把原始图像与编辑指令输入至Nanon-Banana模型进行图像编辑，生成结果由Gemini 2.5-Pro模型进行自动评估，只有通过双重验证的结果才会被纳入最终数据集。 数据集构成： 单轮监督微调整子集：包含25.8万个成功的单轮图像编辑示例，涵盖了35种编辑分类法的全部范围，为模型训练提供强大的监督信号。 多轮编辑集：包含7.2万个按顺序进行的编辑交互示例，序列长度从2到5轮不等，用于研究连续修改中的顺序编辑、推理与规划。 偏好集：包含5.6万个示例，由原始图像、指令、成功编辑和失败编辑组成的三联体，可用于训练奖励模型和应用直接偏好优化等对齐技术。 长短指令配对集：用于发展指令重写与摘要能力。 发布意义：尽管Nanon-Banana在精细空间控制、布局外推和文字排版处理方面仍存在局限，但Pico-Banana-400K为下一代文本引导图像编辑模型提供了一个坚实、可复现的训练与评测基础。目前，相关研究论文已发布于预印本平台arXiv，完整的Pico-Banana-400K数据集也已在GitHub上向全球研究者免费开放。 （新闻来源：github.com/apple/pico-banana-400k ）
3 个月前
T5：Text-to-Text Transfer Transformer
1 年前
语言大模型（LLM）能够生成图片和视频的能力主要依赖于其多模态学习和生成技术。
1 年前
Fal.ai通过为生成模型提供最快的推理，使开发人员能够创建响应式、沉浸式且经济高效的体验。
1 年前
通义语音团队开源了语音基座大模型：SenseVoice和CosyVoice。
1 年前
Seed-TTS：一种高质量多功能语音生成模型
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI