Bagel
Bagel 是一个开创性的开源统一多模态 AI 模型和平台，它将高级密码学与机器学习相结合，以实现可货币化、保护隐私的协作 AI 开发，同时在文本、图像和视频理解和生成方面提供强大的功能。
https://bagel-ai.org/?ref=aipure&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年05月27日
什么是 Bagel
Bagel 是一个创新的 AI 研究平台和模型架构，通过两项主要产品改变了开源 AI 开发：1) 一个产品智能平台，将客户反馈和公司数据转化为可操作的见解；2) 一个可扩展的统一多模态 AI 模型 (BAGEL)，可以处理图像和文本输入/输出，其能力与 GPT-4 和 Gemini 2.0 等专有系统相当。Bagel 由 Bidhan Roy 创立，他在 Amazon Alexa 和 Cash App 等公司拥有丰富的机器学习基础设施经验，Bagel 旨在通过确保对所有贡献者的适当归属和公平的收入分配，同时保持隐私和安全，使开源 AI 开发更具可持续性。
Bagel 的主要功能
Bagel是一个前沿的AI平台，结合了产品智能和多模态能力。它具有统一的架构，可以处理图像和文本处理，从而实现从产品反馈分析到图像生成和编辑的任务。该平台使用先进的密码学技术进行安全的协作AI开发，同时确保公平的收入归属给贡献者。它与现有的工作流程工具集成，并使用AI来分析客户反馈，识别产品差距并量化业务影响。
多模态AI架构: 使用混合Transformer专家（MoT）架构来处理视觉和文本数据，从而在图像生成、编辑和理解方面实现高级功能
安全协作开发: 实施密码学方法，以实现AI模型的安全协作，同时保护专有数据并确保适当的收入归属
自动反馈分析: 自动提取和分析来自各种来源（如记录、工单和CRM更新）的反馈，以识别产品痛点和功能请求
工作流程集成: 与Salesforce、Zendesk、Jira和Gong等现有工具无缝集成，以在团队实际工作的地方提供见解
Bagel 的使用场景
产品管理: 帮助产品团队分析客户反馈，确定功能优先级，并做出关于产品路线图的数据驱动决策
AI模型开发: 使开发人员和研究人员能够协作构建开源AI模型并从中获利，同时保持隐私
内容创作: 提供AI驱动的工具，用于生成和编辑图像、视频和文本内容，以用于营销和创意目的
客户反馈分析: 分析跨各种渠道的客户互动，以识别趋势、痛点和改进机会
优点
具有SOC2 Type 2合规性的强大安全性和隐私功能
与现有业务工具的全面集成
结合文本和视觉处理的高级多模态功能
缺点
可能需要大量的设置和集成工作
复杂的架构可能对新用户来说有一个学习曲线
如何使用 Bagel
访问 BAGEL: 通过 Hugging Face 访问 BAGEL 或在本地安装它。该模型是开源的，可以免费使用
选择任务类型: 选择您所需的任务：图像生成、图像编辑或图像理解，因为 BAGEL 可以在单个 7B 参数模型中处理所有这些任务
准备输入: 准备您的输入，可以是文本、图像或两者，具体取决于您的任务。BAGEL 可以处理混合格式的输入
微调（可选）: 如果需要，使用 PEFT 或 LoRA 进一步训练模型，以便通过视觉和文本数据集进行有效适配
启用思维链: 为了获得更好的结果，尤其是在文本到图像生成中，启用思维链功能，该功能允许模型在生成输出之前进行\"思考\"
执行任务: 通过模型运行您的任务。在 Replicate 上，每次运行的成本约为 0.091 美元
查看输出: 查看生成的输出，其中可能包括图像、编辑的内容或基于理解的响应，具体取决于您的初始任务
Bagel 常见问题
BAGEL是一个开源的统一多模态模型，可以处理图像和文本的输入/输出。它旨在提供与GPT-4和Gemini 2.0等专有系统相当的功能，具有生成、理解、编辑、风格转换和导航等能力。
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