Bagel
Bagel est un modèle et une plateforme d'IA multimodal unifié open source pionnier qui combine une cryptographie avancée avec l'apprentissage automatique pour permettre un développement d'IA collaboratif monétisable et respectueux de la vie privée tout en offrant de puissantes capacités de compréhension et de génération de texte, d'image et de vidéo.
https://bagel-ai.org/?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jun 16, 2025
Tendances du trafic mensuel de Bagel
Bagel a atteint 83 671 visites avec un taux de croissance de 0,0%. L'absence de mises à jour significatives du produit ou d'activités marketing suggère que la base d'utilisateurs actuelle reste stable, sans changements notables.
Qu'est-ce que Bagel
Bagel est une plateforme de recherche en IA et une architecture de modèle innovantes qui transforment le développement de l'IA open source grâce à deux offres principales : 1) Une plateforme d'intelligence produit qui convertit les commentaires des clients et les données de l'entreprise en informations exploitables, et 2) Un modèle d'IA multimodal unifié et évolutif (BAGEL) qui peut gérer les entrées/sorties d'images et de texte avec des capacités comparables aux systèmes propriétaires tels que GPT-4 et Gemini 2.0. Fondée par Bidhan Roy, qui possède une vaste expérience dans l'infrastructure d'apprentissage automatique dans des entreprises comme Amazon Alexa et Cash App, Bagel vise à rendre le développement de l'IA open source plus durable en assurant une attribution appropriée et une distribution équitable des revenus à tous les contributeurs tout en maintenant la confidentialité et la sécurité.
Caractéristiques principales de Bagel
Bagel est une plateforme d'IA de pointe qui combine l'intelligence produit et des capacités multimodales. Elle dispose d'une architecture unifiée capable de traiter à la fois des images et du texte, permettant des tâches allant de l'analyse des commentaires sur les produits à la génération et à la modification d'images. La plateforme utilise une cryptographie avancée pour un développement collaboratif sécurisé de l'IA tout en garantissant une attribution équitable des revenus aux contributeurs. Elle s'intègre aux outils de flux de travail existants et utilise l'IA pour analyser les commentaires des clients, identifier les lacunes des produits et quantifier l'impact commercial.
Architecture d'IA multimodale: Utilise l'architecture Mixture-of-Transformer-Experts (MoT) pour traiter les données visuelles et textuelles, permettant des capacités avancées de génération, de modification et de compréhension d'images
Développement collaboratif sécurisé: Met en œuvre des méthodes cryptographiques pour permettre une collaboration sûre sur les modèles d'IA tout en protégeant les données propriétaires et en assurant une attribution appropriée des revenus
Analyse automatisée des commentaires: Extrait et analyse automatiquement les commentaires provenant de diverses sources telles que les transcriptions, les tickets et les mises à jour CRM pour identifier les points faibles des produits et les demandes de fonctionnalités
Intégration du flux de travail: S'intègre de manière transparente aux outils existants tels que Salesforce, Zendesk, Jira et Gong pour fournir des informations là où les équipes travaillent réellement
Cas d'utilisation de Bagel
Gestion de produit: Aide les équipes de produits à analyser les commentaires des clients, à hiérarchiser les fonctionnalités et à prendre des décisions fondées sur des données concernant la feuille de route des produits
Développement de modèles d'IA: Permet aux développeurs et aux chercheurs de créer et de monétiser en collaboration des modèles d'IA open source tout en préservant la confidentialité
Création de contenu: Fournit des outils basés sur l'IA pour générer et modifier des images, des vidéos et du contenu textuel à des fins de marketing et de création
Analyse des commentaires des clients: Analyse les interactions avec les clients sur différents canaux pour identifier les tendances, les points faibles et les opportunités d'amélioration
Avantages
Fonctionnalités de sécurité et de confidentialité renforcées avec la conformité SOC2 Type 2
Intégration complète avec les outils commerciaux existants
Capacités multimodales avancées combinant le traitement de texte et visuel
Inconvénients
Peut nécessiter des efforts importants de configuration et d'intégration
L'architecture complexe pourrait entraîner une courbe d'apprentissage pour les nouveaux utilisateurs
Comment utiliser Bagel
Accéder à BAGEL: Accédez à BAGEL via Hugging Face ou installez-le localement. Le modèle est open source et gratuit.
Sélectionner le type de tâche: Choisissez le type de tâche souhaité : génération d'images, édition d'images ou compréhension d'images, car BAGEL peut gérer toutes ces tâches dans un seul modèle de paramètre 7B.
Préparer l'entrée: Préparez votre entrée qui peut être du texte, des images ou les deux, selon votre tâche. BAGEL gère les entrées de format mixte.
Affiner (facultatif): Si nécessaire, entraînez davantage le modèle en utilisant PEFT ou LoRA pour une adaptation efficace avec des ensembles de données visuels et textuels.
Activer la chaîne de pensée: Pour de meilleurs résultats, en particulier dans la génération de texte à image, activez la fonction de chaîne de pensée qui permet au modèle de 'penser' avant de générer des sorties.
Exécuter la tâche: Exécutez votre tâche via le modèle. Le coût est d'environ 0,091 $ par exécution sur Replicate.
Examiner la sortie: Examinez la sortie générée, qui peut inclure des images, du contenu modifié ou des réponses basées sur la compréhension en fonction de votre tâche initiale.
FAQ de Bagel
BAGEL est un modèle multimodal unifié open source qui peut gérer les entrées/sorties d'images et de texte. Il est conçu pour offrir des fonctionnalités comparables aux systèmes propriétaires tels que GPT-4 et Gemini 2.0, avec des capacités de génération, de compréhension, d'édition, de transfert de style et de navigation.
Vidéo de Bagel
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Analyses du site web de Bagel
Trafic et classements de Bagel
278.3K
Visites mensuelles
#158945
Classement mondial
-
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Apr 2025-Jun 2025
Aperçu des utilisateurs de Bagel
00:01:18
Durée moyenne de visite
2.26
Pages par visite
49.64%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de Bagel
US: 29.12%
IN: 8.75%
KZ: 6.25%
IT: 5.37%
VN: 4.06%
Others: 46.46%
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