
Bagel
Bagel, metin, resim ve video anlama ve oluşturma genelinde güçlü yetenekler sunarken, paraya dönüştürülebilir, gizliliği koruyan işbirlikçi AI geliştirmeyi sağlamak için gelişmiş kriptografiyi makine öğrenimiyle birleştiren öncü bir açık kaynaklı birleşik çok modlu AI modeli ve platformudur.
https://bagel-ai.org/?ref=aipure&utm_source=aipure

Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jun 16, 2025
Bagel Aylık Trafik Trendleri
Bagel, 83.671 ziyaret sayısına ulaştı ve %0,0 büyüme oranı kaydetti. Önemli ürün güncellemelerinin veya pazar faaliyetlerinin olmaması, mevcut kullanıcı tabanının kayda değer bir değişiklik olmadan stabil kaldığını gösteriyor.
Bagel Nedir
Bagel, müşteri geri bildirimlerini ve şirket verilerini eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştüren bir ürün zekası platformu ve 2) GPT-4 ve Gemini 2.0 gibi tescilli sistemlerle karşılaştırılabilir yeteneklere sahip, hem görüntü hem de metin girişlerini/çıkışlarını işleyebilen ölçeklenebilir bir birleşik çok modlu AI modeli (BAGEL) olmak üzere iki ana teklif aracılığıyla açık kaynaklı AI geliştirmeyi dönüştüren yenilikçi bir AI araştırma platformu ve model mimarisidir. Amazon Alexa ve Cash App gibi şirketlerde makine öğrenimi altyapısında kapsamlı deneyime sahip olan Bidhan Roy tarafından kurulan Bagel, gizliliği ve güvenliği korurken tüm katkıda bulunanlara uygun atıf ve adil gelir dağıtımı sağlayarak açık kaynaklı AI geliştirmeyi daha sürdürülebilir hale getirmeyi amaçlamaktadır.
Bagel Temel Özellikleri
Bagel, ürün zekası ve çok modlu yetenekleri birleştiren son teknoloji bir yapay zeka platformudur. Hem görüntü hem de metin işlemeyi yönetebilen birleşik bir mimariye sahiptir ve ürün geri bildirim analizinden görüntü oluşturma ve düzenlemeye kadar görevleri mümkün kılar. Platform, katkıda bulunanlara adil gelir atfedilmesini sağlarken, güvenli işbirlikçi yapay zeka geliştirme için gelişmiş kriptografi kullanır. Mevcut iş akışı araçlarıyla entegre olur ve müşteri geri bildirimlerini analiz etmek, ürün eksikliklerini belirlemek ve iş etkisini ölçmek için yapay zeka kullanır.
Çok Modlu Yapay Zeka Mimarisi: Görüntü oluşturma, düzenleme ve anlama konularında gelişmiş yetenekler sağlayan hem görsel hem de metinsel verileri işlemek için Mixture-of-Transformer-Experts (MoT) mimarisini kullanır
Güvenli İşbirlikçi Geliştirme: Tescilli verileri korurken ve uygun gelir atfedilmesini sağlarken yapay zeka modelleri üzerinde güvenli işbirliğini sağlamak için kriptografik yöntemler uygular
Otomatik Geri Bildirim Analizi: Ürün sorunlu noktalarını ve özellik isteklerini belirlemek için transkriptler, biletler ve CRM güncellemeleri gibi çeşitli kaynaklardan gelen geri bildirimleri otomatik olarak çıkarır ve analiz eder
İş Akışı Entegrasyonu: Ekiplerin gerçekten çalıştığı yerlerde içgörüler sağlamak için Salesforce, Zendesk, Jira ve Gong gibi mevcut araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olur
Bagel Kullanım Alanları
Ürün Yönetimi: Ürün ekiplerinin müşteri geri bildirimlerini analiz etmesine, özellikleri önceliklendirmesine ve ürün yol haritası hakkında veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olur
Yapay Zeka Modeli Geliştirme: Geliştiricilerin ve araştırmacıların gizliliği korurken açık kaynaklı yapay zeka modellerini işbirlikçi bir şekilde oluşturmasına ve bunlardan para kazanmasına olanak tanır
İçerik Oluşturma: Pazarlama ve yaratıcı amaçlar için görüntü, video ve metin içeriği oluşturmak ve düzenlemek için yapay zeka destekli araçlar sağlar
Müşteri Geri Bildirimi Analizi: Trendleri, sorunlu noktaları ve iyileştirme fırsatlarını belirlemek için çeşitli kanallardaki müşteri etkileşimlerini analiz eder
Artıları
SOC2 Tip 2 uyumluluğu ile güçlü güvenlik ve gizlilik özellikleri
Mevcut iş araçlarıyla kapsamlı entegrasyon
Metin ve görsel işlemeyi birleştiren gelişmiş çok modlu yetenekler
Eksileri
Önemli kurulum ve entegrasyon çabası gerektirebilir
Karmaşık mimari, yeni kullanıcılar için bir öğrenme eğrisine sahip olabilir
Bagel Nasıl Kullanılır
BAGEL'e Erişin: BAGEL'e Hugging Face aracılığıyla erişin veya yerel olarak kurun. Model açık kaynaklıdır ve kullanımı ücretsizdir
Görev Türünü Seçin: İstediğiniz görevi seçin: görüntü oluşturma, görüntü düzenleme veya görüntü anlama, çünkü BAGEL tüm bu görevleri tek bir 7B parametreli modelde işleyebilir
Girdiyi Hazırlayın: Görevinize bağlı olarak, metin, resim veya her ikisi de olabilen girdinizi hazırlayın. BAGEL, karma formatlı girdileri işler
İnce Ayar (İsteğe Bağlı): Gerekirse, hem görsel hem de metinsel veri kümeleriyle verimli uyarlama için PEFT veya LoRA kullanarak modeli daha da eğitin
Düşünce Zincirini Etkinleştirin: Özellikle metinden görüntüye oluşturmada daha iyi sonuçlar için, modelin çıktıları oluşturmadan önce 'düşünmesini' sağlayan düşünce zinciri özelliğini etkinleştirin
Görevi Yürütün: Görevinizi model aracılığıyla çalıştırın. Replicate'te çalıştırma başına maliyet yaklaşık 0,091 ABD dolarıdır
Çıktıyı İnceleyin: İlk görevinize bağlı olarak, resimler, düzenlenmiş içerik veya anlama tabanlı yanıtlar içerebilen oluşturulan çıktıyı inceleyin
Bagel SSS
BAGEL, hem g\u00f6rsel hem de metin girdilerini/çıktılarını işleyebilen a\u00e7ık kaynaklı Birleşik Çok Modlu bir Modeldir. GPT-4 ve Gemini 2.0 gibi tescilli sistemlere benzer işlevsellik sunmak i\u00e7in tasarlanmıştır ve oluşturma, anlama, d\u00fczenleme, stil aktarımı ve navigasyon yeteneklerine sahiptir.
Bagel Videosu
Popüler Makaleler

SweetAI Chat ve HeraHaven Karşılaştırması: 2025'te Ateşli AI Sohbet Uygulamanızı Bulun
Jul 10, 2025

SweetAI Chat ve Secret Desires: Hangi AI Partner Builder Sizin İçin Doğru? | 2025
Jul 10, 2025

2025'te Viral Yapay Zeka Hayvan Videoları Nasıl Oluşturulur: Adım Adım Kılavuz
Jul 3, 2025

2025'teki En İyi SweetAI Chat Alternatifleri: En İyi Yapay Zeka Kız Arkadaş ve NSFW Sohbet Platformları Karşılaştırması
Jun 30, 2025
Bagel Web Sitesi Analitiği
Bagel Trafik ve Sıralamaları
278.3K
Aylık Ziyaretler
#158945
Küresel Sıralama
-
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: Apr 2025-Jun 2025
Bagel Kullanıcı İçgörüleri
00:01:18
Ort. Ziyaret Süresi
2.26
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
49.64%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
Bagel'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
US: 29.12%
IN: 8.75%
KZ: 6.25%
IT: 5.37%
VN: 4.06%
Others: 46.46%