Bagel
Bagel 是一個開創性的開源統一多模態 AI 模型和平台，它將高級密碼學與機器學習相結合，以實現可貨幣化、保護隱私的協作 AI 開發，同時在文本、圖像和視頻理解和生成方面提供強大的功能。
https://bagel-ai.org/?ref=aipure&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年05月27日
什麼是 Bagel
Bagel 是一個創新的 AI 研究平台和模型架構，通過兩個主要產品改變了開源 AI 開發：1) 一個將客戶反饋和公司數據轉換為可操作見解的產品情報平台，以及 2) 一個可擴展的統一多模態 AI 模型 (BAGEL)，可以處理圖像和文本輸入/輸出，其功能與 GPT-4 和 Gemini 2.0 等專有系統相當。Bagel 由 Bidhan Roy 創立，他在 Amazon Alexa 和 Cash App 等公司的機器學習基礎設施方面擁有豐富的經驗，Bagel 旨在通過確保適當的歸屬和公平的收入分配給所有貢獻者，同時保持隱私和安全，使開源 AI 開發更具可持續性。
Bagel 的主要功能
「Bagel」是一個尖端的人工智慧平台，結合了產品智慧和多模態功能。它採用統一的架構，可以處理圖像和文字處理，從產品回饋分析到圖像生成和編輯，都能勝任。該平台使用先進的密碼學技術，實現安全協作的人工智慧開發，同時確保公平的收入歸屬給貢獻者。它與現有的工作流程工具整合，並使用人工智慧來分析客戶回饋、識別產品差距並量化業務影響。
多模態人工智慧架構: 使用混合轉換器專家 (MoT) 架構來處理視覺和文字數據，從而在圖像生成、編輯和理解方面實現高級功能
安全協作開發: 實施密碼學方法，以實現人工智慧模型的安全協作，同時保護專有數據並確保適當的收入歸屬
自動回饋分析: 自動提取和分析來自各種來源（如文字記錄、工單和 CRM 更新）的回饋，以識別產品痛點和功能請求
工作流程整合: 與現有工具（如 Salesforce、Zendesk、Jira 和 Gong）無縫整合，以在團隊實際工作的地方提供見解
Bagel 的使用案例
產品管理: 幫助產品團隊分析客戶回饋、確定功能優先順序，並根據數據做出關於產品路線圖的決策
人工智慧模型開發: 使開發人員和研究人員能夠協作構建開源人工智慧模型並從中獲利，同時保持隱私
內容創作: 提供人工智慧驅動的工具，用於生成和編輯圖像、影片和文字內容，以用於行銷和創意目的
客戶回饋分析: 分析跨各種管道的客戶互動，以識別趨勢、痛點和改進機會
優點
具有 SOC2 Type 2 合規性的強大安全性和隱私功能
與現有業務工具的全面整合
結合文字和視覺處理的先進多模態功能
缺點
可能需要大量的設置和整合工作
複雜的架構可能對新用戶來說有學習曲線
如何使用 Bagel
訪問 BAGEL: 通過 Hugging Face 訪問 BAGEL 或在本地安裝它。該模型是開源且免費使用的
選擇任務類型: 選擇您想要的任務：圖像生成、圖像編輯或圖像理解，因為 BAGEL 可以在單個 7B 參數模型中處理所有這些任務
準備輸入: 準備您的輸入，可以是文本、圖像或兩者，具體取決於您的任務。BAGEL 處理混合格式的輸入
微調（可選）: 如果需要，使用 PEFT 或 LoRA 進一步訓練模型，以便通過視覺和文本數據集進行高效適應
啟用鏈式思考: 為了獲得更好的結果，尤其是在文本到圖像生成中，啟用鏈式思考功能，該功能允許模型在生成輸出之前進行「思考」
執行任務: 通過模型運行您的任務。在 Replicate 上每次運行的成本約為 0.091 美元
查看輸出: 查看生成的輸出，其中可能包括圖像、編輯的內容或基於理解的響應，具體取決於您的初始任務
Bagel 常見問題
BAGEL 是一個開源的統一多模態模型，可以處理圖像和文本的輸入/輸出。它的設計旨在提供與 GPT-4 和 Gemini 2.0 等專有系統相當的功能，具有生成、理解、編輯、風格轉換和導航等能力。
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