
Bagel
Bagel là một mô hình và nền tảng AI đa phương thức thống nhất nguồn mở tiên phong, kết hợp mật mã tiên tiến với máy học để cho phép phát triển AI hợp tác, bảo vệ quyền riêng tư, có thể kiếm tiền trong khi cung cấp các khả năng mạnh mẽ trên văn bản, hình ảnh và video hiểu và tạo.
https://bagel-ai.org/?ref=aipure&utm_source=aipure

Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:May 27, 2025
Bagel là gì
Bagel là một nền tảng nghiên cứu AI và kiến trúc mô hình sáng tạo, chuyển đổi sự phát triển AI nguồn mở thông qua hai dịch vụ chính: 1) Một nền tảng tình báo sản phẩm chuyển đổi phản hồi của khách hàng và dữ liệu công ty thành thông tin chi tiết hữu ích và 2) Một mô hình AI đa phương thức thống nhất có thể mở rộng (BAGEL) có thể xử lý cả đầu vào/đầu ra hình ảnh và văn bản với các khả năng tương đương với các hệ thống độc quyền như GPT-4 và Gemini 2.0. Được thành lập bởi Bidhan Roy, người có nhiều kinh nghiệm trong cơ sở hạ tầng máy học tại các công ty như Amazon Alexa và Cash App, Bagel đặt mục tiêu làm cho sự phát triển AI nguồn mở bền vững hơn bằng cách đảm bảo phân bổ thích hợp và phân phối doanh thu công bằng cho tất cả những người đóng góp trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư và bảo mật.
Các Tính năng Chính của Bagel
Bagel là một nền tảng AI tiên tiến kết hợp trí tuệ sản phẩm và các khả năng đa phương thức. Nó có một kiến trúc thống nhất có thể xử lý cả xử lý hình ảnh và văn bản, cho phép các tác vụ từ phân tích phản hồi sản phẩm đến tạo và chỉnh sửa hình ảnh. Nền tảng này sử dụng mật mã tiên tiến để phát triển AI cộng tác an toàn đồng thời đảm bảo phân bổ doanh thu công bằng cho những người đóng góp. Nó tích hợp với các công cụ quy trình làm việc hiện có và sử dụng AI để phân tích phản hồi của khách hàng, xác định các khoảng trống của sản phẩm và định lượng tác động kinh doanh.
Kiến trúc AI đa phương thức: Sử dụng kiến trúc Mixture-of-Transformer-Experts (MoT) để xử lý cả dữ liệu trực quan và văn bản, cho phép các khả năng nâng cao trong tạo, chỉnh sửa và hiểu hình ảnh
Phát triển cộng tác an toàn: Triển khai các phương pháp mật mã để cho phép cộng tác an toàn trên các mô hình AI đồng thời bảo vệ dữ liệu độc quyền và đảm bảo phân bổ doanh thu phù hợp
Phân tích phản hồi tự động: Tự động trích xuất và phân tích phản hồi từ nhiều nguồn khác nhau như bản ghi, vé và cập nhật CRM để xác định các điểm khó khăn của sản phẩm và yêu cầu tính năng
Tích hợp quy trình làm việc: Tích hợp liền mạch với các công cụ hiện có như Salesforce, Zendesk, Jira và Gong để cung cấp thông tin chi tiết nơi các nhóm thực sự làm việc
Các Trường hợp Sử dụng của Bagel
Quản lý sản phẩm: Giúp các nhóm sản phẩm phân tích phản hồi của khách hàng, ưu tiên các tính năng và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu về lộ trình sản phẩm
Phát triển mô hình AI: Cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu xây dựng và kiếm tiền từ các mô hình AI nguồn mở một cách hợp tác trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư
Sáng tạo nội dung: Cung cấp các công cụ hỗ trợ AI để tạo và chỉnh sửa hình ảnh, video và nội dung văn bản cho mục đích tiếp thị và sáng tạo
Phân tích phản hồi của khách hàng: Phân tích các tương tác của khách hàng trên nhiều kênh khác nhau để xác định các xu hướng, điểm khó khăn và cơ hội cải thiện
Ưu điểm
Các tính năng bảo mật và quyền riêng tư mạnh mẽ với tuân thủ SOC2 Loại 2
Tích hợp toàn diện với các công cụ kinh doanh hiện có
Các khả năng đa phương thức nâng cao kết hợp xử lý văn bản và hình ảnh
Nhược điểm
Có thể yêu cầu nỗ lực thiết lập và tích hợp đáng kể
Kiến trúc phức tạp có thể có đường cong học tập cho người dùng mới
Cách Sử dụng Bagel
Truy cập BAGEL: Truy cập BAGEL thông qua Hugging Face hoặc cài đặt cục bộ. Mô hình này là nguồn mở và miễn phí sử dụng
Chọn Loại Tác vụ: Chọn tác vụ mong muốn của bạn: tạo hình ảnh, chỉnh sửa hình ảnh hoặc hiểu hình ảnh, vì BAGEL có thể xử lý tất cả các tác vụ này trong một mô hình tham số 7B duy nhất
Chuẩn bị Đầu vào: Chuẩn bị đầu vào của bạn có thể là văn bản, hình ảnh hoặc cả hai, tùy thuộc vào tác vụ của bạn. BAGEL xử lý đầu vào định dạng hỗn hợp
Tinh chỉnh (Tùy chọn): Nếu cần, hãy đào tạo thêm mô hình bằng PEFT hoặc LoRA để thích ứng hiệu quả với cả bộ dữ liệu trực quan và văn bản
Bật Chuỗi Suy nghĩ: Để có kết quả tốt hơn, đặc biệt là trong tạo văn bản thành hình ảnh, hãy bật tính năng chuỗi suy nghĩ cho phép mô hình 'suy nghĩ' trước khi tạo ra đầu ra
Thực hiện Tác vụ: Chạy tác vụ của bạn thông qua mô hình. Chi phí là khoảng $0,091 cho mỗi lần chạy trên Replicate
Xem xét Đầu ra: Xem xét đầu ra được tạo, có thể bao gồm hình ảnh, nội dung đã chỉnh sửa hoặc các phản hồi dựa trên sự hiểu biết tùy thuộc vào tác vụ ban đầu của bạn
Câu hỏi Thường gặp về Bagel
BAGEL là một Mô hình Đa phương thức Thống nhất mã nguồn mở có thể xử lý cả đầu vào/đầu ra hình ảnh và văn bản. Nó được thiết kế để cung cấp chức năng tương đương với các hệ thống độc quyền như GPT-4 và Gemini 2.0, với các khả năng tạo, hiểu, chỉnh sửa, chuyển đổi phong cách và điều hướng.
Video Bagel
Bài viết phổ biến

Top 5 trình tạo nhân vật NSFW tốt nhất năm 2025
May 29, 2025

Google Veo 3: Trình tạo video AI đầu tiên hỗ trợ âm thanh gốc
May 28, 2025

Top 5 AI Chatbot Bạn Gái NSFW Miễn Phí Bạn Cần Thử—Đánh Giá Thực Tế của AIPURE
May 27, 2025

SweetAI Chat so găng CrushOn.AI: Cuộc đối đầu đỉnh cao của bạn gái AI NSFW năm 2025
May 27, 2025