Popular Phát triển AI AI tools include DefinedCrowd, Mercor, Playment, Nebius, Salad, Wirestock, Clore.ai, Xano, Sapien và GreenNode, helping you work more efficiently.
Failspot là một nền tảng cộng đồng nơi người dùng có thể gửi và bình chọn các lỗi của mô hình AI, với các chuyên gia xác minh các bài gửi. Lỗi được bình chọn nhiều nhất sẽ giành giải thưởng 100 đô la hàng tuần, thúc đẩy một môi trường hợp tác để xác định và hiểu các giới hạn của AI, đặc biệt đối với các mô hình như Grok và Gemini.
Đảm bảo chất lượng
PloyD là một nền tảng vận hành AI doanh nghiệp được thiết kế để hợp lý hóa quá trình đưa các mô hình và ứng dụng AI vào sản xuất. Nó giải quyết các thách thức phổ biến như tắc nghẽn tốc độ phát triển, phức tạp về hạ tầng, hiệu quả nhóm và tuân thủ bảo mật, cho phép các tổ chức triển khai, quản lý và mở rộng các giải pháp AI một cách tự tin và nhanh chóng.
Hệ thống RAG
Flutch là một nền tảng toàn diện để phát triển, triển khai và quản lý các tác nhân AI tùy chỉnh, tập trung mạnh vào khả năng quan sát, kiểm soát chất lượng và quản lý chi phí. Nó trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các quy trình làm việc AI đáng tin cậy, kiểm tra tác nhân một cách nghiêm ngặt, giám sát hiệu suất trong thời gian thực và tích hợp liền mạch vào các hệ thống hiện có, đảm bảo các giải pháp AI được triển khai một cách tự tin và hoạt động hiệu quả.
Quản lý Đại diện
Twigg là một giao diện trò chuyện AI sáng tạo, biến các cuộc hội thoại tuyến tính thành cây ý tưởng tương tác, phân nhánh. Nó giúp người dùng quản lý ngữ cảnh, khám phá các ý tưởng phụ và trực quan hóa các dự án phức tạp, giúp việc cộng tác dài hạn với LLM hiệu quả và trực quan hơn.
Quản lý ngữ cảnh
Gabber là một nền tảng mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng AI đa phương thức thời gian thực có khả năng nhìn, nghe và nói. Nó cung cấp suy luận độ trễ thấp cho Mô hình Ngôn ngữ Thị giác (VLM), Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) và Chuyển giọng nói thành văn bản (STT), kết hợp với hệ thống điều phối dựa trên đồ thị để phát triển và triển khai nhanh chóng.
AI đàm thoại
Xano là một nền tảng backend no-code có khả năng mở rộng, giúp các nhà phát triển và đội ngũ xây dựng các ứng dụng và tác nhân AI sẵn sàng sản xuất với tốc độ nhanh. Nó cung cấp giải pháp hợp nhất cho API, cơ sở dữ liệu Postgres được quản lý, logic trực quan và cơ sở hạ tầng tự động mở rộng, loại bỏ nhu cầu DevOps phức tạp.
Xây dựng tác nhân
Serpex là một API tìm kiếm nhanh, giá cả phải chăng và đáng tin cậy được thiết kế cho các dự án AI và dữ liệu. Nó cung cấp kết quả tìm kiếm web có cấu trúc, thời gian thực từ nhiều công cụ tìm kiếm lớn, vượt qua các thách thức phổ biến như CAPTCHA và chặn địa lý.
Nguồn dữ liệu
Metorial là một nền tảng tích hợp cho các tác nhân AI, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng, triển khai và giám sát các ứng dụng AI tác nhân mạnh mẽ. Nó cung cấp các kết nối liền mạch đến hàng trăm công cụ, nguồn dữ liệu và API thông qua nền tảng Model Context Protocol (MCP) không máy chủ, cung cấp SDK mạnh mẽ, khả năng quan sát và bảo mật cấp doanh nghiệp cho các giải pháp AI có thể mở rộng.
AI Chủ động
Amarsia là một nền tảng trực quan được thiết kế để giúp các nhóm dễ dàng xây dựng, triển khai và giám sát các tính năng AI tùy chỉnh dưới dạng API sẵn sàng sử dụng. Nó loại bỏ nhu cầu về mã hóa chuyên sâu hoặc chuyên môn kỹ thuật AI, cho phép phát triển nhanh chóng các quy trình làm việc thông minh, cơ sở kiến thức và giải pháp AI đa phương thức với kiểm soát phiên bản và giám sát hiệu suất tích hợp.
Tự động hóa quy trình làm việc
Citronetic là một nền tảng SaaS chuyên biệt để kiểm thử và phân tích MCP (Nền tảng Đàm thoại Đa phương thức), đảm bảo việc khám phá công cụ mạnh mẽ, xử lý ý định và thành công luồng UI trên các nền tảng LLM hàng đầu như ChatGPT, Claude, Google AI và Apple Intelligence.
Tối ưu hóa LLM
Datalis là một nền tảng ưu tiên quyền riêng tư cho phép người dùng được trả tiền cho dữ liệu của họ một cách an toàn. Nền tảng này cung cấp cho các nhà phát triển AI các bộ dữ liệu đã được tổng hợp, ẩn danh và xác minh sự đồng thuận để kiểm tra độ thiên vị và cải thiện tính công bằng của mô hình, đảm bảo quyền riêng tư của người dùng không bao giờ bị xâm phạm.
AI Đạo đức
Cols AI là một nền tảng GenAI cấp doanh nghiệp để xây dựng và triển khai các tác nhân giọng nói AI tùy chỉnh. Nó tận dụng một công cụ dữ liệu mạnh mẽ và khả năng tinh chỉnh để tạo ra các bot thoại được cá nhân hóa cao, nhận biết ngữ cảnh cho hỗ trợ khách hàng, bán hàng và tự động hóa vận hành, được đào tạo trên dữ liệu kinh doanh của riêng bạn.
Tinh chỉnh mô hình
DefinedCrowd là nhà cung cấp hàng đầu về dữ liệu huấn luyện AI chất lượng cao. Nền tảng này tận dụng cộng đồng toàn cầu để thu thập, gán nhãn và làm giàu dữ liệu cho các mô hình học máy, chuyên về giọng nói, NLP và thị giác máy tính. DefinedCrowd cung cấp dịch vụ được quản lý toàn diện để giúp các công ty xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ và không thiên vị ở quy mô lớn.
Học máy
Vana là một mạng lưới mở, phi tập trung dành cho dữ liệu do người dùng sở hữu. Nó trao quyền cho các cá nhân kiểm soát dấu chân kỹ thuật số của họ, đóng góp vào các Tập thể Dữ liệu do cộng đồng quản lý và kiếm phần thưởng. Vana nhằm mục đích tạo ra một nền kinh tế dữ liệu minh bạch và công bằng để cung cấp năng lượng cho thế hệ AI tiếp theo với dữ liệu chất lượng cao, có nguồn gốc đạo đức.
Quản lý dữ liệu
Cirrascale cung cấp các dịch vụ đám mây GPU chuyên dụng, hiệu suất cao được thiết kế riêng cho AI quy mô lớn, học sâu và Điện toán hiệu năng cao (HPC). Nền tảng này cung cấp quyền truy cập vào phần cứng GPU NVIDIA mới nhất và cơ sở hạ tầng có thể mở rộng, cho phép các tổ chức đào tạo các mô hình khổng lồ và chạy các khối lượng công việc tính toán phức tạp một cách hiệu quả.
Huấn luyện mô hình
Clore.ai là một thị trường GPU phi tập trung cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào mạng lưới tài nguyên máy tính hiệu suất cao toàn cầu. Nền tảng này kết nối người dùng cần sức mạnh GPU cho các tác vụ như huấn luyện AI, kết xuất 3D và mô phỏng khoa học với các chủ sở hữu phần cứng muốn kiếm tiền từ máy chủ nhàn rỗi của họ. Nền tảng có thị trường cho thuê linh hoạt, tiền điện tử riêng (CLORE) để giao dịch và hệ thống Bằng chứng Nắm giữ (POH) độc đáo để tăng phần thưởng và giảm giá, tạo ra một hệ sinh thái toàn diện cho máy tính hiệu suất cao.
Huấn luyện mô hình
Salad là một nền tảng đám mây GPU phân tán, khai thác sức mạnh tính toán chưa được sử dụng từ mạng lưới PC cá nhân toàn cầu. Nền tảng này cung cấp cho doanh nghiệp các tài nguyên GPU theo yêu cầu, có khả năng mở rộng và giá cả cực kỳ phải chăng cho các tác vụ AI/ML, huấn luyện mô hình và suy luận, giúp giảm chi phí tính toán lên đến 90% so với các nhà cung cấp đám mây truyền thống.
Triển khai mô hình
Sapien là một xưởng đúc dữ liệu phi tập trung cung cấp dữ liệu huấn luyện AI cấp doanh nghiệp. Nền tảng này tận dụng mạng lưới cộng tác viên toàn cầu để cung cấp dữ liệu chuyên biệt, chất lượng cao cho các hệ thống AI phức tạp, bao gồm chú thích 3D/4D, suy luận chuyên gia và thu thập dữ liệu quy mô lớn.
Dữ liệu huấn luyện
GreenNode là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây AI toàn diện, cung cấp các giải pháp GPU NVIDIA hiệu suất cao cho các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập tức thì vào các tài nguyên tiên tiến như GPU H100, cơ sở hạ tầng có thể mở rộng và sự hỗ trợ chuyên môn từ AI Lab. Tập trung vào hiệu quả chi phí và hiệu suất, GreenNode giúp tăng tốc quá trình huấn luyện, tinh chỉnh và suy luận mô hình, với sự hiện diện mạnh mẽ tại Đông Nam Á.
Huấn luyện mô hình
Mercor là một nền tảng do AI cung cấp, kết nối nhân tài ưu tú toàn cầu với các cơ hội việc làm từ xa. Nền tảng này sử dụng AI để sàng lọc và kết nối ứng viên, đồng thời cung cấp cho các công ty dữ liệu con người thiết yếu để đào tạo và đánh giá các mô hình AI tiên tiến thông qua Học tăng cường từ Phản hồi của Con người (RLHF).
Gán nhãn dữ liệu
Playment là một nền tảng giải pháp dữ liệu cấp doanh nghiệp, hiện là một phần của TELUS International. Nền tảng này chuyên cung cấp dữ liệu chất lượng cao do con người chú thích để huấn luyện và xác thực các mô hình AI và học máy. Tận dụng cộng đồng toàn cầu với hơn một triệu người đóng góp, Playment cung cấp các dịch vụ như thu thập, chú thích và xác thực dữ liệu cho thị giác máy tính, NLP và AI tạo sinh, đảm bảo tốc độ, quy mô và độ chính xác cho các dự án AI đầy tham vọng.
Huấn luyện mô hình
Nebius là một nền tảng đám mây hiệu suất cao được thiết kế đặc biệt cho AI và học máy. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập vào các GPU NVIDIA mới nhất, các cụm có thể mở rộng với mạng InfiniBand và các dịch vụ được quản lý hoàn toàn như Kubernetes và Slurm, cho phép đào tạo, tinh chỉnh và suy luận mô hình AI liền mạch ở mọi quy mô.
Học máy
MeshChain là một mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp các tài nguyên có thể mở rộng và hiệu quả về chi phí cho việc huấn luyện AI, suy luận và kết xuất đồ họa game. Bằng cách tận dụng mạng lưới các nút phân tán toàn cầu, nó giảm đáng kể chi phí cơ sở hạ tầng và tăng tốc các tác vụ tính toán, giúp công nghệ tiên tiến dễ tiếp cận hơn với các nhà phát triển, doanh nghiệp và game thủ.
Huấn luyện mô hình
Tafi là nhà cung cấp hàng đầu về bộ dữ liệu nhân vật 3D cấp doanh nghiệp cho việc huấn luyện AI, mô phỏng và sáng tạo nội dung. Nền tảng này cung cấp các nhân vật 3D có thể mở rộng, đồng nhất về cấu trúc liên kết và được tạo theo tham số, hoàn chỉnh với siêu dữ liệu phong phú, để cung cấp năng lượng cho các mô hình AI tiên tiến trong lĩnh vực robot, trò chơi, XR và học đa phương thức.
Tạo mô hình 3DCông cụ Phát triển AI là các nền tảng, thư viện và framework được thiết kế để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy. Những công cụ này cung cấp cơ sở hạ tầng nền tảng để tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh, từ chuẩn bị dữ liệu và thử nghiệm mô hình đến triển khai sản phẩm và quản lý vòng đời. Chúng trao quyền cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu để chuyển đổi các thuật toán phức tạp thành ứng dụng thực tế, đẩy nhanh toàn bộ quy trình phát triển AI. Bằng cách cung cấp các thành phần dựng sẵn, quy trình tự động hóa (MLOps) và tài nguyên tính toán có thể mở rộng, chúng giúp việc tạo ra AI phức tạp trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.
Công cụ Phát triển AI chủ yếu được sử dụng bởi các kỹ sư học máy, nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu AI và nhà phát triển phần mềm. Chúng rất cần thiết trong các ngành như công nghệ, tài chính, y tế và thương mại điện tử để tạo ra các giải pháp tùy chỉnh như hệ thống phát hiện gian lận, thuật toán phân tích hình ảnh y tế, công cụ đề xuất được cá nhân hóa và ứng dụng hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Khi chọn một công cụ Phát triển AI, hãy xem xét độ phức tạp của dự án; các tác vụ đơn giản có thể chỉ yêu cầu API dựng sẵn, trong khi các giải pháp tùy chỉnh cần các nền tảng toàn diện. Đánh giá bộ kỹ năng của nhóm bạn, vì các công cụ có thể từ giao diện ít mã lệnh đến các framework đòi hỏi nhiều mã lệnh. Đánh giá các yêu cầu về khả năng mở rộng để xử lý dữ liệu và suy luận mô hình. Cuối cùng, hãy kiểm tra khả năng tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng dữ liệu và các dịch vụ đám mây hiện có của bạn.
Một kỹ sư ML tại một công ty công nghệ bán lẻ cần tạo ra một hệ thống tự động phân loại hình ảnh sản phẩm mới. Sử dụng nền tảng phát triển AI, họ tải lên một tập dữ liệu đã được gán nhãn gồm hàng nghìn bức ảnh sản phẩm. Nền tảng này cung cấp một môi trường được quản lý để huấn luyện mô hình thị giác máy tính, cho phép kỹ sư thử nghiệm với các kiến trúc và siêu tham số khác nhau. Sau khi đạt được độ chính xác cao, mô hình được triển khai dưới dạng một điểm cuối API có thể mở rộng. Dịch vụ mới này tự động gắn thẻ hàng trăm hình ảnh mới mỗi ngày, giảm hơn 90% công việc phân loại thủ công và đảm bảo tính nhất quán trong danh mục sản phẩm.
Một nhà phát triển phần mềm tại một công ty SaaS được giao nhiệm vụ cải thiện hiệu quả hỗ trợ. Họ sử dụng một bộ công cụ phát triển AI bao gồm các mô hình NLP đã được huấn luyện trước. Bằng cách tinh chỉnh một mô hình phân loại văn bản với các phiếu hỗ trợ lịch sử, họ xây dựng một dịch vụ có thể hiểu nội dung của các phiếu mới đến. Dịch vụ này tự động xác định chủ đề (ví dụ: 'vấn đề thanh toán', 'lỗi kỹ thuật', 'yêu cầu tính năng') và gán mức độ ưu tiên. Được tích hợp vào hệ thống helpdesk của họ, bộ định tuyến được hỗ trợ bởi AI này sẽ chuyển phiếu đến đúng bộ phận ngay lập tức, giảm 40% thời gian phản hồi đầu tiên và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Một nhà khoa học dữ liệu tại một công ty thương mại điện tử sử dụng nền tảng phát triển AI dựa trên đám mây để tạo mô hình dự báo bán hàng. Họ kết nối nền tảng với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu bán hàng lịch sử, thông tin chiến dịch tiếp thị và nhật ký lưu lượng truy cập web. Các công cụ chuẩn bị dữ liệu của nền tảng giúp làm sạch và thiết kế đặc trưng cho dữ liệu. Sau đó, họ sử dụng tính năng học máy tự động (AutoML) để huấn luyện và đánh giá hàng chục mô hình cùng một lúc. Mô hình hoạt động tốt nhất được triển khai dưới dạng một công việc dự đoán hàng loạt chạy hàng tuần, cung cấp cho đội ngũ kinh doanh những dự báo chính xác để tối ưu hóa hàng tồn kho và chi tiêu tiếp thị.
Một kỹ sư MLOps tại một công ty fintech chịu trách nhiệm duy trì một mô hình phát hiện gian lận thời gian thực. Họ sử dụng một nền tảng phát triển AI với khả năng MLOps mạnh mẽ để xây dựng một quy trình hoàn toàn tự động. Quy trình này tự động kích hoạt một công việc huấn luyện lại bất cứ khi nào phát hiện thấy sự trôi dạt dữ liệu đáng kể trong lưu lượng sản xuất. Sau khi huấn luyện lại, mô hình mới sẽ được tự động đánh giá so với một đường cơ sở. Nếu nó hoạt động tốt hơn, nó sẽ được triển khai theo kiểu canary cho một tỷ lệ nhỏ lưu lượng truy cập. Nền tảng này cung cấp các bảng điều khiển để theo dõi hiệu suất của mô hình mới, đảm bảo một quy trình cập nhật an toàn và liên tục mà không cần sự can thiệp của con người.
Một nhà nghiên cứu AI tại một công ty khởi nghiệp công nghệ pháp lý cần tạo ra một chatbot hiểu được thuật ngữ pháp lý phức tạp. Thay vì xây dựng một mô hình từ đầu, họ chọn một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) mạnh mẽ, đã được huấn luyện trước có sẵn thông qua một nền tảng phát triển AI. Họ chuẩn bị một tập dữ liệu gồm các tài liệu pháp lý độc quyền và các cặp Hỏi & Đáp. Sử dụng các công cụ của nền tảng, họ tinh chỉnh LLM cơ sở trên dữ liệu cụ thể này. Quá trình này được quản lý và đòi hỏi tính toán cao, nhưng nền tảng sẽ xử lý cơ sở hạ tầng. Mô hình kết quả cho thấy sự hiểu biết sâu sắc về thuật ngữ pháp lý, cho phép công ty khởi nghiệp cung cấp một chatbot trợ lý pháp lý có độ chuyên môn hóa cao và chính xác.
Một nhà phân tích kinh doanh trong đội ngũ tiếp thị muốn xác định những khách hàng có nguy cơ rời bỏ, nhưng không có kỹ năng lập trình. Họ sử dụng một nền tảng phát triển AI không cần mã lệnh cho phép người dùng xây dựng mô hình thông qua giao diện trực quan. Nhà phân tích tải lên một tệp CSV chứa dữ liệu khách hàng, bao gồm các mẫu sử dụng, chi tiết đăng ký và tương tác hỗ trợ. Theo một quy trình làm việc có hướng dẫn, họ chọn 'rời bỏ' làm biến mục tiêu để dự đoán. Nền tảng tự động xử lý dữ liệu, huấn luyện một số mô hình và trình bày mô hình chính xác nhất. Sau đó, nhà phân tích có thể sử dụng mô hình này ngay trên nền tảng để chấm điểm khách hàng mới và xác định các tài khoản có nguy cơ để chủ động tương tác.
Công cụ Phát triển AI là một danh mục rộng lớn bao gồm các nền tảng phần mềm, thư viện và dịch vụ được sử dụng để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo. Không giống như các ứng dụng AI được xây dựng sẵn (như một chatbot bạn có thể sử dụng ngay lập tức), đây là những công cụ để tạo ra các giải pháp AI mới, tùy chỉnh từ đầu. Chúng bao gồm toàn bộ vòng đời AI, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, thử nghiệm mô hình, huấn luyện trên phần cứng mạnh mẽ, triển khai và giám sát liên tục (một thực tiễn được gọi là MLOps).
Việc chọn nền tảng phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố chính. Đầu tiên, hãy đánh giá phạm vi dự án của bạn: bạn cần xây dựng một mô hình phức tạp từ đầu hay chỉ cần tinh chỉnh một mô hình hiện có? Thứ hai, hãy xem xét chuyên môn của nhóm bạn; các nền tảng có thể từ các framework ưu tiên mã lệnh như TensorFlow dành cho chuyên gia, đến các nền tảng ít mã lệnh/không cần mã lệnh dành cho người dùng doanh nghiệp. Thứ ba, hãy đánh giá khả năng mở rộng và chi phí, đặc biệt là chi phí lưu trữ dữ liệu và tính toán huấn luyện mô hình. Cuối cùng, hãy kiểm tra khả năng tích hợp với ngăn xếp công nghệ hiện có của bạn, chẳng hạn như kho dữ liệu và môi trường triển khai.
Sự khác biệt chính là 'xây dựng' so với 'sử dụng'. Nền tảng Phát triển AI giống như một xưởng làm việc với tất cả các nguyên liệu thô và máy móc (thư viện mã, sức mạnh tính toán, quy trình MLOps) cần thiết để xây dựng một mô hình AI tùy chỉnh. Chúng dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu. Mặt khác, các công cụ AI được xây dựng sẵn là những sản phẩm hoàn chỉnh đã được xây dựng bằng các nền tảng phát triển đó. Ví dụ bao gồm trợ lý viết AI, trình tạo hình ảnh hoặc dịch vụ phiên âm. Chúng được thiết kế cho người dùng cuối để giải quyết một nhiệm vụ cụ thể mà không cần biết AI cơ bản được xây dựng như thế nào.
Vòng đời phát triển AI, thường được quản lý thông qua các thực tiễn MLOps, thường bao gồm một số giai đoạn chính:
