15 个开源的顶级人工智能工具

一、15 个开源的顶级人工智能工具

斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"

以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。

它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。

它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。

Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。

DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。

相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。

它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。

由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。

由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。

除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。

作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程

由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。

构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。

今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。

最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪汽车维修客户服务、规划机场交通和连接社会媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。

TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。

Torch将自己描述为："一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。

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二、目前好用的ai工具目前好用的ai工具有哪些

1.爱制作AI：这款全能型AI创作工具提供了170多种写作模版，能快速生成文章，减轻写作负担，让你更专注于内容创作。

2.白象写作软件：由OpenAI开发的自然语言处理模型，拥有1750亿个参数，能够生成高质量的文章、回答问题、进行对话等。

3.小鸟AI写作：基于GPT-3的对话模型，能够进行有趣的对话、回答问题并提供有用的建议和指导。

4.写作鱼：这是一款专注于中文写作的AI辅助工具，通过深度学习和自然语言处理技术，提供准确、高效的写作帮助。

5.小Q办公软件：每天免费赠送写作币，可以根据不同应用场景生成文案，如小红书种草文案、SEO文章、合同协议、周报、月报等。

6.写作猫：集AI写作、多人协作、文本校对、改写润色、自动配图等功能为一体的AI写作工具，提供了各类AI写作模板，方便创作。

除了上述工具，还有一些其他好用的AI工具，例如：

- AI VALL-E（x）：能在3秒内模仿任何声线，无障碍地进行人工智能翻译。

- Albus：基于AI对话自主学习，从提问开始学习各种知识。

- Raycast：将AI集成到系统的每个角落，提升工作效率。

- Warp：让程序员爱上AI，通过自然语言一键操控命令行，简化编程过程。

- Notion AI：高效地阅读和写作，帮助构建个人知识库。

- Sono AI：在几分钟内创作出动听音乐，解锁AI艺术家模式。

- Arc：功能强大的AI浏览器，集搜索、阅读、工作于一体，实现智能辅助。

此外，还有百度AI平台、阿里云AI平台、腾讯AI平台等，这些平台都提供了丰富的AI工具和服务，能够满足不同领域和场景的需求。

三、程序员用哪个ai比较好

1、在选择适合的AI工具时，程序员应考虑具体的应用场景和需求。对于处理自然语言的任务，GPT系列模型，特别是GPT-3，因其强大的语言生成能力，是一个不错的选择。而对于图像识别领域，使用CNN或Transformer模型，如EfficientNet或ViT，能够有效提升图像处理的精度。在进行机器学习模型构建和调参时，自动化机器学习工具，比如AutoML，能够显著提高效率，简化流程。每种AI工具都有其独特的优势和局限性，因此，程序员需根据自身项目需求，仔细评估，做出合适的选择。

2、以GPT-3为例，它在自然语言处理方面表现出色，能够生成连贯且复杂的文本，适用于问答系统、文本生成等场景。然而，GPT-3的训练成本高昂，且在处理特定领域知识时可能不如专门针对该领域的模型。同样，EfficientNet在图像识别方面具有高效性和准确性，适合大规模图像数据集。但它的计算复杂度相对较高，不适合实时处理需求。AutoML工具则能自动完成从数据预处理到模型选择的全过程，极大地降低了机器学习的门槛，适用于快速构建和测试多种模型，但其结果的质量和可解释性可能不如手动调参。

3、综合来看，程序员应结合项目的具体要求，如数据类型、计算资源、时间预算等，选择最适合的AI工具。此外，持续关注AI技术的发展和更新，结合实际经验，不断优化和改进，是提升项目效果的关键。

4、值得注意的是，选择AI工具时，还应考虑模型的可解释性和公平性问题。虽然复杂的模型可能在某些任务上表现出色，但它们往往难以解释，这在某些应用场景中可能是一个重大障碍。同时，确保模型不会无意中偏向某些群体，维护公平性也是非常重要的。

5、总之，程序员在选择AI工具时，需综合考虑多种因素，包括但不限于模型性能、资源需求、成本效益以及伦理考虑。通过仔细评估和不断实践，才能找到最适合项目需求的解决方案。