Torch

Torch是一个开源的机器学习框架，最初由纽约大学团队开发并以Lua语言实现，因其灵活性和强大的张量计算能力在学术研究中广受欢迎。其核心设计以动态计算图为特色，支持交互式调试和直观的模型构建方式，尤其适合深度学习领域的快速原型设计和实验迭代。2017年，PyTorch作为Torch的Python版本正式发布，继承了Torch的灵活性与核心理念，同时依托Python丰富的科学生态（如NumPy）和更广泛的开发者社区，迅速成为主流。PyTorch通过自动微分（Autograd）、GPU加速张量运算以及模块化的神经网络构建接口（torch.nn），为研究人员提供了极致的灵活性和控制力，其动态图机制使得模型调试和修改更为直观便捷。尽管后续版本增加了对生产部署的优化（如TorchScript），但其核心优势始终体现在研究和实验阶段的高效性上。PyTorch现已与TensorFlow并列成为深度学习领域最具影响力的框架之一，被广泛应用于学术研究、工业探索以及各类AI模型的原型开发。

电商评论多任务AI标注与大模型微调系统产品系统Vibe Coding

系统含五大模块：①批量预标注引擎：基于本地大模型对62706条评论完成情感、ABSA、意图、原因、质量分五类任务自动标注，速度0.45秒/条；②清洗护栏模块：四道白盒规则闸自动拦截幻觉、越界、格式错误；③数据台账模块：全量数据唯一键管理，抽样登记，杜绝重复漏标；④模型微调模块：LoRA微调训练与GG

780Python人工智能

多模态文档审核Agent系统产品系统

项目包含票据智能审核与合同智能审查两大业务方向，共五大功能模块：发票OCR识别模块：支持上传发票图片或PDF（PNG/JPG/PDF，最大20MB），基于多模态大模型自动识别发票类型、发票代码与号码、开票日期、购销双方名称与纳税人识别号、开户行账号、合计金额、税额、价税合计（含大写金额）、商品明细行

770Apache人工智能

AI 智能客服中台：多渠道 IM 接入 + RAG 知识库 + 大模型工具调用产品系统

系统分为客服工作台、AI智能客服、企业微信群机器人三大板块，共8个功能域：（1）会话与消息：多会话并行、WebSocket实时收发、图片消息、已读回执、历史消息分页、新消息提示音与浏览器桌面通知、转接提醒、会话状态机（待处理/进行中/AI会话中/已结束）与排队分配。（2）AI智能问答：基于Chrom

920Java人工智能

涨粉神器·抖音多账号弹幕轮发产品系统Vibe Coding

多抖音账号同时轮发弹幕（每账号独立线程、独立发送间隔）；自动搜索直播间（搜索关键词+在线人数阈值筛选，全部账号自动跟随进房）；固定弹幕库循环轮发（每轮随机打乱不重复+发送时间随机抖动模拟真人）；滑块验证自动识别通过；定时换房；探路模式（自动探测在播直播间，连续两轮无开播自动停止）；浏览器缓存自动清理

740Caffe人工智能

淘宝云智能直播助手产品系统Vibe Coding

多直播间弹幕实时监听与转发（源直播间→目标直播间，支持多个目标与定时切换）；淘宝/抖音双平台账号登录管理（多账号浏览器隔离）；滑块验证自动识别通过；弹幕过滤关键词；转发参数配置（发送间隔/冷却时间/检测间隔）；运行状态统计（已接收/已转发/失败/已过滤）与运行日志；崩溃日志自动记录；配套子模块：直播

940Caffe人工智能

SmartSupport · 企业知识库智能客服助手（RAG + AI Agent）产品系统

系统包含三大模块：①智能对话——基于DeepSeek大模型的ReActAgent，自动编排工具完成业务操作，支持SSE流式输出、多轮上下文记忆、敏感词拦截；②知识库RAG——支持md/txt/JSON文档上传，BGE-M3向量检索（无key时自动降级关键词检索），回答附引用来源防幻觉；③工具调用——

1900Python电商

AI爆款视频生成系统产品系统

核心功能1.AI选题策划结合行业、产品、目标客户和内容方向，辅助建立选题库与发布计划。2.短视频脚本生成生成口播稿、剧情稿、产品介绍和案例型脚本，并针对前几秒吸引力进行优化。3.分镜与画面设计将脚本拆分为镜头、字幕、画面素材、人物动作和转场建议，形成可执行制作方案。4.AI素材生产辅助生成封面、插图

990Java电商

AI量体裁衣（日本公司外包项目）产品系统

二、软件功能与核心功能模块1.图像采集与预处理模块：支持用户正面/侧面全身图像输入与图像质量自动化校验。2.AI视觉量体计算引擎：集成人体关键点检测与三维人体参数化模型重构，精准拟合躯干网格并解算出肩宽、胸围、腰围、臀围、袖长、裤长等西装核心剪裁指标。3.CozeAI穿搭咨询与决策工作流：将解算的量

1600Python人工智能

抖音直播监控系统产品系统

功能模块与功能描述1.添加抖音直播间地址，自动轮训监控其是否开播/下播。2.检测到直播间开播后对直播间进行实时监控，每15秒对直播间进行截帧，然后使用本地语音转文字模型whisper对主播话术进行识别翻译，最终将直播间截图与语音文字一起发送给coze工作流进行分析。3.每个直播间都具备轮训检测开播功

2410Python人工智能

企业级 AI 智能客服平台产品系统

AI自动接待：7×24小时全天候值守，独立响应标准化咨询；智能知识库：支持PDF/Word/TXT批量导入、手动问答维护、知识库版本管理；人机无缝转接：客户主动申请人工、AI无法解答时自动流转至坐席；坐席工作台：在线会话处理、快捷话术、客户标签、对话历史查询；权限分级后台：超级管理员、客服坐席、只读

2000Python电商

AI内容生产与ComfyUI自动化服务平台产品系统

平台包含服务展示、需求收集、任务状态管理、ComfyUI工作流编排、批量图像生成、参考图一致性控制、局部重绘与高清放大、交付文件整理等模块。运营端可以统一查看客户需求和生产进度，根据产品图、人物参考或品牌风格生成多套方案，并保留参数与工作流便于复现。系统同时支持常用比例、分辨率和交付格式配置，减少重

1580Torch人工智能

建材门店 RAG 经营智能体产品系统

1.本地RAG知识库模块：导入建材产品参数、价格、材质说明文档，支持语义问答；2.Excel台账解析模块：读取客户订单、库存表格，自动提取商品数据；3.智能报价生成模块：根据客户需求自动组合商品、计算总价，输出标准报价单；4.对话交互模块：客户线上提问自动匹配产品信息，替代人工重复答疑；5.本地轻量

1690Python人工智能

企业跨境电商EPRAI系统产品系统Vibe Coding

爆款选品监控—自动扫描潜力爆款，输出选品建议+老手判断爆款内容生成—短视频脚本、商品文案、营销素材AI自动生成Listing转化优化—标题/关键词/描述多语种本地化优化智能商品上架—批量生成上架模板图文美化—商品图片AI优化、排版美化、多尺寸适配AI视频生成—商品展示视频脚本及分镜方案店铺业绩诊断—

1130Caffe人工智能

n8n Shopify 订单 AI 分析与消息通知工作流产品系统

系统主要包括Shopify新订单触发、Webhook数据接收、JavaScript数据清洗、DeepSeek大模型分析、结构化结果解析、条件判断、HTTP接口调用和Slack/企业消息通知等功能。当Shopify产生新订单后，工作流会自动接收订单数据，提取客户、商品、金额、地址、备注等关键信息，并调

1590Caffe电商

全民获客智能推荐系统产品系统Vibe Coding

系统支持用户注册登录、问卷画像采集、个性化活动推荐、换一批推荐、推荐理由解释、个人中心与偏好设置等用户端功能；同时提供管理员数据看板、用户管理、活动管理、推荐效果分析、模型信息查看和系统配置等后台能力。推荐结果不仅展示活动列表，还会结合用户画像和模型评分生成推荐解释，帮助用户理解推荐原因。后台可以查

1040Python电商

企业级 RAG 智能客服系统-基于 LangChain 的大模型应用产品系统

1.具体功能模块文档预处理模块：负责文档的读取、清洗、切分（TextSplitting）以及向量化存储（VectorDB）。检索与重排模块：核心模块。包含向量检索（语义相似度匹配）与召回重排（Re-Ranking），确保最相关的信息优先被选中。Prompt编排与生成模块：利用LangChain/Di

1300Python人工智能

智帮惠-职聘 www.baxians.net产品系统

APP+web+webadmin基本模块：企业设置：宣传管理、账号管理招聘管理：职位设置、面试题库列表、生成面试题库（AI虚拟人）企业人才库：员工管理简历导入智慧推荐校招管理面试大厅线上面试线下面试

1050Java电商

电商多模态大模型产品系统

多模态AI发品：基于微调的10+多模态模型，通过链接或以图识别，自动填充80%的商品属性。内容合规性审核：利用多模态模型进行图文一致性与合规性拦截，机审精度达95%。模型优化引擎：应用SFT、RLHF技术及数据飞轮、模型蒸馏等手段，不断提升大模型在电商领域的表现。自动化治理平台：涵盖拦截、提醒、存量

1380Torch人工智能

企业ai知识库产品系统Vibe Coding

1.?纯本地离线私有化部署全程不上云端、不联网运行企业所有文档只存自己电脑，杜绝资料泄露、合规安全无需API充值、无年费、无后续收费，一次买断永久使用2.?全格式文档自动读取解析支持：Word(.docx)/PDF/TXT三大办公主流格式把文件扔进knowledge文件夹，重启自动加载全部内容自动跳

2530Torch人工智能

酒店评价反馈系统产品系统

系统围绕酒店评价处理全流程设计，主要包括评价数据采集、评价内容解析、多模态情感分析、结果可视化反馈与问题预警等功能。首先，通过爬虫模块采集主流平台的真实酒店评价数据，并完成清洗、去噪和结构化存储；其次，对文本与图片等多模态信息进行联合建模，识别用户在卫生、设施、服务、位置、性价比等维度上的情感倾向；

1480Python人工智能

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