#用户偏好

PickScore是一个开源项目，提供数据集和模型用于优化文本到图像生成的用户偏好预测。项目包含Pick-a-Pic v1和v2数据集，以及基于v1训练的PickScore模型。此外，还提供演示、安装指南、推理示例和训练脚本，方便研究人员和开发者进行实验和改进。PickScore致力于提升AI生成图像的质量和用户体验。

Aampe是一个AI驱动的跨渠道个性化营销平台。它通过机器学习技术分析用户行为,在多个渠道优化消息传递,提供持续个性化的体验。该平台可无缝集成现有营销技术,快速生成数据并提升转化率、用户参与度。Aampe适用于各种规模的应用,帮助产品和营销团队建立更紧密的客户关系。

peopleCQ智能招聘平台致力于帮助企业更快工作、精准描述职位需求并吸引最合适的人才。平台利用先进技术提供个性化内容和网站分析，提高招聘效率。注重用户体验和数据隐私，允许自主选择cookie偏好，为求职双方创造高效透明的招聘环境。

模型为EVIDENT框架的一部分，旨在生成和优化虚拟现实背景图像。通过解析用户指令，该模型能生成和调整文本提示，提升图像生成的多样性和准确性。经过合成偏好数据的微调，增强用户满意度和创意性表现。支持英语输出，并可输入多种语言，适用于直接使用和图像背景的自定义设计。