Recensione Softonic

Page Assist - Un'interfaccia utente Web per modelli AI locali

Page Assist è un add-on Chrome sviluppato da Muhammed Nazeem. Questo software gratuito rientra nella categoria dei browser, nello specifico degli add-on e degli strumenti. Il suo obiettivo è migliorare la tua esperienza di navigazione consentendoti di utilizzare i tuoi modelli di intelligenza artificiale in esecuzione locale.

Con Page Assist, puoi integrare senza soluzione di continuità i tuoi modelli di intelligenza artificiale con le tue attività di navigazione. L'add-on fornisce una barra laterale in cui puoi svolgere varie attività, semplificando l'accesso e l'interazione con i tuoi modelli di intelligenza artificiale. Che tu abbia bisogno di supporto per modelli di visione o desideri un'interfaccia web minimale per i tuoi modelli di intelligenza artificiale locali, Page Assist è ciò che fa per te.

Uno dei punti salienti di Page Assist è la sua compatibilità con Ollama, un popolare fornitore di modelli di intelligenza artificiale locali. Utilizzando Page Assist, puoi connetterti senza sforzo con Ollama e sfruttare i loro modelli di intelligenza artificiale direttamente dal tuo browser.

Se desideri migliorare la tua esperienza di navigazione e sfruttare i tuoi modelli di intelligenza artificiale locali, Page Assist è uno strumento prezioso da considerare. La sua interfaccia utente intuitiva e il supporto per diversi fornitori di modelli di intelligenza artificiale lo rendono una scelta versatile per gli utenti che desiderano integrare l'intelligenza artificiale nella loro routine di navigazione web.

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Dettagli dell'app

  • Licenza

    Gratis

  • Versione

    1.5.21

  • Data di aggiornamento

  • Piattaforme

    chrome

  • Lingua

    Italiano

    Lingue disponibili

    • Tedesco
    • Inglese
    • Francese
    • Spagnolo
    • Italiano
    • Russo
    • Arabo
    • Cinese
    • Giapponese
  • Autore

Il programma è disponibile in altre lingue



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Attenzione

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Perché questo programma software è ancora disponibile?

Sulla base del nostro sistema di scansione, abbiamo stabilito che è probabile che questi flag siano falsi positivi.

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