拖拽式节点编辑，所见即所得。无需编写一行代码，即可搭建复杂的 AI 网络结构。
每个节点都是一个独立功能模块。灵活组合，自由扩展，满足从入门到进阶的全部需求。
支持动态加载模型包。只需编写一个 JavaScript 文件，即可注册全新的节点类型。
节点连接完成后即刻运行，中间结果实时可见。调试直观，迭代迅速。
支持多项目并行开发，每个项目独立保存依赖配置。一键切换，轻松管理。
基于 LiteGraph.js 引擎，兼容海量社区资源。你的创造力是唯一的边界。
从左侧面板将所需节点拖入画布。Seeking AI 提供了输入、卷积、池化、激活、全连接、输出等丰富的基础节点库。
从一个节点的输出端口拖拽连线到另一个节点的输入端口。每条线代表数据的流向，直观理解 AI 网络的前向传播过程。
点击运行按钮，整个图网络即刻执行。调整参数、重新连接、对比结果——迭代速度超乎想象。
将抽象的神经网络概念可视化为直观的节点图。讲师可以实时演示网络结构变化对输出的影响，学生可以通过动手连接理解每一层的含义。
研究者无需等待开发环境配置，拖拽即可搭建新网络结构。快速验证想法，大幅缩短从灵感到实验的周期。
为卷积神经网络的可视化调试提供直观界面。配合自定义模型包，可用于玻璃检测、表面缺陷识别等工业场景。
无需深厚的编程背景，任何人都可以通过节点编辑探索 AI 的奇妙世界。从简单的图像处理到复杂的多层网络，一切皆可连接。
不需要配置环境、不需要安装庞大的框架。打开即用，拖拽即可。Seeking AI 将 AI 的门槛降到最低。
人类生来就是视觉动物。一张节点图比一千行代码更能传达网络的结构与思想。看得见，才想得明白。
内置节点库覆盖常用操作，而自定义模型包机制让你可以将任意 JavaScript 函数封装为节点。无限可能。
支持 file:// 协议，无需 HTTP 服务器即可在本地运行。数据安全、隐私可控，完全离线可用。
深色主题护眼且专注，流畅的交互动画让每一次操作都充满愉悦。为创造者打造的视觉体验。