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  1. #AI #API
    自托管AI智能助手API
    介绍
    Open Assistant API 是一款开源、自托管的 AI 智能助手 API,兼容官方 OpenAI 接口。可直接与官方OpenAI客户端配合使用进行构建 法学硕士申请。
    它支持ONE-API,用于与更多商业和私有模型集成。
    https://github.com/Tuanzi1015/open-assistant-api
    用法
    以下是使用官方 OpenAI Python 库的示例:openai
    import openai
    client = openai.OpenAI(
    base_url="http://127.0.0.1:8086/api/v1",
    api_key="xxx"
    )
    assistant = client.beta.assistants.create(
    name="demo",
    instructions="You are a helpful assistant.",
    model="gpt-4-1106-preview"
    )
    为什么选择 Open Assistant API
    特征 | 打开 Google 助理 API | OpenAI 助手 API
    ------------------------------
    生态系统战略…
    📡发布:https://noisevip.cn/17845.html
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  2. #AI
    Gnomic智能体平台
    介绍
    它是由一家南京AI公司生产发布的一站式平台,Gnomic智能体立足AI Agent生态体系构建,通过打造AI Agent多模态生态平台,帮助开发者快速设计和训练个性化的智能体
    使用地址:https://www.gnomic.cn/agentCenter/index
    首页:https://www.gnomic.cn
    特征
    使用地址中多功能布局提供AI工具及搜索等多方面
    对于个人和企业分别提供了不同需求的产品,对于个人提供可定制的智能体,对于企业开放第三方API
    而面向开发者、企业或个人用户开放的一站式AI开发平台,提供一系列的人工智能工具和接口(API),能够创建、定制和集成各种智能AI工具和模型,管理全周期AI工作流
    📡发布:https://noisevip.cn/17840.html
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  3. #AI
    Jan-离线运行大模型的AI桌面客户端
    介绍
    Jan 是一个开源的本地优先工具,用于创建、自定义和使用 AI 来完成日常任务。
    您可以:
    - 使用开源 LLM 在本地运行,或连接到 ChatGPT 或 Google 等云 AI
    - 利用特定知识微调 AI
    - 搜索 Web 和其他数据库
    - 将 AI 连接到您的日常工具,并(在您的许可下)代表您工作
    官网:https://jan.ai
    📡发布:https://noisevip.cn/17838.html
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  4. #AI视频
    Etna-七火山科技开发的文生视频AI视频模型
    介绍
    Etna是一款由七火山科技开发的文生视频AI模型,它可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在8~15秒,画质可达到4K,最高3840*2160,画面细腻逼真,帧率60fps。
    产品官网:https://etna.7volcanoes.com/
    Etna的功能特性
    Etna的主要特性包括:
    1. 文本到视频生成:Etna能够根据用户提供的简短文本描述,自动生成相应的视频内容,实现从文本到视频的转换。
    2. Diffusion架构:Etna采用了先进的Diffusion模型架构,这种架构在图像和视频生成任务中表现出色。
    3. 时空理解能力:通过在语言模型和图像模型中插入时空卷积和注意力层,Etna能够理解和处理视频数据中的时间连续性,生成具有时间维度的视频内容。
    4. 大规模数据集训练:Etna在一个大规模的视频数据集上进行训练,这有助于提高模型的生成质量和多样性。
    5. 先进训练策略:在训练过程中,Etna采用了包括LDS大规模训练、复杂HPO超参数优化和DPO微调等先进的深度学习技术策略,以确保模型的性能和生成能力。
    6. 创新架构实验:Etna在Diffusion+Transform架构上进行了实验和适配,这种架构结合了Diffusion模型和Transform技术的优势,进一步提升了视频生成的效果。 这些特性使得Etna成为一个强大的工具,能够帮助用户快速、高效地从文本描述中生成视频内容。

    Etna的应用场景

    Etna模型的应用场景包括:

    1. 视频内容创作:为电影、动画、广告和社交媒体平台生成创意视频内容。
    2. 游戏开发:创建游戏内动画和场景,提供丰富的背景故事和视觉效果。
    3. 艺术和娱乐:艺术家使用Etna创造独特的视觉艺术作品,增强表现力。
    4.…
    📡发布:https://noisevip.cn/17836.html
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  5. #笔记
    Huly—多合一项目管理平台(可替代 Linear、Jira、Slack、Notion、Motion)
    介绍
    Huly 平台是一个强大的框架,旨在加速业务应用程序(如 CRM 系统)的开发。 此存储库包括多个应用程序,例如聊天、项目管理、CRM、HRM 和 ATS。 各种团队都在平台上构建产品,包括 Huly 和 TraceX。
    官网:https://huly.io
    开源:https://github.com/hcengineering/platform
    下载:https://github.com/hcengineering/platform/releases
    可自部署开发,请查看开源地址页
    目前暂不支持中文,但其实使用都一样,因为你输入的文本为中文
    界面展示
    常规功能
    支持自定义快捷键
    支持文档索引
    支持团队化模版创建共享
    支持文本编辑页面随时@其它人及可以发送信箱等
    以上仅为初步了解的功能,更详细的请查阅官网
    📡发布:https://noisevip.cn/17829.html
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  6. #录制 #直播
    多平台直播自动录制软件
    介绍
    Live Auto Record是一个面向多个场景的直播自动录制开源项目,支持WIN、MAC
    - 普通用户可以直接使用客户端版本来自动录制需要回顾的直播与弹幕
    - 专业用户可以使用服务端部署来离线自动录制
    - 开发者可以基于插件系统来扩展可用的直播平台,或基于 @autorecord/manager 包和已实现的直播平台插件来做一款新的软件
    - 支持抖音、斗鱼、哔哩哔哩、虎牙的直播录制
    项目地址:https://github.com/WhiteMinds/LiveAutoRecord
    下载:https://github.com/WhiteMinds/LiveAutoRecord/releases
    夸克云盘:https://pan.quark.cn/s/0b854033e944
    预览
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  7. #AI
    Word GPT Plus-在Word中使用GPT
    简介
    Word GPT Plus 是一个集成了 chatGPT 模型的 Word 插件。它允许你基于你在文档中写的内容生成文本。你可以使用它来翻译、总结、润色或者从零开始写一篇文章。
    项目地址:https://github.com/Kuingsmile/word-GPT-Plus?tab=readme-ov-file
    特色功能
    - 使用GPT API生成文本并支持选择模型
    - 支持OpenAI官方API和Azure OpenAI API
    - 支持Google PALM2 API
    - 支持Google Gemini Pro API
    - 内置用于翻译、总结、润色和学术写作的提示
    - 支持多种语言
    - 可以自定义提示并保存以供将来使用
    - 允许用户设置temperature和max tokens
    - 支持代理
    环境要求
    软件要求
    - Microsoft Word 2016/2019 零售版,Microsoft Word 2021 或 Microsoft 365
    - Edge WebView2 Runtime https://developer.microsoft.com/en-us/microsoft-edge/webview2/
    📡发布:https://noisevip.cn/17805.html
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  8. #AI
    Gomoon-一款桌面端的大模型效率工具
    介绍
    要使用 Gomoon,你只需要在 Gomoon 上配置好你的模型引擎,就可以快速让你的助手帮你回答问题,提高工作和学习效率。又或者…只是给你讲个笑话😋
    它同时支持:
    - 创建属于自己的助手,选择多种大模型引擎(支持实时切换)
    - 快速问答和连续的对话以及存取对话历史
    - 对话可以复制,暂停 ,以及重新生成,方便你的使用。更厉害的是你还可以直接编辑答案,让后续的对话更加的智能
    - 快速唤起,快捷键,置顶等功能,例如你可以使用 Ctrl + G 快速唤起 Gomoon,双击复制(Command + C +C)快速问答
    - 记忆胶囊,发送文件,图片和URL解析,联网查询
    - 下载对话记录,助手一键导入导出, 把你觉得实用的助手分享给你的朋友
    - 划选一段文本,可以快速的在对话中进行查找和朗读
    项目地址:https://github.com/wizardAEI/Gomoon
    安装指南
    官网下载地址 (由于还没有备案,暂时使用 IP 地址访问,请忽略风险继续访问)
    - windows 用户请选择:gomoon-版本号-setup.exe
    - m系列芯片(arm架构) mac 用户请选择:gomoon-版本号-arm64.dmg
    - x86_64 架构 mac 用户请选择:gomoon-版本号-x64.dmg
    Tips:mac 用户由于没有上架 mac 应用市场,需要在『访达→应用』中找到 Gomoon 右键打开并二次确认才可以使用。『Command +…
    📡发布:https://noisevip.cn/17803.html
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  9. #AI模型
    Llama中文社区,最好的中文Llama大模型
    介绍
    欢迎来到Llama中文社区!TA是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的高级技术社区。 *基于大规模中文数据,从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级*。
    在线体验: llama.family
    基于Llama2的开源中文预训练大模型Atom-7B
    🚀 高级工程师团队支持:社区有一批专注为大家服务的NLP高级工程师,我们有着强大的技术支持和丰富的经验,为您提供专业的指导和帮助。
    🎯 中文优化:致力于在Llama2模型的中文处理方面进行优化,探索适用于中文的最佳实践,以提升其性能和适应性。
    💡 创新交流:拥有一支富有创造力和经验的社区成员团队,定期组织线上活动、技术研讨和经验分享,促进成员间的创新交流。
    🌐 全球联结:欢迎来自世界各地的开发者加入社区,构建一个开放、多元化的学习和交流平台。
    🤝 开放共享:鼓励社区成员开源分享代码和模型,推动合作共赢,共同促进中文NLP技术的发展。
    社区活动
    🗓 线上讲座:邀请行业内专家进行线上讲座,分享Llama2在中文NLP领域的最新技术和应用,探讨前沿研究成果。
    💻 项目展示:成员可展示自己在Llama2中文优化方面的项目成果,获得反馈和建议,促进项目协作。
    📚 学习资源:社区维护丰富的学习资料库,包括教程、文档和论文解读,为成员提供全面的学习支持。
    📝 论文解读:社区成员共同解读与Llama2相关的最新研究论文,深入理解前沿算法和方法。
    🎉 主题活动:定期举办各类主题活动,包括挑战赛、黑客马拉松和技术沙龙,让社区成员在轻松愉快的氛围中交流和学习。
    🌟 奖励计划:我们设立奖励计划,对社区中积极参与、贡献优秀的成员给予荣誉和奖励,激励更多优秀人才的加入。
    📈
    📡发布:https://noisevip.cn/17807.html
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  10. #云服务器
    ucloud新活动轻量云服务器59元一年起
    注册:https://passport.ucloud.cn/?invitation_code=C1x5622509F873A
    活动产品:https://www.ucloud.cn/site/active/kuaijiesale.html?invitation_code=C1x5622509F873A
    新用户:
    2C2G4M 国内轻量:59元/1年起
    2C4G6M 国内轻量:161元/1年起
    境外轻量应用云主机:93元/1年起
    新老用户:
    出海通用型云主机:182元/1年起
    📡发布:https://noisevip.cn/17799.html
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  11. #AI #AI视频
    ai-webui-图像、音频、视频处理工具
    1. 简介
    ai-webui是一个基于浏览器操作的界面,旨在提供一个通用的AI创作平台。
    本项目提供了图像分割、目标追踪、图像修复、语音识别、语音合成等基本功能,以及集成得到的聊天问答、视频翻译、视频去水印等有利于大幅提高短视频创作效率的高级功能。
    ⚡️2. 安装
    要安装并使用AI-WebUI,请按照以下步骤操作:
    2.1 克隆此项目到本地计算机
    git clone https://github.com/jasonaidm/ai_webui.git
    2.2 进入项目目录
    cd ai_webui
    2.3 创建虚拟环境
    conda create -n aiwebui python=3.11
    conda activate aiwebui
    2.4 安装所需的依赖项
    apt install ffmpeg -y
    pip install -r requirements.txt
    🚀3. 快速开始
    使用AI-WebUI非常简单。只需要按照界面上的指示进行操作即可。你可以通过上传视频、音频、图片或输入文本等方式输入创作要素,并与模型的输出进行交互。
    python webui.py -c ./configs/webui_configs.yml
    启动后,在浏览器中打开 http://localhost:9090/?__theme=dark 查看项目界面。
    3.1 单一功能示例
    考虑到部分用户个人电脑的GPU性能问题,我们提供单功能示例,用户可以单独运行一个AI功能,而不需要启动整个项目。
    1. 图像分割
    - 全景分割
    - 基于points坐标信息的提示词分割…
    📡发布:https://noisevip.cn/17791.html
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  12. #AI #知识库
    本地构建GPT驱动的知识库
    介绍
    这是使用 Azure OpenAI API(或 OpenAI API)和 Gradio 构建自己的 GPT 助手并管理 GPT 驱动的知识库!
    项目地址:https://github.com/Wannabeasmartguy/GPT-Gradio-Agent/tree/main
    基本聊天框界面
    这是基本的聊天框界面,你可以在其中直接与GPT进行对话,通过系统提示让他们扮演专家的角色并回答您的问题,并管理你的多个对话。
    GPT 驱动的知识库
    在此界面中,您可以创建和管理自己的知识库(CRUD),并让 GPT 结合指定的文档(或整个知识库)回答您的问题,实现 RAG (检索增强生成)。
    不用一行行地在文件里找内容真是太高效了!
    知识库管理
    知识库详细内容
    v0.9.0 新增:你现在不仅可以查看知识库的文件目录,还可以查看知识库内的具体内容,并且了解具体的分块情况。
    点击勾选框,就可以查看分块的具体信息:
    需要指出的是,当你加载了一个知识库后,它就会自动加载出它的具体信息。
    并且,它是一个独立的模块,这也就意味着,你可以同时在打开知识库 A 时,使用该模块查看知识库 B !
    本地 Embedding
    v0.12.0 新增
    现在你可以在 嵌入模型类型 中选择 Hugging Face(local) ,并自行选择已经支持的嵌入模型进行向量嵌入(目前已支持:BGE v1.5 系列)。
    全新的知识库组织形式
    v0.12.0 新增,该改动为跨越式改动,需要进行知识库的手动移植。
    现在,知识库将统一存储至路径 .knowledge base 下,并且在右侧边栏以下拉列表的形式展现。你可以创建自定义名称的知识库,该名称将作为文件夹的名称。
    移植旧有的知识库,请完成以下步骤:…
    📡发布:https://noisevip.cn/17789.html
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  13. #AI #LLM
    开源LLM工程平台
    介绍
    Langfuse 是一个开源的 LLM 工程平台,可帮助团队协作调试、分析和迭代其 LLM 应用程序。
    官网:https://langfuse.com![1709893206894](https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/rcy1314/tuchuang@main/uPic/1709893206894.png)
    核心平台功能
    发展
    - **可观察性:**检测应用并开始将跟踪引入到 Langfuse(快速入门、跟踪
    )
    ◦ 跟踪应用中的所有 LLM 调用和所有其他相关逻辑
    ◦ 适用于 Python 和 JS/TS 的异步 SDK,以及应用程序接口(在新选项卡中打开)
    ◦ OpenAI SDK、Langchain、LlamaIndex、LiteLLM、Flowise 和 Langflow 的集成
    - **Langfuse 用户界面:**检查和调试复杂的日志和用户会话(演示、跟踪、会话))
    - **提示:**在 Langfuse 中管理、版本控制和部署提示(提示管理)
    -

    监控

    - **分析学:**跟踪指标(LLM 成本、延迟、质量)并从仪表板和数据导出(分析)中获得见解)
    - **评估:**收集和计算你的LLM完成的分数(分数和评估
    )
    ◦ 运行基于模型的评估
    ◦ 收集用户反馈
    ◦ 在 Langfuse 中手动对观测值进行评分
    演示
    📡发布:https://noisevip.cn/17787.html
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