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一分钟部署私人 ChatGPT:快速、小巧、安全的私密聊天室 | 开源日报 No.147

ChatGPT/Gemini UI 是一个跨平台的聊天应用,支持快速部署私人 ChatGPT,适用于 GPT3、GPT4 和 Gemini Pro 模型。它具有快速部署、小巧的客户端、支持 Markdown、响应式设计等特点。你可以在 1 分钟内免费部署,客户端体积小巧,支持跨平台。它还支持完整的 Markdown,包括 LaTex 公式、Mermaid 流程图、代码高亮等。响应式设计、深色模式和 PWA 功能让你的聊天体验更加舒适。首屏加载速度快,隐私安全,所有数据保存在本地。还有预制角色功能,方便创建对话,自动压缩聊天记录,节省 Token 并保证长时间对话的可用性。

ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web

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该项目是一个跨平台的 ChatGPT/Gemini UI(Web/PWA/Linux/Win/MacOS),提供一键部署私人 ChatGPT 应用,支持 GPT3、GPT4 和 Gemini Pro 模型。它具有快速部署、体积小巧的客户端、Markdown 支持、响应式设计等特点。

  • 在 1 分钟内使用 Vercel 免费一键部署
  • 提供体积极小(~5MB)的跨平台客户端(Linux/Windows/MacOS)
  • 完整的 Markdown 支持:LaTex 公式、Mermaid 流程图、代码高亮等
  • 响应式设计,支持深色模式,PWA
  • 极快的首屏加载速度(~100kb),支持流式响应
  • 隐私安全,所有数据保存在用户浏览器本地
  • 预制角色功能方便创建对话,并自动压缩聊天记录以节省 Token 并同时保证长时间对话可用性

ml-explore/mlx-examples

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这个项目是 MLX Examples,它包含了使用 MLX 框架的各种独立示例。主要功能和核心优势包括:

  • 轻松学习如何使用 MLX 的 MNIST 示例。
  • 支持 Transformer 语言模型训练、LLaMA 或 Mistral 大规模文本生成、LoRA 参数高效微调等实用示例。
  • 提供 Stable Diffusion 生成图像以及 OpenAI’s Whisper 语音识别等功能。

YueChan/Live

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该项目是一个收集互联网高清直播源的项目。

alipay/fury

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Fury 是一个高速的多语言序列化框架,通过 jit (即时编译) 和零拷贝技术提供了最高达 170 倍的性能,并且非常易于使用。其主要功能包括:

  • 支持 Java/Python/C++/Golang/JavaScript/Rust/Scala/TypeScript 等多种语言。
  • 零拷贝:受 pickle5 和离堆内存读写启发而实现的跨语言外部序列化。
  • 高性能:采用可大幅扩展的 JIT 框架,在异步多线程方式下在运行时生成序列化器代码以加快序列化速度,具有 20 至 170 倍加速效果;减少内联变量、虚方法调用、条件分支和哈希查找等操作来降低内存访问次数及优化执行路径。 核心优势与特点:
  • 可替代 Java 串行框架如 JDK/Kryo/Hessian 并获得 100 倍以上更快速度
  • 与 JDK 串行 API 完全兼容但实现更为迅捷
  • 支持 AOT 编译进行 GraalVM 本地镜像系列
  • 提供 golang 共享循环引用对象序列表示支持
  • 允许 scala 数据结构表示
  • 对 golang 自动对象表述提出了解决方案

Shaunwei/RealChar

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RealChar 是一个实时 AI 角色创建、定制和对话的开源项目。它使用 LLM OpenAI GPT3.5/4、Anthropic Claude2、Chroma Vector DB、Whisper Speech2Text 和 ElevenLabs Text2Speech 等最新的人工智能技术,让用户可以在任何地方 (移动端、Web 和终端) 与 AI 进行自然无缝对话。

该项目具有以下核心优势:

  • 易于使用:不需要编程即可创建您自己的 AI 角色。
  • 可定制性强:您可以根据需求调整角色个性、背景甚至声音。
  • 实时交互:随时与您的 AI 角色进行语言或消息交流。
  • 多平台支持:通过 Web 页签,终端以及手机应用程序等方式来跟你所创造出来的 AI 角色进行沟通。
  • 使用到目前为止更新版本的人工智能技术:包括 OpenAI,Anthropic Claude 2,Chroma,Whisper and ElevenLabs 等。
  • 模块化设计:只要更换模块就可以轻松改变功能,灵活度高。这是开始学习人工智能领域非常好的入门级别教育型项目。

facebookresearch/ImageBind

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ImageBind 是一个由 FAIR 和 Meta AI 开发的项目,它提供了 PyTorch 实现和预训练模型。该项目旨在学习跨六种不同类型数据 (图像、文本、音频、深度、热力和 IMU) 之间的联合嵌入空间,并支持诸如跨模态检索、使用算术组合多个模态以及交叉模态生成等新颖应用。其核心优势在于零样本分类性能出色,同时具有以下特点:

  • 支持 Emergent zero-shot classification performance
  • 提供 model card 进行详细查看
  • 代码与模型权重采用 CC-BY-NC 4.0 许可发布
Licensed under CC BY-NC-SA 4.0