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谷歌新作:AI 检测文件内容类型,5ms 即可完成 | 开源日报 No.192

magika 是一个利用深度学习技术开发的文件内容类型检测工具,具有高度优化的 Keras 模型,仅 1MB 大小,能在毫秒内准确识别文件。在超过 1M 文件和 100 种内容类型的评估中,准确率和召回率均超过 99%。支持 Python 命令行工具和 API,推理速度快,每个文件仅需 5ms,且与文件大小无关。快速、准确、高效,是文件内容识别的理想选择。

karpathy/minbpe

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minbpe 是用于 LLM 分词中常用的字节对编码(BPE)算法的最小、干净代码。

  • 实现了基本 BPE 算法,直接在文本上运行。
  • 实现了 RegexTokenizer,通过正则表达式模式进一步拆分输入文本,在标记化之前将输入文本按类别(如:字母、数字、标点符号)进行分割。确保不会跨越类别边界进行合并。
  • 实现了 GPT4Tokenizer,是 RegexTokenizer 的轻量级包装器,完全复制了 tiktoken 库中 GPT-4 的标记化过程。

facebookresearch/DiT

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DiT 是 “Scalable Diffusion Models with Transformers” 的官方 PyTorch 实现。 该项目的主要功能、关键特性、核心优势:

  • 提供了基于 PyTorch 的 DiT 模型定义和预训练权重
  • 支持训练和采样代码
  • 分析了通过 Transformer 进行操作的潜在扩散模型(DiTs)的可扩展性
  • 在 ImageNet 512×512 和 256×256 基准测试中,DiT-XL/2 模型表现出色,取得最先进 FID 结果

google/magika

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demo-picture-of-magika

magika 是一个利用深度学习来检测文件内容类型的工具。

  • 使用自定义、高度优化的 Keras 模型,仅约 1MB 大小,在单个 CPU 上能够在毫秒内实现精确的文件识别。
  • 在超过 1M 文件和 100 种内容类型(包括二进制和文本文件格式)的评估中,达到了 99% 以上的准确率和召回率。
  • 可作为 Python 命令行工具、Python API 和实验性 TFJS 版本使用,并支持批处理以加快推理速度。
  • 推理时间大约为每个文件 5ms,且独立于文件大小而保持近恒定。

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chainlink 是一个去中心化预言机网络的节点,连接了链上和链下计算。

  • 扩展智能合约功能,实现对真实世界数据和链下计算的访问
  • 保持区块链技术固有的安全性和可靠性保证
  • 包含 Chainlink 核心节点和合约
  • 提供预构建 Docker 镜像以供下载使用
  • 活跃社区支持,并提供 Discord 作为主要沟通渠道
  • 提供详细文档指导、Solidity 开发资源等信息

ajeetdsouza/zoxide

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zoxide 是一个更智能的 cd 命令,支持所有主要的 shell。 主要功能是记住您经常使用的目录并快速跳转。

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