Tinker Cookbook:4 个最核心的训练示例
您可以使用 Tinker 和 Tinker Cookbook 轻松微调大型语言模型(LLM),满足您的特定需求,而无需管理复杂的训练基础设施。Tinker 负责分布式训练,并使用高效的 LoRA 适配器来降低成本并加快定制速度。Cookbook 提供了现成的示例和工具,适用于聊天、数学推理和强化学习等任务,帮助您快速构建和改进 AI 模型。
您可以使用 Tinker 和 Tinker Cookbook 轻松微调大型语言模型(LLM),满足您的特定需求,而无需管理复杂的训练基础设施。Tinker 负责分布式训练,并使用高效的 LoRA 适配器来降低成本并加快定制速度。Cookbook 提供了现成的示例和工具,适用于聊天、数学推理和强化学习等任务,帮助您快速构建和改进 AI 模型。
Star 数:48.4K+ 最简洁、高效的 GPT 训练与微调仓库,300 行代码实现中等规模 GPT nanoGPT 是 Andrej Karpathy 推出的开源项目,旨在提供最简单、最快的从零训练或微调中等规模 GPT 模型的代码库。它基于 PyTorch,重写了 minGPT 以优先性能,适合初学者快速上手 Transformer 架构,同时支持专业级实验,如复现 GPT-2 在 OpenWebText 上的结果。
油管:https://youtu.be/ySZQOiJWMWU
支持多种对比布局,包括并排展示、交互式滑块、分割视图和垂直堆叠,适用于展示健身变化、家居装修、美容效果等多种场景。只需上传两张图片,选择所需的布局,添加标签,即可生成高质量的对比图或视频。
油管:https://youtu.be/fyzayHwjFGc
提供一个多智能体大语言模型框架,在金融交易/股票分析场景中模拟“真实交易机构”的角色分工(比如:基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、交易员、风控团队等)——这一点延续了原版 TradingAgents 的核心理念。
油管:https://youtu.be/mJ_QjbGsV0A
在大模型时代,聊天、问答、分析这些看似“智能”的能力背后,其实依赖一个关键技术:检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation)。
而 RAG 工作流的性能高低,很大程度上由一个基础组件决定——
Embedding(向量嵌入模型)。
油管:https://youtu.be/dODsbHB9_m4
支持多源存储与 LLM 无缝集成 supermemory 是一个开源的记忆管理引擎和应用,专为 AI 时代打造,提供极致快速、可无限扩展的记忆存储与检索能力。它允许用户轻松从笔记、链接、文件等多种来源添加记忆,支持与 Notion、Google Drive 等服务的集成
油管:https://youtu.be/Ye87JljQr6s
Singify(singify.fineshare.com)就是这样一款面向普通用户的 AI 歌声生成平台。只需要上传歌曲或音频,选择一个 AI 歌声模型,它就能自动生成一段翻唱版本。
油管:https://youtu.be/B_l2MRFk6h4
尤其是在使用 Docker Compose 自行部署的情况下,这个问题更常见。本文记录我从发现问题、逐步排查,到最终成功接入 Notion 的完整流程,希望对遇到相似问题的人有帮助。
最新研究表明,仅凭 Wi-Fi 信号反馈信息,就可以在你未携带设备的情况下识别和追踪个人。这项技术被称为 BFId(无线身份推断攻击,Identity Inference Attack),利用 Wi-Fi 5 及以上版本的 波束赋形反馈(Beamforming Feedback Information, BFI) 来生成无线电“影像”。
在大模型的世界里,上下文长度始终是一个限制。当文档太长、图表太复杂,传统语言模型往往“看不完”。而最近,来自 DeepSeek AI 的一个开源项目——DeepSeek-OCR,
WhisperLiveKit 项目是一个集成了最新研究成果的实时语音转文本系统,包括 SimulStreaming、WhisperStreaming、Streaming Sortformer 和 Diart 等技术,支持多种语言和说话人识别。
一个基于GPT-4O技术的AI图像生成平台,可以通过上传参考图像或直接输入创意描述,IGenie能够理解复杂的艺术概念,并生成高质量的图像。