基于 OpenAI 的聊天开源框架,旨在实现用户可同时获得多个大模型的并行输出。

其特点在于支持单模型串行回答和多模型并行回答两种模式,可同时给一个或多个大语言模型发送提示并获得返回。

目前,OpenAOE 支持与多个商业大模型和开源大模型的 API 对接,包括 gpt3.5、gpt4、Google Palm、Minimax、Claude、Spark 等。OpenAOE 提供了后端 API 和 WEB 端两种方式,满足不同用户的需求。

OpenAOE | #框架
华硕推出 RTX 4080 SUPER 猫头鹰联名版

华硕近日联合猫头鹰共同基于 RTX 4080 SUPER 打造了一款联名版显卡。

这张显卡安装了两张采用猫头鹰经典配色的 Noctua NF-A12x25 PWM 风扇,整体的厚度拓展到 4 槽。因猫扇为显卡带来了充足的散热性能,显卡出场即提供了最高 2640 MHz 的超频模式。

目前产品处于发售前的预热演示阶段,暂未公布其具体售价。
gpts-trending:每日 GPT Store 榜单数据备份,用了一个GitHub Action每天定时更新数据。

类似的还有一个 GPT Store data backup
Mozilla 对苹果的浏览器新规感到失望

Mozilla 发言人 Damiano DeMonte 近日在接受 The Verge 采访时表示:虽然苹果遵循了欧盟 DMA 法案,让 iOS 设备拥有了自由选择浏览器内核的权利,但这一改动仅在 iOS 生效,其姊妹平台 iPadOS 未能同步得到相同的待遇。

DeMonte 认为,对于 Mozilla 这样开发资源有限的公司而言,这一举措将导致团队需要单独维护 Gecko 引擎的 iOS 版 Firefox 和使用 WebKit 引擎的 iPadOS 版 Firefox,并使得 Mozilla 对苹果的调整感到「极端失望」。
一个新项目,建一个在UI和代码设计两个方面让你都都满意的Next.js模板。

这是一款精心设计的 Next.js 启动模板,旨在为开发人员提供一个简洁、高效和可扩展的基础项目。

演示地址 | github
唐库学习:一个世界名著英汉对照在线阅读平台,网站提供了双语言,支持逐句对照和朗读,同时支持书籍以PDF的形式进行下载
教你从零开始构建类似 ChatGPT 的大语言模型。

在 GitHub 上发现一本《Build a Large Language Model (From Scratch)》书籍。

作者将带你从头开始构建一个类似 GPT 语言模型,这过程让你了解如何创建、训练和微调大型语言模型 (LLMs)!

书籍主要分为 8 大章节,如下:

第 1 章:了解大语言模型(LLM)解析
第 2 章:介绍文本数据处理技巧
第 3 章:通过编程实现注意力机制(Attention Mechanisms)
第 4 章:从零开始实现类似 GPT 模型
第 5 章:对未标注数据进行预训练
第 6 章:针对文本分类的模型微调
第 7 章:结合人类反馈进行模型微调
第 8 章:在实践中使用大语言模型

书籍前两章内容已出,剩下的会逐步放出。

在线阅读 | 涉及源码
ChatGPT Source Watch:通过监控 ChatGPT 前端代码变化来推测即将发布的新功能
一个在aws和微软工作过的英国的软件工程师,每天在b站上教小孩儿写算法。| b站 | 油管 | 博客 | #算法
Sketch2NeRF是一种多视角草图引导的文本到3D生成模型,能生成类似于多视角草图的高保真度3D对象,利用预训练2D扩散模型来优化神经辐射场(NeRF)表示的3D场景,提出一种新的同步生成和重构方法来有效优化NeRF。

实验结果表明,Sketch2NeRF能在细粒度草图控制和文本提示的高保真度方面实现3D一致的内容。在草图相似性和文本对齐方面,该方法达到了最先进的性能水平。
TaskingAI将 Firebase 的简单性带入AI 原生应用程序开发中。

该平台支持使用来自不同提供商的各种LLM来创建类似 GPT 的多租户应用程序。它具有独特的模块化功能,例如推理、检索、助手和工具,无缝集成以增强开发过程。

TaskingAI 的凝聚力设计确保了人工智能应用开发的高效、智能和用户友好的体验。

主要特征:

一体化 LLM 平台:通过统一的 API 访问数百个 AI 模型。
直观的 UI 控制台:简化项目管理并允许控制台内工作流程测试。
BaaS 启发的工作流程:将 AI 逻辑(服务器端)与产品开发(客户端)分开,提供从基于控制台的原型设计到使用 RESTful API 和客户端 SDK 的可扩展解决方案的清晰途径。
可定制的集成:通过可定制的工具和先进的检索增强生成(RAG)系统增强法学硕士功能
异步效率:利用Python FastAPI的异步特性实现高性能、并发计算,增强应用程序的响应能力和可扩展性。
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