🏵 Embedding Atlas - 大规模嵌入可视化
🍥 简介:
Embedding Atlas 是一款面向大规模嵌入数据的交互式可视化工具,支持对数百万级别的向量进行聚类、标签自动生成、密度分析和实时搜索。用户可以通过直观的界面探索数据结构,快速定位相似样本及异常点。工具采用 WebGPU 技术,保证高效渲染表现,同时支持多视图联动和元数据筛选。Embedding Atlas 可作为命令行工具、Jupyter Widget 或前端组件集成到 Python、React、Svelte 等开发环境,极大提升嵌入类数据的分析效率和可操作性。
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🏵 Huge AI Blocklist - 屏蔽AI生成内容网站
🍥 简介:
Huge AI Blocklist 是一个针对 uBlock Origin 和 uBlacklist 的大型AI图片内容屏蔽列表,手动收录了上千个包含AI生成图像的网站,帮助用户净化 Google、Bing、DuckDuckGo 等主流搜索引擎的图片搜索结果。列表支持一键导入,自动每日更新,兼容PC、移动端浏览器以及 Pi-hole/AdGuard 等网络过滤方案。用户可按需自定义白名单和关键词过滤,灵活控制屏蔽范围。适合对AI生成内容敏感、需要获取真实原创图片资源的设计师、研究者和普通用户日常使用。
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🏵 Kubero - 一站式K8s应用部署
🍥 简介:
Kubero 是一款开源、可自部署的PaaS平台,专为简化 Kubernetes 应用部署而设计。无需专业K8s知识,开发者可通过图形界面或CLI轻松将应用、Docker镜像或源码一键部署到集群。支持超160种主流应用模板、自动CI/CD流水线、GitOps集成、应用模板、插件扩展(如PostgreSQL、Redis等)和多租户隔离。内置监控、日志、定时任务、安全认证等功能。Kubero 原生兼容K8s,全部数据存储于etcd,无需额外数据库,适合个人开发者和企业团队构建高效、安全的云原生应用平台。
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🏵 Jaaz.app - 本地AI智能设计
🍥 简介:
Jaaz.app 是全球首个开源的多模态AI设计代理,结合了 Lovart、Manus 和 Figma 等产品的优势,专注于本地运行和用户隐私保护。支持通过 Ollama、ComfyUI 部署本地大模型,也可无缝接入 OpenAI、Replicate 等云端API,满足不同需求。内置智能提示词生成、交互式图像编辑、对象插入、风格迁移和无限画布等功能,用户可通过聊天直接控制创作流程。支持多用户团队协作和私有化部署,非常适合设计师、内容创作者和企业团队提升创意效率。
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🏵 Privacy Infrastructure for Smart Glasses - 实时隐私视频过滤
🍥 简介:
Privacy Infrastructure for Smart Glasses 是一套专为智能眼镜设计的实时隐私保护解决方案,开发者可通过它在不泄露敏感信息的前提下开发各种基于摄像头的应用。系统能对摄像头视频流实时处理,自动模糊或遮挡未授权人的人脸,并可检测和管理拍摄对象的同意信息,全部本地运行,无需依赖云端。支持多种输入输出格式及API控制,便于集成到AI助手、社交、内容创作等场景,实现合规录制与隐私防护。
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🏵 Universal Unreal Engine VR Mod - 虚幻引擎VR适配
🍥 简介:
Universal Unreal Engine VR Mod(UEVR)是一款针对虚幻引擎4.8至5.4版本游戏的通用VR模组,实现了非原生VR游戏的6DOF头显跟踪、立体3D渲染和多种渲染模式切换。它支持OpenVR和OpenXR,内置前端GUI,方便快速注入并配置目标游戏。模组可自动将大部分游戏UI投射到3D空间,并支持运动控制、房间尺度移动等特性,极大提升VR体验。还提供丰富的自定义与调优选项,适合VR玩家和开发者扩展虚幻引擎游戏的沉浸感。
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🏵 LangDiff - LLM流式结构化解析
🍥 简介:
LangDiff 是一个专为前后端分离的 AI 应用场景设计的 Python 库,解决了大模型流式输出结构化数据时的解析与同步难题。它支持基于 Pydantic 风格模型定义流式结构,自动按 token 解析部分数据并提供类型安全的回调,极大提高数据交互的实时性。内置 JSON Patch 差异生成能力,能高效追踪并同步数据变更到前端,避免全量刷新,提升前端响应速度。LangDiff 让前后端结构解耦,方便模型与界面独立演进,适合开发高性能、可维护的智能应用。
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🏵 Byte Latent Transformer - 字节级LLM架构
🍥 简介:
Byte Latent Transformer(BLT)是一种创新的字节级大模型架构,无需分词即可端到端处理原始字节流,极大提升了推理效率和健壮性。它通过动态分割字节为可变长度的“Patch”片段,实现按需分配算力,适应不同数据复杂度。BLT引入了新的注意力机制,增强了字节与Patch间的信息流动,并包含专用的字节序列记忆。官方代码支持大规模模型训练和推理,可直接加载权重并生成文本,适合探索高效、灵活的LLM新范式和大规模预训练研究。
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