MiniCPM-V 2.8B：可在终端设备上部署的先进多模态大模型。最新发布的 MiniCPM-V 2.0 可以接受 180 万像素的任意长宽比图像输入，实现了和 Gemini Pro 相近的场景文字识别能力以及和 GPT-4V 相匹的低幻觉率。
OmniLMM-12B：相比同规模其他模型在多个基准测试中具有领先性能，实现了相比 GPT-4V 更低的幻觉率。
黑洞资源笔记
- MiniCPM-V&OmniLMM 是面向图文理解的开源多模态大模型系列。该系列模型接受图像和文本输入，并提供高质量的文本输出。目前发布了两个版本的模型，旨在实现领先的性能和高效的部署：
MiniCPM-V 2.8B：可在终端设备上部署的先进多模态大模型。最新发布的 MiniCPM-V 2.0 可以接受 180 万像素的任意长宽比图像输入，实现了和 Gemini Pro 相近的场景文字识别能力以及和 GPT-4V 相匹的低幻觉率。
OmniLMM-12B：相比同规模其他模型在多个基准测试中具有领先性能，实现了相比 GPT-4V 更低的幻觉率。 - Mltraq：一个开源 Python 库，专门为 AI 开发人员设计、执行和共享实验，可以跟踪任意内容，流式传输、复现、协作和在任何地方恢复计算状态
主要特征：
立即：使用几行代码设计和执行实验，流式传输你的指标。
协作：备份、合并、共享和重新加载实验及其计算状态。
可互操作：使用 Python、Pandas 和 SQL 以及本机数据库类型和开放格式访问你的实验 - 无供应商锁定。
灵活：跟踪本机 Python 数据类型和结构，以及 NumPy、Pandas 和 PyArrow 对象。
轻量级：具有最小依赖性的薄层，可以在任何地方运行并补充其他组件/服务。 -
- Scalene：Python提速利器 | #Python
Python编程语言使用广泛，但运行效率低下，比其他编程语言慢100-1000倍甚至更多。
UMass Amherst的计算机科学家研发了开源性能分析工具Scalene，可以高效定位Python代码中的低效部分。
Scalene不仅可以准确指出Python代码的低效之处，还可以利用AI技术给出优化建议。
目前已经被广泛使用，下载量超过75万次。它可以帮助程序员优化Python代码，提高运行速度。
随着计算机硬件技术进步放缓，编程语言的执行效率正变得越来越重要。Scalene这样的工具对于优化Python性能意义重大。
该研究团队因Scalene在USENIX会议上荣获Best Paper Award。这表明该工具在学术界得到认可，对Python社区影响深远。 - redka：用SQLite复现Redis的项目，支持 Redis 的主要数据类型，如字符串、列表、集合、哈希和有序集合
- 用于构建自己"第二大脑"的工具，可以将你在互联网上收集的信息导入到其中，并且具有类似 ChatGPT 的回答功能。
SuperMemory基于 Turborepo 构建，包括三个主要模块：网页 UI、Chrome 扩展和云 AI 后端。
Google 帐户登录即可访问supermemory.dhr.wtf
SuperMemory | #工具 -
- Purl：用于文本处理的命令行工具，提供简单直观的命令选项，支持对文件或标准输入的处理，兼容 Mac 和 Linux
purl是一个可以帮助你轻松处理来自不同来源的数据的工具。以下是它的主要特点：
灵活的数据输入和输出：你可以直接输入数据或从文件中输入数据。同样，你可以选择将数据直接输出到屏幕或将其保存回文件。
简单命令-replace：使用、-filter、 和等简单选项-exclude来管理你的数据。
轻松编辑文件：该-overwrite选项可让你直接更新文件，使更改快速而简单。
彩色输出：使用该-filter选项时，屏幕上的输出可以是彩色的。你可以使用-color或-no-color选项来控制它。
该工具用户友好且有效，适用于不同的数据处理任务。
评论区有演示视频 -
-
