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黑洞资源笔记

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  2. KartivAI： 将webgi 3D渲染和AI结合，高效批量产出广告营销素材

    你只需上传素材，如你的标志或产品图片，然后描述想要的创意，Kartiv就会使用你的描述和素材来创建吸引人的视觉效果。这些都是自动化的，实时的，并在浏览器内部运行。KartivAI还实现了多种图形效果，同时还能生成复杂的3D 场景。

    Kartiv 的特点包括：

    易于使用：不需要任何设计知识或经验。
    专业工具：可以编辑和配置创意中的每一个元素。
    变体：Kartiv 可以快速生成大量的变体，使得探索和可视化多种想法变得容易。
    自动调整大小：Kartiv 会自动调整你的创意的大小，以适应不同的媒介。
    AI助手：Kartiv 的AI会学习和适应你的喜好，并在你的创意想法流动时提出建议。
    协作：与你的团队分享想法和创意的完美工具，从简报到生产就绪的视觉效果。
    测量：你可以使用 Kartiv 测试想法并衡量其影响。
    优化：可以帮助你根据创意的表现来改进它们。

    KartivAI还实现了多种图形效果，如 SSR（屏幕空间反射）、SSGI（屏幕空间全局照明）、AO（环境光遮蔽）、渐进阴影、去噪等，这些都可以使生成的图片和视频看起来更加真实和专业。

    同时KartivAI还利用了最近在 LLMs（低级别模型）和扩散 AI 方面的进步，这使得它能够更好地理解和生成复杂的 3D 场景。

  4. StableSR：提高任何大小图像的分辨率

    该项目使用了一个预训练的扩散模型，这个模型已经学习了如何生成高分辨率的图像。

    通过这种方式，他们的方法可以从一个低分辨率图像生成一个高分辨率图像，而不需要任何关于图像内容的先验知识。非常适合用于真实世界的图像超分辨率任务。

    1、使用一个名为"时间感知编码器"的工具，这个工具可将低分辨率图像转换为一个特征表示。这个特征表示包含了图像的重要信息，但是它的大小是固定的，不受图像分辨率的影响

    在不改变预训练的合成模型的情况下，实现有前景的恢复结果，从而保留生成的先验并最小化训练成本。

    2、使用一个名为"特征包装模块"的工具，这个工具可以将特征表示转换为一个高分辨率图像。这个工具可以通过调整一个参数来平衡生成图像的质量和保真度。

    3、使用一个名为"渐进式聚合采样策略"的工具，这个工具可以生成任意大小的高分辨率图像。这个工具通过在不同的尺度上应用扩散模型，然后将结果聚合在一起，来生成高分辨率图像。
    Media is too big
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  5. 轻量、可扩展的智能体框架，让开发人员用 LLM 和自定义工具构建自己的智能体，通过模拟对话自动评估不同的用户场景，旨在通过简化智能体定制和评估来实现生成智能体的快速迭代。

    AutoChain | #框架

  7. Spring Startup Ananlyzer 这个项目可以采集Spring应用启动过程数据，生成交互式分析报告(HTML)，用于分析Spring应用启动卡点，支持Spring Bean异步初始化，减少优化Spring应用启动时间。

    采集报告包括Spring Bean初始化详情信息，支持初始化耗时/beanName搜索、Spring Bean初始化时序图、方法调用次数及耗时统计(支持自定义方法)、应用未加载的jar包(帮助fatjar瘦身)及应用启动过程线程wall clock火焰图，帮助开发者快速分析定位应用启动卡点

  8. Genoss GPT：在任意应用中用一行代码将商业版LLM(GPT 3.5/4)替换为私有模型(Falcon、GPT4ALL等)，旨在提供与OpenAI模型(如GPT 3.5/4)无缝对接的替代方案

  9. LLM Engine：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式

    主要特征
    🎁 适用于你喜爱的模型的即用型 API：部署和服务开源基础模型 - 包括 LLaMA、MPT 和 Falcon。使用 Scale 托管模型或部署到您自己的基础设施。

    🔧 微调基础模型：根据您自己的数据微调开源基础模型，以优化性能。

    🎙 优化推理：LLM Engine 提供推理 API，用于流式响应和动态批处理输入，以实现更高的吞吐量和更低的延迟。

    🤗 开源集成： 使用单个命令部署任何Hugging Face模型。

    即将推出的功能
    🐳 K8s 安装文档：我们正在努力记录您自己的基础设施上推理和微调功能的安装和维护。目前，我们的文档涵盖了使用我们的客户端库访问 Scale 的托管基础​​设施。

    ❄️ 快速冷启动时间：为了防止 GPU 闲置，LLM Engine 在不使用模型时会自动将模型缩放为零，并在几秒钟内扩展，即使对于大型基础模型也是如此。

    💸 成本优化：部署人工智能模型比商业模型更便宜，包括冷启动和预热时间。

  10. 微软开放 Copilot 试用，所有测试用户均可试玩

    微软将为已经升级到 Windows11 Build 23493 的所有 Insider 用户提供 Windows Copilot 的试用，用户只需点击任务栏上的 Copilot 按钮或按下 Win + C 键即可 Windows Copilot。

    对于先前已经升级到 Build 23493 版本的 Insider 用户，微软表示可能需要重启设备才能看到 Copilot 助手的入口，这项功能开启后将以侧边栏的形式在屏幕右侧悬浮，用户随时可以与 Copilot 交互，并获得设备使用与生产力提升方面的帮助。

  11. 清华用ChatGPT打造了个「零人工含量」的「游戏公司」，从老板到员工都是AI。只要你提出想法，从设计到测试的完整流程，都由AI帮忙搞定。整个过程走下来，只要七分钟就能完成，成本不到0.3美元(人民币两块多一点)！

    公司叫ChatDev，顾名思义，就是通过聊天来进行开发。十多个聊天机器人分别扮演着不同的角色，串联在一起完成开发工作。整个过程用ChatGPT就能完成，无需为每个环节专门训练相应的模型。

    这个「公司」开发一款游戏的平均时间是409.84秒，最快的甚至不到三分钟，最慢的也不过17分钟。| 详文

  12. 一个将写 Prompt 门槛降低到地板以下的工具网站。

    只要给出最初始的需求，结合AI进行调试，最终可以获得一个符合预期的 Prompt。在确保 AI 回答质量不下降的情况下，还可以利用这个工具对 Prompt 做精简，增加道德约束、法律约束等。

    你可以直接在网站上完成多个 AI 模型的效果测试，直观地观测上面拿到的 Prompt 在所有流行的大模型中，效果是不是都符合预期。

    它还提供了一个 Prompt as a Service 的服务，提示词即服务，这可以帮助开发者（和非开发者）构建一个立马可用的 Agent 服务，例如设计一个翻译接口、数据转换接口、业务建模服务、学生助教服务、互动游戏设计服务等。

    PromptPerfect | #工具

  14. K9s：一种管理 Kubernetes 集群的惰性方式。

    K9s提供了一个终端UI来与Kubernetes集群交互。这个项目的目的是使您的应用程序更容易导航、观察和管理。k9会持续监视Kubernetes的变化，并提供后续命令与观察到的资源进行交互。

  15. 32Gbps，三星完成 GDDR7 显存研发

    三星电子今日宣布：公司已经完成业内首款 GDDR7 显存的研发工作，接下来将在主要客户的下一代产品上进行产品验证。相对于去年推出的 16G GDDR6 显存芯片最高 24Gbps 的速率，相同容量的 GDDR7 显存不仅达到了 32Gbps 的速率，还同时降低了 20% 的能耗。