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黑洞资源笔记

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  1. LLMFlows 是一个框架，用于构建简单、明确和透明的 LLM（大语言模型）应用程序，如聊天机器人、问答系统和代理。

    LLMFlows 的核心是提供一套简约的抽象，让你可以利用 LLM 和向量存储，构建结构良好、清晰明了的应用程序，这些应用程序没有隐藏的提示或 LLM 调用。LLM Flows 可确保每个组件完全透明，从而使监控、维护和调试变得简单。

    llmflows | #框架

  3. 一款基于 C++11 标准开发的小型异步 RPC 框架。TinyRPC 的核心代码应该也就几千行样子，尽量保持了简洁且较高的易读性。

    麻雀虽然小五脏俱全，从命名上就能看出来，TinyRPC 框架主要用意是为了让读者能快速地、轻量化地搭建出具有高性能的异步 RPC 服务。至少用 TinyRPC 搭建的 RPC 服务能应付目前大部分场景已经。

    TinyRPC没有实现跨平台，只支持Linux系统，并且必须是64位的系统，因为协程切换只实现了64位系统的代码，而没有兼容32位系统。这是轻便的，因为作者必然是Linux下开发，没能力实现跨平台。

    TinyRPC的核心思想有两个：

    让构建高性能RPC服务变得简单
    让异步调用 RPC 简单
    必须说明的是，TinyRPC代码没有达到工业强度，最好不要直接使用生产环境，也可能存在一些未知的BUG，甚至coredump。

    TinyRPC框架目前支持两类协议：

    纯HTTP协议：TinyRPC实现了简单的很基本的HTTP(1.1)协议的编码、解码，完全可以使用HTTP协议搭建一个RPC服务。
    TinyPB协议：一种基于Protobuf的自定义协议，属于二进制协议。

    TinyRPC | #框架

  5. 苹果Siri新专利：借助 AirPods 运动传感器，通过语言模型训练“读取”唇语

    苹果在专利中概述了一种全新的监测方式，表示声音容易收到背景音等干扰，希望通过 AirPods 内置的陀螺仪或加速度计来记录微妙的面部运动，不仅可以减少耗电量和处理负担，而且可以提高准确度。

    苹果表示通过加速度计和陀螺仪等运动传感器，记录嘴巴、脖子或头部的运动，并通过算法和语言模型来“读取”用户的唇语。

  6. MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 | link | #机器学习

    麻省理工学院深度学习方法入门课程，可应用于计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域！

    学生将获得深度学习算法的基础知识，并获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。

    先修课程需要微积分（即求导数）和线性代数（即矩阵乘法），有 Python 经验者将有所帮助，但并非必要。
    Media is too big
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  7. Graphite 是一个在浏览器中运行的轻量级矢量开源光栅和矢量 2D 图形编辑器，它由节点图合成引擎提供支持，可增强图层堆栈，提供完全无损的编辑体验。

    其新兴的基于节点的合成器可让你应用光栅效果，并在非破坏性工作流程中与 AI 共同创造令人惊叹的艺术作品。全功能光栅图像编辑和本机桌面应用程序是当前开发的重点，并将在未来几个月内推出。

    Graphite | #编辑器

  8. 香港电台网站消息：香港岭南大学决定加入 AI 浪潮，目前校方已为全校购买购买 ChatGPT 3.5 版本的许可，并将对教职工与学生提供相应技术培训。

    岭南大学候任校长秦泗钊表示，将在下学期开设有关 AIGC 的课程，并持续投入资源购置一系列 AIGC 许可。参与相关课程的学生需要提交一份有关作业完成度的清单，告知学校他们在课业与论文中的哪些内容由 AI 创作。

  9. 肯尼亚的前ChatGPT内容审查员最近参与提交了一份请愿书，谴责和控诉阅读和观看大量不良图文内容、低工资和突然解雇带来的心理创伤。

    在审查 OpenAI 内容时，他们每天会查看多达 700 条文字段落，其中许多描绘了性暴力的画面，导致其心理健康受损，甚至失去了家庭。之前没有得到充分警告，并且未得到足够的心理支持，工人每小时的工资在 1.46 美元至 3.74 美元之间。许多数据标注工作是在东非、印度、菲律宾和肯尼亚等地进行的，因为这些地区有大量愿意为较低成本工作的多语言工人。内容审核工作可能导致工人遭受心理创伤。

    在一些例子中，工人被要求阅读令人不安的内容，如仇恨言论、暴力和性虐待，这可能对他们的心理健康产生负面影响 | link