黑洞资源笔记
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- 帮你成为一名优秀工程师领导者的资源列表，项目涵盖软件工程、系统设计、数据工程、领导力和管理等所有领域，让你在2024年成为一名优秀的工程师领导者
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- Learn Java ASM：ASM 是一个用于操作字节码的开源 java 库。本项目旨在系统地介绍如何学习Java ASM的知识，主要涉及Core API、OPCODE和Tree API等内容。
至于学习的预期目标就是，用一个形象的说法来讲，让字节码在你的手中“跳舞”：看看你的左手，一个完整的ClassFile拆解成不同粒度的字节码内容；看看你的右手，不同粒度的字节码内容又重新组织成一个ClassFile结构。 - 由 Byzer-LLM 强力驱动的一个命令行工具,为开发者带来:
📂 根据源目录智能生成上下文相关代码
💡 可以结合上下文生成合适的 prompt 到指定文件，方便用户黏贴到 web 版 大模型。也通过Byzer-LLM支持指定私有模型直接完成工作。两种模式任君选择。
💻 支持 Python、TypeScript 等主流语言项目
🌍 自动翻译项目文件,让你的代码触达全球
🤖 Copilot 模式:内置shell/jupyter 引擎，可自动拆解任务并且执行相关任务，完成诸如自动搭建环境与创建项目,修改代码
Auto-Coder | #工具 - OpenAI的首席技术官Mira Murati在接受华尔街日报采访时对Sora的进行了详细介绍。| video
发布时间：Sora目前还在开发和测试阶段，OpenAI计划在今年内的某个时间发布Sora，具体时间可能考虑到全球选举等因素，目前仍在打磨中，且正在进行外部测试，尤其关注电影行业的创作者。
生成时间：关于生成视频的时间，720P分辨率或20秒长视频，生成时间大概在几分钟，这取决于提示的复杂性，这与传言中需要数个小时的说法不同，同时他们也在优化资源。
目前视频没有声音，Sora未来可能会支持视频声效。
数据来源：当被问及Sora训练的素材是否包括YouTube、Instagram和Facebook上的视频时，Mira Murati的回答是不确定的。她没有明确确认这些平台的视频是否被用作训练数据，称Sora的训练数据来自公开可用和授权的数据，最后结束后确认训练数据包括Shutterstock的内容。
计算资源：Sora的生成过程相比于ChatGPT和DALI需要更多的计算资源，OpenAI致力于优化技术，降低成本，便于公众使用。
安全性和可靠性：Sora目前正在进行红队测试（测试工具的安全性、可靠性和缺陷），以识别潜在的漏洞、偏见和其他有害问题。
内容限制：与DALLE类似，Sora在生成内容时也会有一些限制，例如不生成公众人物的图像，以避免误导和滥用。
裸露内容：关于裸露内容的处理，提到OpenAI正在与艺术家和创作者合作，以确定工具应该提供的灵活性水平和合理的限制，但没有具体提到如何区分艺术和色情的内容。
正在研究对视频进行水印标记，但是相对一水印，视频内容的审核限制更为重要，因为随着生成的视频更加真实，用户将无法分辨视频内容的真实性，防止生成误导内容。 -
- DeepSeek-VL：开源的视觉-语言(VL)模型，旨在实现真实世界的视觉语言理解。
它具有广泛的多模态理解能力，能够处理逻辑图表、网页、公式识别、科学文献、自然图像和复杂场景中的具体智能等。
DeepSeek-VL提供了多个模型版本，包括不同规模和功能的模型，以满足不同的研究和商业应用需求。 - nm-vllm：高吞吐量和内存高效的LLM推理和服务引擎，针对LLM模型的推理引擎，具有优化的性能，支持量化和稀疏化等最新优化技术。通过nm-vllm，用户可以快速部署和推理LLM模型，并获得高效的推理性能
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- smalldiffusion：用于训练和采样扩散模型的简单易读的代码库，支持从最简单的玩具模型到最先进的预训练模型的实验，核心代码只有不到100行非常易读的pytorch代码
- Awesome Bio-Foundation Models：生物基础模型大列表，涵盖了蛋白质、RNA、DNA、基因、单细胞等多个领域
- Command-R：多语言、高性能、可定制：350亿参数的开源语言模型
- C4AI Command-R是一个350亿参数的高性能生成式模型，由Cohere和Cohere For AI联合开发。
- Command-R是一个大型语言模型，其开放权重针对多种用例进行了优化，包括推理、摘要和问答。
- Command-R具有多语言生成能力，在10种语言上进行了评估，并具有高性能的RAG(Retrieval-Augmented Generation)能力。
- 该模型的许可证为CC-BY-NC，使用时还需遵守C4AI的可接受使用政策。
- Command-R的上下文长度为128K，可以使用Hugging Face的Transformers库进行调用和使用。
- C4AI Command-R的发布展示了Cohere在开发大型语言模型方面的实力。350亿参数的模型规模处于业界领先水平，有望在多个应用领域取得突破。
- Command-R的开放权重和对多种用例的优化，为开发者和研究者提供了灵活性和可定制性。这有助于促进模型的应用和创新。
- 多语言生成能力和高性能RAG能力的结合，使Command-R在跨语言任务和知识密集型任务上具有独特优势。这可能推动自然语言处理技术在全球范围内的普及和应用。
- CC-BY-NC许可证和C4AI的可接受使用政策体现了Cohere对于负责任AI开发的重视。在开放模型的同时，设置合理的使用边界，有助于防范潜在的滥用风险。
- 基于Hugging Face生态系统发布模型，降低了用户的使用门槛。这种与主流开源社区的融合，有利于Command-R的推广和迭代。
- 尽管Command-R的开放权重提供了灵活性，但对于缺乏计算资源的中小型开发者而言，350亿参数的模型规模可能难以承受。这可能加剧AI开发的门槛和不平等。
- Command-R在多语言任务上的出色表现，可能促使更多开发者将其应用于跨文化交流和全球化业务。但过度依赖单一模型，可能忽视了不同语言和文化的独特性。
- 开放模型虽然有利于创新，但也可能加剧恶意使用和滥用的风险。即使有使用政策的约束，在实践中难以对每一个应用进行有效监管。这需要技术和制度的双重发力。 - 包含了300多种语言的Wikipedia嵌入表示的数据集 | Cohere
- 明天晚上可能会更新一下频道
- 我因病需要休整一个礼拜，频道视情况更新
- 马哥 OpenStack专题第二期 | 团购价198
- 那个AI俱乐部撤掉了，确实有点垃圾
- AtomoVideo：阿里巴巴开发的高保真图像到视频生成开源模型 可以生成符合真实世界运动状态的视频
主要功能：
1、高保真视频生成：AtomoVideo可以从单一静态图像生成高保真的视频序列，视频中的内容不仅与原始图片保持高度一致，而且动作自然流畅。
2、动作强度和连贯性：AtomoVideo生成的视频具有自然流畅的动作和良好的时间连贯性。视频中的运动看起来既自然又符合逻辑，没有突兀或不自然的过渡。
为了让视频里的动作看起来自然，AtomoVideo引入了时间卷积和时间注意力模块，这些模块专门处理视频帧之间的时间关系，帮助模型预测下一帧画面的变化，从而实现连贯的视频动作。AtomoVideo会特别处理视频的时间信息，让图片中的物体像在真实世界那样随时间移动和变化。
3、个性化适配：AtomoVideo能够与不同的个性化文本到图像（T2I）模型兼容，无需进行特定调整，这让它能够广泛适用于各种场景。AtomoVideo还能结合文字描述来生成视频。比如，你给它一张静态的海边图片，并告诉它“海浪轻轻拍打沙滩”，它就能根据这个描述生成一段海浪真的拍打沙滩的视频。
