日常工作、学习和创作中，信息海量且杂乱，如何高效整理和利用上下文成为挑战。
MineContext 是一个开源的主动式上下文感知AI助手，通过截屏和内容理解（未来支持多模态多源信息），实时捕获你的数字世界全貌，自动生成日/周总结、待办事项和活动记录，帮助你理清思路，提升效率。
主要功能：
- 自动截屏，持续捕捉你的数字工作环境，轻松收集海量上下文；
- 智能重现相关内容，创作时快速调取关键资料；
- 主动推送洞见和总结，让信息主动找上你；
- 本地存储，隐私安全有保障；
- 支持多API接入，灵活定制，完美贴合你的需求。
适合知识工作者、内容创作者、项目经理等多种角色。无需频繁切换工具，MineContext让你的数字生活更智能、更高效。
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- 智能重现相关内容，创作时快速调取关键资料；
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🎯 框架核心思路：
1️⃣ 角色设定：让ChatGPT扮演资深职业教练，具备10年以上行业经验，专注你所在领域。
2️⃣ 信息收集：先让AI询问关键背景信息，比如公司规模、文化、招聘经理情况、面试阶段等，确保它理解你的具体需求。
3️⃣ 定制方案：基于完整信息，AI设计个性化面试准备计划，包括行为面试题及答案框架、技术或案例题、文化契合度问题。
4️⃣ 模拟面试：逐题问答，AI即时给出结构和内容上的详细反馈，指出优点和改进点，帮助你逐步完善回答。
5️⃣ 亮点挖掘：教你如何结合简历中的关键成就，精准匹配岗位要求，突出自身优势。
6️⃣ 结尾策略：指导你如何调研公司并在面试尾声提出有深度的问题，留下好印象。
✅ 成功关键：
- AI必须先收集所有缺失信息，避免遗漏。
- 问题与反馈紧密结合职位描述和简历内容。
- 反馈具体且可操作，风格专业且积极鼓励。
举个例子，输入：
“我需要帮忙准备一场面试，我会给你职位描述和简历。你需要问我是否还需要了解公司信息、汇报对象等。”
AI优化为：
“你是一位资深职业教练，我正在准备[行业或职位]的面试。请先问我公司名称、规模、文化，招聘经理角色，面试阶段等问题，确保了解全貌。然后帮我制定详细计划，模拟问答反馈，帮我突出简历亮点，最后推荐调研和提问策略。”
📌 想用这套框架？直接试试给ChatGPT发送类似结构的提示，你会发现你的面试准备效率和质量成倍提升！
该项目基于自回归视频扩散模型，模拟推理过程进行训练，解决训练-测试分布差异，实现单卡RTX 4090下的实时流式视频生成，质量媲美最先进扩散模型。
主要特点：
- 引入 V-sink 概念，利用首帧作为记忆上下文，缓解曝光偏差（drift）；
- 训练时结合 RoPE 操作后取 KV 缓存，提升长序列推理稳定性；
- 支持动态交互式视频生成，可实时调整文本控制内容；
- 开源且依赖丰富，适合科研和工程实践。
适合对视频生成、扩散模型、实时交互等方向感兴趣的开发者和研究者关注。
