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工具·提示词·论文 三栏速览

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10月6日周二
  1. Reddit · r/LocalLLaMA19

    UCVG.cpp:面向任意大语言模型的 C++ 控制向量生成工具,仅需一对提示词即可生成

    开发者 Egor4more 发布 UCVG.cpp,一款仿照 llama.cpp 安装流程的控制向量生成工具,用户只需输入一对对比提示词即可为任意大语言模型生成控制向量,从而绕过系统提示词被忽略或被用户输入覆盖的局限。作者以 Qwen3.6-35B-A3B 给出生成示例,指出高强度引导可能使输出质量下降,简化现有工具的部署复杂度是该项目的主要目标。

  2. Reddit · r/LocalLLaMA45

    Speakrail:单张 RTX 4090 即可运行的全本地低延迟语音助手

    开发者发布开源全本地全双工语音助手 Speakrail,在单张 RTX 4090 上运行,组件包括 Voxtral Realtime 语音识别、Gemma 4 12B 微调大语言模型和 Breeze TTS 2 语音合成。该项目在部分基准测试中可比肩 GPT-Live,并支持插话、静默与打断等全双工交互模式。作者表示后续将发布完整技术报告。

10月5日周一
  1. Reddit · r/LocalLLaMA22

    基于 40 万合成数据微调的 1.5B Qwen 模型在 bash 命令生成上达到 gpt-4o 水平,并开源微调数据集

    网友 Comfortable-Rock-498 作为业余项目,将 1.5B 参数的 Qwen 模型微调用于生成 bash 命令,全部使用 40 万条合成数据进行训练,并在该任务上达到 gpt-4o 水平。作者同步开源了微调后的模型与训练数据集,公开了训练与 CLI 流程,欢迎社区自行训练或使用。

  2. Reddit · r/LocalLLaMA13

    10M 参数的 TinyDecide 模型号称同类最小,可跨浏览器、Node.js、Python、Rust 及 ESP32 运行

    用户 TheRealREZOR 在 Reddit r/LocalLLaMA 发布了一款名为 TinyDecide 的 10M 参数 Jev-like 决策模型,体积仅约 6 MB,比 Decision Index leaderboard 上的所有模型都小,可在浏览器、Node.js、Python、Rust 甚至 ESP32 上运行。该模型定位为轻量级决策类工具,强调在极小参数下的运行能力。

  3. Reddit · r/MachineLearning17

    用十亿棋谱蒸馏 Stockfish,3.9B 位置数据集在 Hugging Face 开源

    用户 microscope1024 将 Stockfish 价值函数蒸馏到一个 ResNet/ViT 模型中,训练数据来自 Gigafish 的一亿个棋谱位置,对应的 39 亿位置完整数据集已在 Hugging Face 上发布,由 Lichess 37 个月对局生成;实验发现纯 ViT 难以理解棋盘,CNN 凭借归纳偏置训练初期表现更好,CNN 与 ViT 结合时效果最佳。

10月4日周日
  1. Reddit · r/LocalLLaMA27

    JEV 与普通嵌入模型有何不同?

    JEV 是一个基于嵌入的意图路由器(embedding-based intent router),通过计算用户输入与预设示例意图之间的余弦相似度来路由任务。它使用 Ollama 运行 nomic-embed-text 模型生成嵌入向量,而非直接输出答案。

10月3日周六
  1. Hacker News · 首页45

    Meta 开源硬件项目 Muse Gadgets

    Muse Gadgets 是 Meta 推出的开源 DIY 硬件平台,用户可使用 ESP32 或 Raspberry Pi 搭配官方 SDK 构建自定义设备。项目代码基于 Apache 2.0 许可证开源,首批支持设备包括 Raspberry Pi 5、1.75 英寸 AMOLED 触屏开发板 Waveshare ESP32-S3-Touch-AMOLED-1.75C 等。

9月30日周三
9月29日周二
9月28日周一
9月25日周五
9月24日周四
9月17日周四
9月1日周二