Omnivore —— 稍后阅读应用程序
Omnivore 是一款免费、开源、适合认真阅读的稍后阅读应用程序。不受干扰、注重隐私、开源,专为知识工作者和终身学习者而设计。适合喜欢阅读的人。
保存文章、新闻通讯和文档并稍后阅读,专注且无干扰。添加注释和亮点。按照你想要的方式整理你的阅读列表并在所有设备上同步。
特点:
- 高亮显示、备注、搜索和共享
- 全键盘导航
- 在长文章中自动保存你的位置
- 通过电子邮件添加通讯文章(支持 substack)
- 支持 PDF
- 用 Node.js 和 TypeScript 编写的网络应用程序
- Native iOS app
- Android app (source)
- 面向 Android 用户的渐进式网络应用程序
- 适用于 Chrome、Safari、Firefox 和 Edge 的浏览器扩展
- Labels (又称 tagging)
- 离线支持
- 文本转语音(仅限 iOS)
- 通过 Logseq Plugin 支持 Logseq
- 通过 Obsidian Plugin 支持 Obsidian

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每日一博 | 揭秘编码器与解码器语言模型
Transformer架构的问世标志着现代语言大模型时代的开启。自2018年以来,各类语言大模型层出不穷。 通过LLM进化树(github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide)来看,这些语言模型主要分为三类:一是“仅编码器”,该类语言模型擅长文本理解,因为它们允许信息在文本的两个方向上流动;二是“仅解码器”,该类语言模型擅长文本生成,因为信息只能从文本的左侧向右侧流动,并以自回归方式有效生成新词汇;三“编码器-解码器”组,该类语言模型对上述两种模型进行了结合,用于完成需要理解输入并生成输出的任务,例如翻译。 本文作者Sebastian Raschka对这三类语言模型的工作原理进行了详细解读。他是人工智能平台Lightning AI的LLM研究员,也是《Machine Learning Q and AI》的作者。 (以下内容由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文:https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-encoder-and-decoder) 来源 | Ahead of AI On...
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电力行业首个自主可控的大模型发布
南方电网人工智能科技有限公司负责研发的电力行业人工智能创新平台及自主可控电力大模型正式公开发布。 电力行业人工智能创新平台提供模型即服务(MaaS),支持模型快速迭代开发,并支撑电力人工智能资源面向全社会开放共享。百度提供了昆仑芯AI芯片、飞桨框架、开发套件等技术产品支持。 电力大模型是电力行业人工智能创新平台首个产品,覆盖智能创作、设备巡检、电力调度等七大应用场景,也可应用于特定业务场景。其中,电力调度场景功能通过百度智能云千帆大模型平台,基于文心大模型打造。 南方电网人工智能公司表示,将深度挖掘电网企业在电力人工智能领域的数据、场景、专业优势,同时将携手各方共同推进人工智能与能源电力行业深度融合,为数字时代经济体系优化升级和满足人民美好生活的电力需要做出更大贡献。 发布会现场演示了“南网调度值班助手”,一个基于百度文心大模型打造的AI原生应用。根据介绍,电力调度值班助手遇到问题第一时间就能给出高质量解答,让员工不再需要投入大量时间去死记硬背常规内容。面对紧急情况,它可以秒级生成处置方案,及时响应15分钟电力市场调节要求。 而且,员工只需要说一句话,电力调度值班助手就可以把各种安全预...
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