Omnivore —— 稍后阅读应用程序-低调大师

Omnivore —— 稍后阅读应用程序

2023-09-28 573

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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原文链接：https://www.oschina.net/p/omnivore

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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...

2023-09-28

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2023-09-28

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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