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12.8K标星见证跨平台翻译自由!开源神器Pot引爆GitHub:截图OCR+多引擎对比

2025年7月4日8时 作者 开源星探

推荐跨平台划词翻译和OCR软件Pot,支持Windows/macOS/Linux系统,包含多项核心功能如划词翻译、截图OCR等,并可集成多种翻译接口。

分类 开源 标签 DeepL、 Google Translate、 Pot、 划词翻译、 多接口并行翻译、 截图OCR 发表评论

开源多智能体AI PPT系统,支持MCP。

2025年7月3日23时 作者 开源AI项目落地

一个名为MultiAgentPPT的开源AI PPT生成系统,通过多智能体协作实现从主题输入到完整PPT生成的自动化流程,支持用户自定义幻灯片和内容,适合快速生成专业演示文稿。

分类 开源 标签 AI、 Johnson、 MultiAgentPPT、 提高效率、 自动化流程、 节省时间 发表评论

微信公众号订阅神器

2025年7月3日11时 作者 GitHubStore

微信公众号订阅神器,一键生成RSS,支持多种数据库和抓取方式。定时更新内容,并提供用户友好的Web管理界面。

分类 开源 标签 FastAPI、 RSS生成器、 SQLite、 Vite、 Vue3、 微信公众号 发表评论

智谱新版VLM开源模型 GLM-4.1V-9B-Thinking

2025年7月3日8时 作者 NLP工程化

基于GLM-4.1V-9B-Thinking模型,引入强化学习技术提升视觉语言模型能力,在18个任务中与8倍参数量的Qwen-2.5-VL-72B相当或超越

分类 开源 标签 8倍参数量、 GLM-4.1V-9B、 Qwen-2.5-VL-72B、 开源、 提升性能、 视觉语言模型 发表评论

LLaMA-Factory Day0 支持了 GLM-4.1V-Thinking 模型的微调和推理

2025年7月3日8时 作者 NLP工程化

LLaMA-Factory Day0发布支持GLM-4.1V-Thinking模型微调和推理的代码更新及视频教程

分类 开源 标签 GLM-4.1V-Thinking、 LLaMA-Factory、 免费、 微调、 微调视频教程、 推理 发表评论

Osmosis-Structure-0.6B: 用于结构化输出的小型语言模型

2025年7月3日8时 作者 NLP工程化

Osmosis-Structure-0.6B 是一个参数量为 0.6B 的小型语言模型,在结构化输出生成方面表现出色,特别是在数学推理和问题解决任务中。

分类 开源 标签 0.6B、 buxingtianxia21、 Osmosis-Structure-0.6B、 小型语言模型 (SLM)、 未知、 结构化输出生成方法 发表评论

爬虫界“瑞士军刀”!开源高性能爬虫工具,实施进度监控、全栈SDK支持、n8n深度集成!

2025年7月3日8时 作者 开源星探

WaterCrawl 是一款基于 Python 和 Scrapy 的开源网页爬虫工具,专为大规模数据提取和LLM优化设计。支持多语言内容抓取、实时进度监控和深度AI平台集成。

分类 开源 标签 docker、 LLM优化、 Python、 Scrapy、 WaterCrawl、 实时监控 发表评论

docker-compose.png中的数据流程解析

2025年7月3日8时 作者 NLP工程化

Dify架构通过多个独立模块协作实现高效运行,包括Nginx负责路由、Web提供前端UI、API+Worker处理业务逻辑、PluginDaemon+Sandbox保障插件扩展及计算隔离等。文章详细描述了从请求入口到数据持久化的整个流程,并强调了安全防护和弹性扩展设计。

分类 开源 标签 API、 Dify、 NGINX、 Weaviate、 Web、 Worker 发表评论

真正意义的开源AI浏览器,打开的100个标签页终于有救了。

2025年7月2日23时 作者 开源AI项目落地

Nxtscape是一个开源的智能浏览器,提供本地运行AI代理、隐私保护和广告拦截等功能。界面类似Google Chrome且兼容所有扩展程序。

分类 开源 标签 AI、 Mac、 MCP、 Nxtscape、 Ollama、 谷歌Chrome 发表评论

Dify工作流中的LLM节点:_transform_chat_messages方法

2025年7月2日16时 作者 NLP工程化

本文介绍如何使用Dify v1.4.0版本中的LLM节点的_transform_chat_messages方法处理Jinja2模板格式的消息内容,确保后续处理逻辑统一使用text属性。

分类 开源 标签 Dify、 Jinja2、 LLMNodeCompletionModelPromptTemplate、 qwen-vl-max-latest、 Sequence、 Transform_chat_messages 发表评论
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