OpenHealth 專案是一個開源的 AI 健康助理，作者描述自己五年來花費超過十萬美元、看過三十多位醫生，卻無法確診自體免疫疾病的痛苦過程。 受到這個經歷的啟發，他開發了一個開源 AI 工具，可以幫助人們分析自己的醫療記錄，從不同的醫院提取並整理數據，並藉由 AI 模型進行分析，找出潛在的疾病。 這個工具的目的是解決醫療資訊分散的問題，讓患者能夠更全面地了解自己的健康狀況，並提供給醫生參考，但作者也強調，此工具僅為輔助診斷，不能取代專業醫療人員的判斷。
open-deep-research 是個開源的深度研究工具，模仿 OpenAI 的 Deep Research 實驗，但使用 Firecrawl 擷取和搜尋網頁資料，並結合推理模型，而非微調 o3 模型。 專案以Next.js建構，具有多種功能，包含即時資料饋送、結構化資料擷取、先進路由、支援多種大型語言模型（LLM）如 OpenAI、Anthropic 和 Cohere），當然亦 Support 免費的 Ollama 以及資料持久化機制。 提供本地部署和執行說明。 整體而言，它展示了一個強大的、可擴展的深度研究工具，並強調其開源和易於使用的特性。
Cherry Studio 是一款支持多個大語言模型（LLM）服務商的桌面客戶端，兼容 Windows、Mac 和 Linux 系統。支持主流 LLM 云服务：OpenAI、Gemini、Anthropic、硅基流动等。支持 Ollama 本地模型部署。内置 300+ 预配置 AI 助手。
MangaNinja 的主要設計目標是基於協助線稿圖像上色。它採用了幾個關鍵技術：區塊隨機置換模組(patch shuffling module)，點驅動控制方案(point-driven control scheme)。實驗結果顯示，MangaNinja 在色彩準確度和生成圖像質量方面明顯優於其他現有的非生成式著色方法（如 BasicPBC）、一致性生成方法（如 IP-Adapter）以及 AnyDoor。總結來說，MangaNinja 透過區塊隨機置換模組和點驅動控制方案實現精確的線稿著色。它不僅可以處理單一參考圖像，還可以利用多個參考圖像進行著色，並且可以處理參考圖像與線稿之間存在差異的情況。此外，MangaNinja 的互動式控制功能，允許使用者更精確地控制著色結果。
一種名為 STAR(Spatial-Temporal Augmentation with Text-to-Video Models for Real-World Video Super-Resolution) 的新方法，用於提升真實世界影片的高解析度。STAR 的核心概念是將文字轉影片 (T2V) 模型整合到影片超解析度任務中，藉此改善時間一致性並提升影片品質。不同於以往僅使用靜態影像訓練的模型，STAR 利用 T2V 模型捕捉影片的動態特性。為了解決真實世界影片中複雜退化造成的瑕疵和 T2V 模型的高生成能力可能導致的保真度下降問題，STAR 提出了局部資訊增強模組 (LIEM) 和動態頻率 (DF) 損失函數，有效降低瑕疵並提升細節還原度和時間一致性，最終達成更逼真且高品質的影片超解析度結果。 STAR 也提供了與其他先進方法的比較，驗證了 STAR 的有效性。
在 STAR 的研究中，CogVideoX 是被引用的基準模型之一。研究人員來自：南京大學、字節跳動、西南大學。總括而言，時空增強是 STAR 系統的核心概念，它通過整合 T2V 模型，並引入 LIEM 和 DF Loss 來克服真實世界影片超解析度中的挑戰，實現更高質量的影片重建。這使得 STAR 能夠有效地處理複雜的退化，並產生具有良好時空一致性和高保真度的超解析度影片。
Crawl4AI，一個開源且配合大型語言模型的網頁爬蟲和抓取工具。其核心功能是高速、精準地抓取網頁數據並轉換成適合大型語言模型使用的格式，例如 Markdown。Crawl4AI 強調速度快、靈活性高，且易於部署，並提供諸多功能，包括支援多種瀏覽器、處理JavaScript、提取結構化數據、以及與各種大型語言模型整合等。文件詳細說明了安裝方法、使用方法、進階應用範例以及未來的發展規劃，並強調其以開源和社群驅動的方式開發維護。其最終目標是透過將數位足跡轉換成結構化數據，建立一個公平的數據共享經濟體系，並促進AI的發展。
「structured-outputs」，主要展示如何利用 OpenAI 和 Ollama 這兩個大型語言模型平台，以結構化的輸出方式驗證數獨遊戲的有效性。程式碼包含一個測試架構，示範如何使用不同的模型（例如 OpenAI 的 gpt-4o-mini 和 Ollama 的 phi4）以及相應的執行指令。專案目前只有 Python 程式碼，並有簡潔的 README 檔說明使用方法，但缺乏更詳細的專案描述和資源連結，星星數和關注度也都很低。 核心目的在於展示結構化輸出的應用，並提供 OpenAI 和 Ollama 的實作範例。
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將文字轉換成電腦可理解的數值向量的方法。Word2Vec 有兩種主要模型：連續詞袋模型 (CBOW) 和跳字模型 (Skip-gram)，透過反向算法，根據上下文預測目標詞或反之，從而學習詞語間的關係。訓練後的詞向量具有語義相似性的特性，相似的詞彙在向量空間中距離較近，並能透過向量運算進行類比推理，例如「國王-男人+女人=王后」。Word2Vec 應用廣泛，例如搜尋引擎、推薦系統和機器翻譯，但其局限性在於每個詞只有一個固定向量，無法處理多詞片語的語義。
在向量數據庫應用中，「prefixes」指的是在文本塊輸入嵌入模型之前，在文本塊前插入一段描述其目的的文本。「prefixes」是一個簡單但有效的技術，可以顯著提高向量數據庫應用的準確性達 200%。
在 Olama 官方庫中的五個嵌入模型中，只有三個支持「prefixes」，Nomic、Snowflake Arctic 和 Mixed Bread 等。
儘管傳統的 LLM 可能更大，但它們不適合生成嵌入。嵌入模型專為生成嵌入而設計，它們的速度要快得多，並且可以產生更好的結果。Prefixing」嘅簡單技巧嵌入技巧。
