Github URL中"hub"可替换为"ingest"以提取友好提示文本
[原帖分享在Github url中用"ingest"替换"hub"获取文本提取的内容,评论包含对项目的认可、赞赏、质疑、求助以及围绕相关技术的讨论,整体氛围积极为主且话题多样。]
[原帖分享在Github url中用"ingest"替换"hub"获取文本提取的内容,评论包含对项目的认可、赞赏、质疑、求助以及围绕相关技术的讨论,整体氛围积极为主且话题多样。]
[帖子围绕老板给的新玩具展开讨论,涉及多种测试建议如游戏、模型、硬件等,包含不同的观点和对设备的各种疑问,整体氛围比较积极且充满探索欲]
[这是一个关于开源AI工具喜爱与推荐的讨论,大家分享了各自推荐的工具,包括RAG应用、写作工具等,还有涉及项目管理、工具功能等观点,整体氛围积极且分享性强]
[原帖作者作为LLM新手遇到模型相关问题(如停止操作、自我对话停不下来等),评论者们给出了各种解决办法、分析了影响因素并提供了其他操作建议(如提高推理速度),整体氛围积极解决问题。]
[原帖作者花200美元购买o1 - pro后悔,想利用OpenAI资源创建开源数据集用于本地LLM训练,评论者们围绕此展开讨论,有调侃、质疑、提建议,也涉及到法律风险等内容,整体氛围较活跃且观点多样]
[原帖关于创建open - webui管道配对思维和响应模型,有用户介绍其功能,许多用户反馈连接错误并尝试解决,还有人对管道概念等技术问题进行问答、指正并引发争议,也有新手寻求帮助等情况,整体氛围以技术交流为主。]
[原帖寻求24GB VRAM下最无审查的模型,评论者们纷纷推荐不同模型,并涉及模型的特点、审查情况、适配性、使用目的以及一些使用体验等,整体氛围较为积极地分享信息。]
[关于Test LLama Mesh Blender AddOn,大家从模型规模、工作原理等方面展开讨论,有对当前模型不足的看法,也有积极肯定这是3D生成的好开始,整体氛围较理性。]
[关于Hugging Face的本地llm偏好对齐免费课程,有人分享资源、表示肯定,也有人对课程格式与业务模式提出看法,整体氛围较为平和。]
[围绕o1系统卡的渗出尝试展开讨论,包含对模型行为、能力、安全性等多方面的看法,整体氛围较复杂且观点多样]