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讨论总结

这个讨论主要围绕Cortex这个本地AI API平台展开。话题包括Cortex与Ollama在编程语言、模型存储格式等方面的差异，Cortex自身的特性、路线图，与其他项目如BitNet的关系，以及一些技术问题如模型上下文大小、tokenize/de - tokenize端点等，整体氛围积极且大家都在积极探索Cortex这个项目的潜力。

主要观点

  1. 👍 Cortex是OpenAI API平台的本地替代项目
    • 支持理由：项目旨在实现完整的OpenAI API，包括多种类型的API，并且有自身的特性等。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Cortex和Ollama在多个方面存在差异
    • 正方观点：Cortex用C++编写，以GGUF存储模型可从多种模型中心导入；Ollama用Go编写，以blobs存储。
    • 反方观点：无
  3. 💡 Cortex和BitNet完全不同
    • 解释：BitNet是一种神经网络架构，Cortex是OpenAI API的本地替代方案，两者没有重叠。
  4. 👍 Cortex当前的github版本中多模态支持能力不明显
    • 支持理由：大家在讨论中发现目前其多模态支持方面有待加强。
    • 反对声音：无
  5. 💡 Cortex将上下文大小设为4096个标记是考虑到桌面硬件的适配性
    • 解释：这样能显著降低内存需求，以便在大多数桌面硬件上使用。

金句与有趣评论

  1. “🤔 For now: Cortex is written in C++ (vs. Go) and it stores models in universal file formats (GGUF vs. blobs), which can be directly imported from various model hubs eg. Hugging Face.”
    • 亮点：清晰地指出Cortex与Ollama在编程语言和模型存储格式方面的差异。
  2. “👀 Vocal minority. It’s great that it exists and helps you to start your journey, but beyond toying around it’s bad.”
    • 亮点：表达了对ollama在实用性方面的看法，认为喜欢ollama可能只是少数人的情况。
  3. “😂 Nice, another llama - cpp wrapper. Just what we need”
    • 亮点：以一种诙谐的方式指出Cortex是llama - cpp包装器的观点。
  4. “👍 Cortex’s roadmap is to implement the full OpenAI API including Tools, Runs, Multi - modal and Realtime APIs.”
    • 亮点：明确了Cortex的路线图，让读者快速了解其发展方向。
  5. “💡 We’ll be sharing some benchmarks soon, but a direct comparison wouldn’t make much sense.”
    • 亮点：解释了Cortex和BitNet比较的不合理性，并表示会分享Cortex的基准测试。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，大家基本都在探讨Cortex这个项目本身的特性、发展方向以及与其他项目的关系等。可能的原因是这个项目处于发展初期，大家更多地是抱着探索和期待的态度来参与讨论，并且很多人都希望这个项目能够不断发展完善，成为OpenAI API的一个有力的本地替代方案。

趋势与预测

  • 新兴话题：Cortex在多模态方面的进一步发展以及如何提高模型兼容性。
  • 潜在影响：如果Cortex发展顺利，可能会对本地AI应用的开发产生积极影响，推动本地AI平台与OpenAI竞争，也可能会促使更多开源项目在相关功能如tokenize/de - tokenize端点等方面进行改进。

详细内容：

标题：Cortex：本地 AI API 平台引发的热烈讨论

近日，Reddit 上一篇关于“Cortex: Local AI API Platform - a journey to build a local alternative to OpenAI API”的帖子引发了众多网友的关注和热烈讨论。该帖子获得了较高的关注度，众多网友纷纷发表自己的看法。

帖子主要探讨了 Cortex 作为本地替代 OpenAI API 平台的相关内容。讨论的焦点集中在 Cortex 与其他类似产品的差异、技术特点、功能支持以及未来发展方向等方面。

有人提出了 Cortex 与 Ollama 的区别，比如“对于现在：Cortex 是用 C++编写的（对比 Ollama 是 Go），并且它以通用文件格式存储模型（GGUF 对比 blobs），可以直接从各种模型中心导入，例如 Hugging Face。” 还有人指出 Ollama 对 GGUF 有支持并且可以直接从 HuggingFace 拉取。

有人表示 Cortex 具有状态保持功能（例如将持久化线程、消息），是作为一个 API 平台在构建。并且未来在多模态实现上可能会有一些差异。

有人称赞这是很酷的东西，也有人认为这只是另一个 llama - cpp 包装器，质疑为何不选择在现有项目基础上进行改进而是从头开始实现一个新的。

对于当前版本在 GitHub 上缺乏多模态支持的问题，相关人员解释称他们采取了更有主见的方法来处理实时、多模态任务，并统一各种引擎，这是现有项目没有处理的。

同时，有人提到当前的上下文大小设置为 4096 令牌是为了使 Cortex 能在大多数台式机硬件上使用，降低内存需求。

讨论中存在一些共识，比如大家都对本地 AI 技术的发展充满期待，希望 Cortex 能够不断完善和进步。也有一些特别有见地的观点，比如关于如何更好地平衡技术实现和硬件需求等，丰富了整个讨论。

总之，关于 Cortex 的讨论展现了大家对本地 AI 技术的关注和思考，也为其未来的发展提供了多种思路和方向。