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讨论总结

这个讨论围绕George - AI项目展开。评论者们从不同方面对项目进行探讨，包括技术层面如George - AI与molmo quant的使用条件、对项目使用Rust语言的看法，资源获取方面如请求Github地址、询问是否会发布代码仓库，还有对项目可获取性以及能否取代现有网页测试框架等方面的疑惑与期待，整体氛围是对项目充满好奇并积极探索的。

主要观点

  1. 👍 探讨使George - AI使用molmo quant的条件
    • 支持理由：为更好地理解项目的使用范围和功能拓展
    • 反对声音：无
  2. 🔥 指出降低GPU/VRAM要求可增加George - AI的可获取性
    • 正方观点：可让更多用户使用该项目
    • 反方观点：无
  3. 💡 对项目使用Rust语言表示疑惑，认为Rust不是寻求简单的选择
    • 解释：从语言特性角度出发认为Rust较为复杂，项目若追求简单可能不适合使用
  4. 💡 希望使用Rust能够为其他语言创建绑定
    • 解释：从项目的扩展性和兼容性方面考虑
  5. 💡 请求项目的Github地址
    • 解释：为了获取项目代码进行深入研究或参与项目

金句与有趣评论

  1. “😂 methinks lowering the GPU/VRAM requirement would make George AI more accessible.”
    • 亮点：指出了增加项目可获取性的一种方式
  2. “🤔 Everlier: Using rust - you’re not looking for easy ways, are you? :D”
    • 亮点：幽默地对项目使用Rust语言提出疑问
  3. “👀 I’m interested in both the automation aspects of this but also curious if it could be used to replace established brower - based web testing stacks such as Selenium and Cypress.”
    • 亮点：体现对项目功能的深度思考和探索其在现有框架中的潜在替代作用

情感分析

总体情感倾向是积极探索的。主要分歧点在于对项目使用Rust语言的看法，有人认为Rust复杂不适合追求简单的项目，而有人则在自己的项目中常用Rust并希望借此为其他语言创建绑定。可能的原因是不同用户对Rust语言的理解和使用场景的认知不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：项目能否为其他语言创建绑定可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果项目可获取性提高且能取代现有网页测试框架，可能会对相关领域的自动化测试等方面产生影响。

详细内容：

标题：乔治 AI：利用自然语言轻松控制电脑的 API

在 Reddit 上，一则关于“乔治 - AI”的帖子引发了热烈讨论。该帖子主要介绍了乔治 - AI 这个利用 AI 实现通过自然语言轻松控制电脑的 API，并附上了相关视频链接：https://v.redd.it/kk68etykmw3e1/DASH_1080.mp4?source=fallback 。这一话题吸引了众多网友的关注，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在如何优化乔治 - AI 的使用以及其在不同场景下的应用可能性。有人提出如何让其使用 molmo 量子，比如https://github.com/cyan2k/molmo-7b-bnb-4bit，并认为降低 GPU/VRAM 要求能让乔治 - AI 更易获取。还有用户表示乔治 API 的构建方式使得可以使用任何与 Open AI 兼容的 API，创建一个具有相同 API 的 Python 或自选语言的服务器，并在其后放置模型。

有人指出在演示视频中看到其在 Mac 上运行，好奇是否在 Mac 中的 Docker 容器中运行了 molmo，还对其能否替代已有的浏览器基础的网络测试堆栈如 Selenium 和 Cypress 表示了关注。

有用户详细阐述了乔治 - AI 替代现有测试堆栈的利弊。利处在于：单一框架适用于任何自动化，包括基于浏览器、iOS/Android 模拟和桌面应用；即使 UI 稍有变化也能持续工作，其他框架通常较脆弱；方便人们创建选择器。弊端在于：比其他替代方案慢，每次交互都要创建 UI 截图并发送给 LLM，LLM 响应不如其他框架中的选择器即时；运行 molmo 成本不低，在家用 3090 运行，租用 GPU 运行会增加成本。但也认为随着 LLMs 不断发展，成本和速度问题会逐渐改善。

有人打趣使用 Rust 是不是故意选择了困难模式。还有人希望能看到 Github 相关内容，而作者也给出了链接：https://github.com/logankeenan/george 。

总之，关于乔治 - AI 的讨论展现了大家对其技术实现、应用场景和未来发展的深入思考和期待。