GitHub 一周热点汇总第21期(2024/05/05-05/11) ，本周最火的项目是KAN，在其论文推出后掀起了一轮热度，让人们看到了AI能力再次提升的机会，你觉得它能取代MLP吗？先来看看这一周内火爆的5个项目吧。
本项目就是近期爆火的KAN，一个全新的神经网络架构，它的使命只有一个：取代 MLP。
与传统的MLP架构截然不同，且能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。
比如，200个参数的KANs手机如何ssr添加订阅ssrr线路节点，就能复现DeepMind用30万参数的MLPs发现数学定理研究。
不仅准确性更高，并且还发现了新的公式。要知道后者可是登上Nature封面的研究啊~
在函数拟合、偏微分方程求解，甚至处理凝聚态物理方面的任务都比MLP效果要好。
而在大模型问题的解决上，KAN天然就能规避掉灾难性遗忘问题苹果版ssr订阅，并且注入人类的习惯偏差或领域知识非常容易。
跟MLP最大、也是最为直观的不同就是，MLP激活函数是在神经元上，而KAN把可学习的激活函数放在权重上。
对于那么KAN是否会取代Transformer中的MLP层，目前看来至少要解决2个问题：
neofetch项目刚刚被归档了，也就是不会再持续维护了，所以作者就发布了这个项目，提供了一个性能更好的系统信息收集器，只需要几秒的时间，就能展示出全部的系统信息。项目的特点包括：
数据是当今世界发展的重要驱动手机如何ssr添加订阅，爬虫已成为从广阔的互联网中收集信息的重要工具。ScrapeGraphAI，这是一个革命性的 Python 库，它利用大型语言模型 （LLMs） 和直接图形逻辑的强大功能来创建灵活且适应性强的网络抓取管道。
当AI遇上爬虫，会发挥出怎样的魔力呢，目前ScrapeGraphAI具备的特性包括以下：
灵活性和适应性：传统的网页抓取工具通常依靠固定模式或手动配置从网页中提取数据。ScrapeGraphAI 由 LLMs提供支持，可适应网站结构的变化，从而减少对开发人员持续干预的需求。
易于安装：使用简单的 pip install 命令，用户可以快速设置 ScrapeGraphAI 并开始从网站、文档和 XML 文件中抓取数据。
多功能模型和 API：ScrapeGraphAI 支持各种模型和 API，包括 OpenAI 的 GPT、Docker、Groq、Azure 等，允许用户选择最适合其抓取需求的选项ssr安卓导出订阅地址。
但是这里需要绑OpenAI的key，不是很推荐，还是自己部署更安心一点ssr订阅地址获取。
GLaDOS 是游戏《传送门》中的虚构角色，在该系列中被描述为一个人工超级智能 计算机系统，负责所有游戏中Aperture Science计算机辅助浓缩中心的测试和维护。虽然 GLaDOS 在第一款游戏中最初只是作为引导玩家的声音出现ssrr线路节点，但随着她明确表达自己的意图，她的言语和行为变得越来越恶意。大概就是下面这个样子。
这是一个致力于构建现实版 GLaDOS 的项目，是 Valve 在现实生活中实现 Portal 系列 AI 的第一步。
这是一个硬件和软件项目，将创建一个有意识的、交互式的、具体化的 GLaDOS。
项目最初的目标是开发一个可以在 600 毫秒内响应语音交互。为此，系统不断地将数据记录到循环缓冲区中，等待检测到语音。当确定语音已停止（包括检测到正常停顿）时，将快速转录。然后将其传递到流式本地大型语言模型，其中流式文本按句子分解，并传递到文本转语音系统。在播放当前内容时可以生成更多句子，从而大大减少延迟。
Reor是一款基于人工智能的桌面笔记应用程序：它自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索并可以生成人工智能抽认卡。所有内容都存储在本地，您可以使用类似 Obsidian 的 Markdown 编辑器来编辑笔记。该项目的假设是，人工智能思维工具默认应该在本地运行模型。 Reor 站在Ollama、Transformers.js和LanceDB等巨头的肩膀上，使 LLM 和嵌入模型都可以在本地运行。还支持连接到 OpenAI 或 OpenAI 兼容 API（例如 Oobabooga）手机如何ssr添加订阅。
将 Reor 视为一个带有两个生成器的 RAG 应用程序：LLM 和人类。在问答模式下，LLM将从语料库中获取检索到的上下文，以帮助回答查询。类似地，在编辑器模式下，人们可以切换侧边栏以显示从语料库“检索”的相关注释。这是通过将当前笔记中的想法与语料库中的相关想法交叉引用，来“增强”您的想法的一种非常有效的方法。
