产品主要功能和描述: 1. 基于LangChain的开源GPT向量+知识数据库,用于创建专属AI问答助手Casibase。 2. 支持OpenAI GPT-4模型、GPT Vision图片解析、DALL-E画图等功能。 3. 支持最新Claude 3 Opus、Sonnet等模型,超越GPT-4。 4. 国际模型支持:Azure OpenAI、Google Gemini Pro、HuggingFace、Cohere等。 5. 国内模型支持:文心一言、通义千问、ChatGLM、Minimax、讯飞星火等。 6. 支持多种Embedding嵌入API接口,如OpenAI V3, Ada V2, 百度文心一言等。 7. 支持多种通用文档格式:TXT, Markdown, Docx, PDF等,支持PDF文件智能解析。 8. 计算所有大模型API的Token数和价格(美元或人民币),方便管理员进行API成本统计。 9. AI小助手通过右下角弹框嵌入到应用网站,进行在线实时聊天,支持聊天会话人工接入。 10. 知识库文档存储支持本地存储或云端存储(阿里云OSS、Amazon S3、群晖NAS等主流云存储)。 11. 支持多用户、多租户,管理员可进行用户管理、角色管理、权限管理。 12. 支持QQ、微信、企业微信、钉钉、Google、GitHub等第三方登录,支持短信登录、邮箱验证码登录。 13. 支持谷歌reCAPTCHA、hCaptcha、阿里云、GEETEST极验、Cloudflare Turnstile等人机验证方式,专业防盗刷。 14. 聊天会话云端存储,所有设备实时消息同步,随时可查看,不会丢失。 15. 支持中文、英文等十几种界面语言。


产品:PopClip 插件 主要功能:快速搜索 描述: 1. 快速搜索 Z-lib 书籍。 2. 快速搜索 NeoDB 内容。
产品:Cursor 编辑器 主要功能:网页版编辑 描述:Cursor 编辑器是一个网页版的文本编辑工具,用户可以在浏览器中使用它进行文本编辑。

产品主要功能:在线Typst编辑器,支持PPT文件的创建、编辑、预览和导出。 描述:使用VSCode和Typst编写PPT,将Typst编译器搬到浏览器上,结合CodeMirror编辑器,实现了一个简单的在线Typst编辑器网站。
产品:BarkLB 主要功能与描述: 1. 负载均衡与高可用介绍:BarkLB通过配置多个服务器地址,保证推送通知送达。 2. 配置使用:需配合已有 bark 原版服务器使用,并确保 barklb 可以访问原版 bark 服务。 3. 通过 Docker 运行:提供了 Docker 镜像,方便用户部署和使用。 4. 添加服务器:在 bark app 中添加服务器地址,BarkLB会在多个节点中随机选择节点发送通知。 5. 配置健康检查:及时更新在线服务器列表。 6. 使用推送 key:一个推送 key 可以使用多个 bark 服务后端,原版服务器的注册、删除、配置变更等由 barklb 自动操作。 7. 服务节点配置变更:修改启动参数 BARK_NODES,服务端重启即可,手机 app 无需重新注册和其他额外操作。 8. 官方服务器地址:可以添加配置 `https://api.day.app`,这是 bark 官方提供的服务器地址。 目前仅对接了原版 bark 服务端的 post body 推送形式。
**产品主要功能描述** * **英文技术文章翻译润色**:基于大语言模型驱动的多轮评审的高质量英文文章翻译方案,能够将英文技术文章(涵盖AI、编程、产品、商业等领域,尤其是智能体相关内容)高质量地改写为中文。 * **工作流设计**:包含内容抓取、初步改写、多轮评审(并行评审、反思改进、综合改进)、最后润色等关键阶段,旨在提升英文技术文章的中文化质量和中文表达的自然度、专业性。 * **Prompt Engineering**:通过精心设计的Prompt,引导LLM生成更符合预期的翻译结果,包括语言流畅性、地道性、内容准确性、逻辑性、风格一致性等方面的优化。 * **模型选择与应用**:结合Google Gemini 2.0 Flash、Qwen-max-latest和OpenAI o3-mini等LLM模型,分别应用于初步改写、多轮评审和综合改进等阶段,以实现高效、准确的内容翻译和润色。 * **后续处理**:包括排版微调、封面生成和发布等,使最终发布的文章更具美观性和专业性。 总体而言,该产品是一款专注于提升英文技术文章翻译质量和中文表达能力的AI辅助翻译工具,通过工作流设计和Prompt Engineering技术,实现多轮评审和多维度优化,生成符合中文读者阅读习惯的高质量翻译文章。

产品主要功能和描述: 1. "篮球兄弟"游戏可以单机也可以双人玩耍。 2. 玩家可以选择自己玩或者与朋友对战,目标是在对方未接到球前将球扣进对方篮筐以获胜。 3. 游戏玩法类似于以前的4399小游戏。 4. 使用T3 Stack(Next.js app 15)作为前端框架。 5. 使用next-intl进行多语言支持。 6. 面临的挑战包括JSON翻译问题,特别是当token过长时,需要手动分段处理以避免模型注意力分散。 7. 开发重点从程序员转向考虑用户需求,以降低开发时间和提高产品的市场反馈。