Embedding Atlas:为大规模嵌入向量提供交互式可视化工具
Embedding Atlas是一款交互式可视化工具,支持多种编程语言和开发需求,基于UMAP算法的WebAssembly实现提供卓越性能(https://apple.github.io/embedding-atlas/).
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本周陶哲轩发布的新项目通过GitHub Copilot和Lean证明助手的形式化一个数学证明仅需约33分钟,展示了AI工具在复杂证明中的辅助效果。该工具已在GitHub上开源。
PyRoki 是一个为机器人运动优化设计的Python工具包,支持从URDF文件生成可微分的机器人运动学模型,并自动生成碰撞检测原语和集成Levenberg-Marquardt求解器以提升效率。
通过本地部署Qwen2.5-VL模型实现从PDF文件中提取文字内容并完成OCR任务,最终输出为Markdown文档。项目涉及Transformers、vLLM和具体的大模型如QWen2.5-VL,并使用Hugging Face的Transformers库和modelscope下载模型。
通过 LazyLLM 开发了一个简单高效的 RAG 系统 demo,仅需 63 行代码实现两个检索器和一个重排机制,利用阿里云 Qwen3 和 text-embedding-v3 模型生成知识库嵌入向量。
一款专为Zotero设计的翻译插件zotero-pdf2zh能一键将英文论文翻译成中文,并保留公式和图表。支持多种翻译引擎,提供高质量翻译服务和优化排版功能。
FastMCP 是一个专门为开发 MCP 服务器和客户端设计的开源 Python 框架。它简化了 MCP 工具开发、加速了服务器搭建,并支持多种 LLM 客户端,只需几行代码即可构建 MCP 服务器或客户端。