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MoE大模型 142B参数MoE大模型 dots.llm1

dots.llm1 是 rednote-hilab 团队开发的大规模混合专家（MoE）模型项目，模型总参数规模达 1420 亿，推理时激活 140 亿参数，性能与同类先进模型不相上下，相关资源可通过 Hugging Face 平台获取。模型架构和训练细节类型：MoE 模型，总参数 1420 亿，激活参数 140 亿，基于 11.2 万亿高质量真实文本训练。训练阶段：包含预训练与监督微调（SFT）两个阶段。网络结构： • 注意力层采用 QK-Norm 归一化技术。 • 细粒度 MoE 机制，从 1

笔记工具可本地部署的开源笔记应用 Memos 部署和使用指南

Memos 是一个开源轻量化的笔记应用，能在本地部署，支持超 Markdown 格式，有强大的自定义功能。 • 数据完全自主可控：所有应用数据都存储在你选择数据库中，可以是本地，也可以是你购买的云服务器上 • 自托管架构：你自己选择的基础设施和设置的访问策略 • 无第三方依赖：运行不需要外部服务和云连接 • 纯文本输入：简化文本输入，支持实时保存 • Markdown：支持完整的 Markdown 渲染和语法高亮 • 富媒体格式：支持图片、链接和嵌入式的内容 • 后端性能：基于 Go 语言开发 • 前端

语音工具 KVoiceWalk：基于随机游走算法的Kokoro语音风格克隆工具

KVoiceWalk是一款针对Kokoro文本转语音（TTS）系统的语音风格克隆应用，通过随机游走算法与混合评分方法（结合Resemblyzer相似度、特征提取和自相似度），生成接近目标语音的新Kokoro语音风格张量。 KVoiceWalk早期仅使用Resemblyzer相似度的尝试导致模型过拟合，生成效果不佳。后来团队引入自相似度以确保模型输出稳定性，避免不同输入导致的音质波动，同时增加音频特征相似度对比，防止因单纯追求相似度而牺牲音质（例如生成类似金属碰撞的噪音）。评分函数采用调和平均计算，允许

自动化工具 n8n Autoscaling System：基于Docker的n8n工作流自动化方案

n8n Autoscaling System是一个基于Docker的n8n工作流自动化平台自动缩放方案，能根据Redis队列长度动态缩放工作容器，不需要复杂的K8s或其他容器缩放工具，通过一个简单脚本就能实现，配置方便，在8核16GB内存的VPS上进行过测试，可支持数百个并发执行任务。 n8n Autoscaling System主要包含n8n主程序、Redis、自动缩放器、n8n工作容器、Redis监视器、PostgreSQL和n8n Webhook等组件。 n8n主程序将任务排入Redis队列，自动

新闻聚合工具 News Agents 在终端运行的多Agent并行新闻聚合与摘要系统

News Agents 利用 Amazon Q CLI 作为代理框架，使用 Model Context Protocol (MCP) 解析 RSS feed 作为工具，使用 tmux 进行终端分割和监控，最终创建一个在终端中运行的新闻聚合系统。 News Agents通过多个并行工作的代理，从 Hacker News, TechCrunch, WSJ 等多个新闻源抓取并总结新闻，最终生成易于阅读的摘要。 News Agents 的工作原理主代理 1、从feeds.txt文件获取订阅源URL。 2、将U

视频工具 PyVideoTrans 视频翻译配音工具

PyVideoTrans 是一个强大的视频翻译配音工具，能将一种语言的视频转换为指定语言的视频，自动生成和添加相应语言的字幕与配音。语音识别 PyVideoTrans 支持多种语音识别模型，包括 faster-whisper、openai-whisper、Google Speech 和阿里中文语音识别模型（zh_recogn）。文字翻译 PyVideoTrans 支持微软翻译、Google 翻译、百度翻译、腾讯翻译、ChatGPT、Azure AI、Gemini、DeepL、DeepLX 和离线翻译