软件工具

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白描App限时折扣！原价12元，现仅10元，图片转文字、PDF转Word，高效OCR识别！

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软件工具

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开源项目

API Testing v0.0.17 发布：新增 11 位贡献者

  atest 发布 v0.0.17 atest 是致力于帮助开发者持续保持高质量 API 的开源接口工具。 你可以在命令行终端或者容器中启动： docker run -p 8080:8080 ghcr.io/linuxsuren/api-testing:v0.0.17 亮点 基于 Electron 的桌面应用，方便开发者测试 API。 缩减镜像体积至 40M，插件以 OCI 格式单独存储并在启用时下载。 诞生了第二位项目 Committer @yuluo-yx 🚀 主要的新功能 支持通过 HTTP 请求执行测试套件 (#478) @LinuxSuRen 增加 gRPC 接口对 TLS 的支持 (#477) @DWJ-Squirtle 支持自动下载插件 (#471) @LinuxSuRen ... 非常期待 atest 可以帮助更多的项目持续提升、保持 API 稳定性。 🐛 缺陷修复 解决测试用例页面徽章显示的问题 (#462) @SamYSF 解决无法导入 Postman 子集的问题 (#426) @SamYSF ... 了解完整信息，请访问 GitHub 页面
开源项目

RediSearch 2.8.14 发布 – 高性能全文搜索引擎更新日志

快讯 RediSearch 2.8.14 发布 RediSearch 2.8.14 现已发布，这是 RediSearch 2.8 的一个维护版本，更新紧迫性为 MODERATE。RediSearch 是由 RedisLabs 团队开发的一个高性能全文搜索引擎，可作为一个 Redis Module 运行在 Redis 上。 Bug 修复： #4614 - 当使用带有APPLY 'split(...)'的FT.AGGREGATE时，Shards 变得无响应（MOD-6759）。 #4556 - 使用通配符查询时，FT.EXPLAIN返回额外的}信息（MOD-6768）。 #4646 - 带有DD flag 的FT.DROPINDEX删除了一个 AA cluster 中的键，但没有删除其他的键（MOD-1855）。 改进： #4595 - 报告 TAG 和 TEXT tries 的 memory（MOD-5902）。 #4669 - 倒排索引内存计数（MOD-5977，MOD-5866）。 #4687 - 在集群中使用时添加缺失的FT.INFO字段（MOD-6920）。 更新说明：https://github.com/RediSearch/RediSearch/releases/tag/v2.8.14
AI

百元AI手机与万元旗舰AI能力对比：差距存在，但非悬殊

在WWDC 2024上，苹果展示了其对AI的重新定义，通过内置的大模型，实现了iPhone、iPad、Mac等设备信息的统筹，并能感知用户需求提供帮助。这一举措显示了苹果在放弃汽车项目后，专注于AI技术的决心。同时，其他手机厂商如小米、华为、三星等也纷纷宣布将落地大模型，AI成为消费电子市场的新焦点。市场上，不同价位的AI手机功能差异显著，从百元机到万元旗舰，AI功能的实现和体验各有千秋。例如，小米的Redmi Note 11T Pro和小米14 Ultra在AI助手功能上体验相似，但在图像生成和编辑方面，旗舰机型展现出更强的能力。这表明，虽然硬件性能对AI功能有一定影响，但厂商的产品定位和软件优化也是决定AI体验的关键因素。随着618大促的到来，各大电商平台和AI硬科技品牌将展开激烈竞争，消费者将有机会体验到更多创新的AI产品和技术。原文链接
AI

国内外AI大模型志愿填报PK：谁最懂高考生？

2024年高考结束后，考生面临的重要任务是填报志愿。志愿选择对未来人生轨迹有重大影响，考生需在热门专业与个人兴趣之间做出选择，并决定报考的大学。这一过程复杂且充满挑战，被网友称为“人生面临的第一个重要心理博弈”。由于信息量大且复杂，许多考生选择购买专业咨询服务，但高昂的费用让普通考生望而却步。 面对这一难题，AI技术提供了一种可能的解决方案。通过测试文心一言、通义千问和ChatGPT等AI模型，发现AI能够根据考生的兴趣和分数提供专业和大学的推荐，帮助考生节省大量时间和精力。AI不仅能够提供专业筛选，还能从就业角度分析专业前景，并根据城市特点推荐适合的专业。此外，AI还能帮助考生了解目标城市的产业结构和未来发展方向，为考生的职业规划提供参考。 尽管AI提供了有价值的建议，考生仍需根据自己的实际情况和职业规划做出最终决定。AI的建议应作为参考，而非决定性因素。通过合理利用AI技术，考生可以在志愿填报过程中获得更多信息支持，做出更明智的选择。原文链接
AI

在AI浪潮中，构建本地大型模型的经济门槛正迅速下降

随着AI技术的飞速发展，大语言模型已成为科技领域的热点。这些模型通过强大的语义理解和数据处理能力，极大地提升了用户体验，尤其在休闲娱乐和工作中发挥了重要作用。然而，云端大模型的局限性也逐渐显现，如连接速度慢、成本高以及数据隐私问题。因此，本地部署大模型成为了一种新的趋势，它不仅能保护用户隐私，还能避免云端审核的限制。 本地大模型的部署虽然对设备要求较高，但通过如Koboldcpp这样的工具，即使是技术新手也能轻松实现。Koboldcpp支持多种硬件配置，提供了简单的前端界面，使得用户可以在本地环境中享受AI的便利。尽管本地大模型在专业知识更新方面存在局限，但它们在个性化和隐私保护方面的优势不容忽视。 未来，理想的AI体验可能是端云结合的模式，既利用本地模型建立个性化知识库，又能在需要时接入互联网获取最新信息。这种模式将更好地平衡隐私保护和信息更新的需求，为用户提供更全面的AI体验。原文链接Gitee地址