Cheetah 是一款基于人工智能的 macOS 应用程序，旨在通过提供实时、谨慎的指导和实时编码平台集成，在远程软件工程面试期

Cheetah 是一款基于人工智能的 macOS 应用程序，旨在通过提供实时、谨慎的指导和实时编码平台集成，在远程软件工程面试期间协助用户，使用 Whisper 和 GPT-4 使用 Cheetah可以提高面试表现并增加获得 30 万美元软件工程工作的机会，而无需花费周末时间来应对 leetcode 挑战和记住你永远不会使用的算法。 工作原理： Cheetah 利用 Whisper 进行实时音频转录，并利用 GPT-4 生成提示和解决方案。你需要拥有自己的 OpenAI API 密钥才能使用该应用程序。如果无法访问 GPT-4，则可以使用 gpt-3.5-turbo 作为替代方案。 Whisper 使用 Georgi Gerganov 的 whisper.cpp 在你的系统上本地运行。需要最新的 M1 或 M2 Mac 才能获得最佳性能。 | #工具

：通过具有自托管 Whisper 模型的 WebSocket 进行近实时语音转录

：通过具有自托管 Whisper 模型的 WebSocket 进行近实时语音转录 VoiceStreamAI 是一种基于 Python 3 的服务器和 JavaScript 客户端解决方案，可使用 WebSocket 实现近实时音频流和转录。该系统采用 Huggingface 的语音活动检测 (VAD) 和 OpenAI 的 Whisper 模型来实现准确的语音识别和处理。 特征 通过 WebSocket 进行实时音频流。 使用 Huggingface 的 VAD 进行语音活动检测。 使用 OpenAI 的 Whisper 模型进行语音转录。 可定制的音频块处理。 支持多语言转录。

是一款可投入生产的语言模型 (LLM) 应用程序/代理 SDK，旨在简化项目中的 AI 集成。它是一种易于使用、普遍兼容且可立即

是一款可投入生产的语言模型 (LLM) 应用程序/代理 SDK，旨在简化项目中的 AI 集成。它是一种易于使用、普遍兼容且可立即投入生产的解决方案，可为开发人员带来人工智能的强大功能，无论他们首选的编程语言是什么。 主要特征 易于使用：Flappy 的设计与 CRUD 应用程序开发一样用户友好，最大限度地缩短了刚接触 AI 的开发人员的学习曲线。 生产就绪：除了研究之外，Flappy 是一个强大的 SDK，可以平衡成本效率和沙箱安全性，为商业环境提供稳定的平台。 与语言无关：Flappy 可以与任何编程语言无缝集成，除非您的应用程序明确要求，否则无需使用 Python。

：始终开启的可穿戴人工智能，探索将人工智能贯穿生活的可能性，以始终开启的可穿戴设备为载体。其主要特色包括：

：始终开启的可穿戴人工智能，探索将人工智能贯穿生活的可能性，以始终开启的可穿戴设备为载体。其主要特色包括： 广泛的捕捉设备支持：使用基于 ESP 平台、Sony Spresense 或 Apple Watch 等消费类硬件的定制设备捕捉你的生活。不断添加其他设备支持，因此任何带有传感器的设备都能够向 Owl 发送数据。 灵活的推理选项：完全在本地运行或利用商业模型。使用Ollama上可用的任何模型进行推理，或使用 GPT-4 等商业模型。使用Whisper的 TTS或选择 Deepgram 等商业服务。 从网络捕获：轻松从桌面或任何手机捕获内容。 多模式捕捉：持续捕捉位置和音频。对图像和视频的支持即将推出！ 广泛的连接选项：使用支持 BLE、LTE 或 WiFi 的设备进行捕获。 随时随地的交互式 AI：通过本机 iOS 和 Web 界面轻松与你的 AI 交互（Android 支持即将推出！）。 说话者验证：你的人工智能会学习你的声音，因此它知道你何时在说话。 流媒体和离线模式：将你的生活实时传输到人工智能以获取主动帮助，或在网络受限的环境中切换到离线模式。 高级对话理解：利用基于 VAD 的对话端点来细分和理解你的交互。

《财富》报道，生成式人工智能（AI）市场持续火爆，主要市场参与者竞相开发最优秀的产品。作为在这场竞赛中一直更加谨慎的参与者，谷歌

《财富》报道，生成式人工智能（AI）市场持续火爆，主要市场参与者竞相开发最优秀的产品。作为在这场竞赛中一直更加谨慎的参与者，谷歌（Google）本周发布了一条其Gemini大语言模型的预告视频。但有媒体曝光该视频并非实时录制的AI的表现。 谷歌发布的演示视频，展示了其AI模型的多模态能力，它能够巧妙解读和处理从直播视频和音频中提取的信息。这对谷歌而言是一项重大成就，尤其是在竞争激烈的生成式AI领域，谷歌一直落后于OpenAI等竞争对手。然而，据彭博社报道，演示视频实际上是通过「使用视频的静态图像帧，并通过文本提示」制作，而不能代表它似乎真得实现了实时语音和视频处理。 本周一，在旧金山召开的《财富》AI头脑风暴大会上，谷歌助手与Bard部门副总裁兼总经理萧茜茜谈论了这条引起争议的演示视频，着重阐述了Gemini作为一个大语言模型在基准测试中的表现，以及它将如何完善谷歌聊天机器人Bard。 她说道：“视频是完全真实的。所有提示词和模型的回答都是真实的。我们确实为了简洁缩短了部分内容，我们把它们放到视频中，作为制作视频的参考信息。” 演示视频展示了新AI模型的多模态能力，它能识别出一条曲线，可以评价新增线条的曲度，最后识别出一副鸭子的画。在这个过程中，模型始终能够识别每一种元素，并实时提供与鸭子相关的事实和回答。 萧茜茜强调了Gemini的里程碑意义，展示了它在基准测试中的表现。基准测试是对AI模型进行的测试，测试范围包括高中物理、专业法律问题和道德情境等。据the Verge报道，Gemini Ultra在32个基准测试中，有30个测试的表现超过OpenAI的GPT-4，这是一项了不起的成就，但Gemini Ultra要到明年才能发布。目前，Bard使用的是相对落后的Gemini Pro，相当于GPT 3.5。 萧茜茜表示，Gemini模型将继续完善谷歌搜索和Bard聊天机器人。她表示，Bard “目前是市场上最受欢迎的免费聊天机器人”。 via 匿名 标签: #Google #Gemini 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

将 Firebase 的简单性带入AI 原生应用程序开发中。

将 Firebase 的简单性带入AI 原生应用程序开发中。 该平台支持使用来自不同提供商的各种LLM来创建类似 GPT 的多租户应用程序。它具有独特的模块化功能，例如推理、检索、助手和工具，无缝集成以增强开发过程。 TaskingAI 的凝聚力设计确保了人工智能应用开发的高效、智能和用户友好的体验。 主要特征： 一体化 LLM 平台：通过统一的 API 访问数百个 AI 模型。 直观的 UI 控制台：简化项目管理并允许控制台内工作流程测试。 BaaS 启发的工作流程：将 AI 逻辑（服务器端）与产品开发（客户端）分开，提供从基于控制台的原型设计到使用 RESTful API 和客户端 SDK 的可扩展解决方案的清晰途径。 可定制的集成：通过可定制的工具和先进的检索增强生成（RAG）系统增强法学硕士功能 异步效率：利用Python FastAPI的异步特性实现高性能、并发计算，增强应用程序的响应能力和可扩展性。