不过有一种视频总结更加准确 用视频的里面图片( https://cookbook.openai.com/examples/gpt_with_vision_for_video_understanding) 用 vision 模型获取文本 这种总结更加准确
但是成本很高 大佬 Andrej Karpathy 在 x( https://twitter.com/karpathy/status/1760740503614836917)上提到了这种想法 下面有很多实现方案 其中有一个是最近的 claude3 Opus demo( https://hundredblocks.github.io/transcription_demo/) 代码（ https://github.com/hundredblocks/transcription_demo/）
其实 之前也有人去做 比如 gemini1.5 （ https://simonwillison.net/2024/Feb/21/gemini-pro-video/）都是用大窗口模型来弄的

下辈子做个投胎神吧 投个好胎

这种挺好做的你吧字幕加上时间线 给大语言模型总结下 类似 ai 搜索的方式 让它自己标注内容引用的源时间轴

c++太危险了 未成年不要学

直播 老外早就玩穿了

你说的是这种吧
https://www.youtube.com/watch?v=jfKfPfyJRdk&ab_channel=LofiGirl

openai-python 就是用的 rye
https://github.com/openai/openai-python

最简单的一个 github copilot chat 不就落地了吗？
大部分落地 我看了下都是在原有的业务上做一些扩展 比如 b 站的 ai 总结 抖音的 ai 搜索 还有飞书的会议总结等
这种方式最能被用户接受 属于锦上添花的部分
不过大模型我觉得真正能带来革命的还是机器人好吧，如果能大幅改善机器人的智能
赛博朋克时代就真的到来了

reddit /discord

why not arch ？

https://github.com/Awesome-Windows/Awesome

windows 的感觉上面都有覆盖,但是国产软件可能有一些没有比如 snipaste 等
工具这种东西我觉得是你有需求才会去找和用,而且基本上都会有人实现（没人实现只能自己写一个了

@abcfreedom 应该是可以的

ollama 不过你得自己编译下 issue( https://github.com/ollama/ollama/issues/738)里面找解决方案
或者你用 llama.cpp https://github.com/ggerganov/llama.cpp
readme 里面是提到有支持 hipBlAS 的 https://github.com/ggerganov/llama.cpp#hipblas

@yankebupt 中文你用 qwen 模型吧 那个效果好，instruct 在一些问题回答上会更好啊 当然也是答辩

想看比较,自己去 llm leaderboard 看吧 ,
https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard

我看了一下在我的 8G 3060TI 上 推理速度
https://i.imgur.com/XmbsWLD.png

在我的 m1. pro 16g
https://i.imgur.com/9Ey1B4w.jpg

看来还是 cuda🐮