这俩项目,牛哇。

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你每天是不是会在各个平台上浏览文章,比如公众号、知乎等等,想把看过的高质量文章管理在一个地方?第一个开源项目能帮到你。第二个开源项目,是 AI 大佬吴恩达开源的基于 Agent 的项目,结合逛逛 GitHub 之前发布的 AI Agent 的介绍文章,一定会让你有所启发。


01

开源的“稍后阅读”工具这是一个“稍后阅读”类工具,你每天可能会在各个内容平台上阅读你感兴趣的文章,比如公众号、头条、知乎等等。看到高质量的文章或打算稍后阅读的文章,你想把它们管理归档在一个地方,这个开源项目就能帮的到你。Hoarder 可以帮助你保存链接、笔记和图片,帮你保存和整理信息。它具有 AI 基础的自动标签功能,以及全文搜索功能,让你的信息管理更加智能和便捷。

开源地址:https://github.com/hoarder-app/hoarder

这个项目在 GitHub 上已经赢得了超过 1.8k 颗星星,人气爆棚。Hoarder 有啥能力① 书签链接、笔记和图片:无论是链接、简单的笔记还是图片,Hoarder 都能帮你保存② 自动获取链接标题、描述和图片:当你保存一个链接时,Hoarder 会自动获取链接的标题、描述和图片③ 将书签排序到列表中:你可以将你的书签排序到不同的列表中,使你的信息更加有序④ 全文搜索:Hoarder 提供全文搜索功能,让你能够快速找到存储的内容⑤ AI 基础的自动标签:Hoarder 使用 AI(也就是 ChatGPT)进行自动标签,支持使用 ollama 的本地模型。⑥ Chrome 插件和 Firefox 插件:Hoarder 提供 Chrome 插件和 Firefox 插件,让你在浏览网页时能够快速保存书签图片除了上面核心的功能,Hoarder 还有安卓和 iOS 应用,支持暗黑模式、支持自己私人部署和使用,更安全隐私便捷。

02

吴恩达开源的基于 Agent 的翻译项目

吴恩达,人工智能领域的著名学者和斯坦福大学教授,之前逛逛GitHub发过一篇大佬关于 Agent 的思考:AI Agent,厉害了。

近日他开源了一个名为 Translation Agent 的机器翻译智能体项目。这个项目是一个使用 Python 写的反思智能体工作流的机器翻译示例。

开源地址:https://github.com/andrewyng/translation-agent

Translation Agent 是一个基于反思工作流程的机器翻译系统。它的主要步骤包括:

① 使用大型语言模型(LLM)将文本从 source_language 翻译到 target_language;

② 让 LLM 反思这次翻译并提出改进建议;

③ 依据这些建议改进翻译。图片

Translation Agent 的核心在于其反思工作流程。这个工作流程利用大型语言模型(LLM)进行翻译,然后让 LLM 反思翻译结果并提出改进建议,最后依据这些建议改进翻译。

此外,Translation Agent 还具有高度的可控性。例如,通过更改 prompt,这种工作流比传统的机器翻译(MT)系统更容易实现以下功能:

  • 修改输出的风格,如正式 / 非正式。
  • 指定如何处理习语和特殊术语,如名字、技术术语和缩写。
  • 指定特定区域的语言使用或特定方言,以服务目标受众。

部署流程为使 Translation Agent 启动,需要遵循以下步骤:

1. 安装 Poetry 管理器。根据安装环境,安装 Poetry 可能需要执行以下步骤:

pip install poetry
git clone https://github.com/andrewyng/translation-agent.git
cd translation-agent
poetry install
poetry shell # activates virtual environment

2. 运行工作流需要一个包含 OPENAI_API_KEY 的 .env 文件,使用者可以参考 .env.sample 文件作为示例。

使用示例以下是一个使用 Translation Agent 的示例:

import translation_agent as ta
source_lang, target_lang, country = "English", "Spanish", "Mexico"
translation = ta.translate(source_lang, target_lang, source_text, country)

你可以查看 examples/example_script.py 获取一个示例脚本并进行尝试。

Translation Agent 是一个探索性项目,尚未成熟,吴恩达团队希望通过这个项目,鼓励更多的讨论、实验、研究和开源贡献,以推动 AI Agent 领域的进步。

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