2作者: j-b2 个月前原帖
我创建了 AroundHere.app,旨在通过 Claude AI 的摘要和文本转语音功能,探索基于位置的维基百科和 Grokipedia 文章。<p>您可以通过将主题添加到网址中进行搜索:aroundhere.app/golden gate bridge,aroundhere.app/quantum computing。<p>启用位置功能,可以通过雷达可视化发现附近的维基百科文章。<p>该应用程序从维基百科和 Grokipedia 中提取内容,然后生成结合两者的 Claude 驱动摘要。如果您更喜欢听,可以使用 OpenAI 的文本转语音功能朗读摘要。如果存在相关的 Grokipedia 文章,将显示 Grokipedia 按钮。单独的摘要按钮会返回 Grokipedia 文章的摘要,之后会出现“收听”按钮。<p>您可以获得传统百科全书内容以及 AI 精选的视角。位置功能帮助您找到附近历史上有趣的地方,而网址搜索则作为快速研究工具,适用于任何主题。
3作者: e12e2 个月前原帖
据我所知,通常认为(但似乎没有在法庭上进行过测试)大型语言模型(LLMs)不能被赋予版权,而由LLMs生成的作品的版权也不能仅仅因为某个人参与其中而被其主张。<p>未来是否会出现大量合法属于公共领域的代码呢?
1作者: Pankaj41522 个月前原帖
我构建了一个小型离线照片搜索工具,使用本地视觉-语言模型(NexaAI Qwen3-VL-4B)来描述图像,并利用句子转换器生成语义搜索的嵌入向量。<p>该工具完全在设备上运行(无云端,无API密钥)。<p>GitHub 仓库:<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;pankaj4152&#x2F;smart-photo-finder" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;pankaj4152&#x2F;smart-photo-finder</a><p>您可以通过以下步骤进行尝试: 1. 运行 `python app.py` 2. 选择“处理图像” 3. 选择“搜索图像”<p>欢迎对架构、性能和改进提出反馈。