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编程语言、框架等只是为了提高开发者的工作效率、代码重用和人类理解。如果我们使用人工智能生成了大量代码，以至于没有人真正去查看或阅读这些代码，只是验证最终功能，那么我们完全可以跳过这些，直接使用汇编语言，不是吗？当然，我们可以重用一些基本的构建模块，比如 TCP/IP 协议、HTTP、套接字等的实现，但像 FastAPI 这样的服务器框架只是对这些内容的友好抽象。

嗨，HN，我是这个项目的开发者。 我意识到在敏感工作流程中使用云端AI API——比如转录董事会会议、光学字符识别（OCR）雇佣合同或处理身份证照片——存在巨大的隐私风险。因此，我使用transformers.js、Whisper和WebGPU构建了一个客户端工作空间。所有操作都在本地进行。您可以在初始模型加载后启用飞行模式，系统仍然可以完美地转录和提取文本。 为了保持透明，我撰写了一份技术审计，详细说明了数据的流动（或者说，数据并没有流动）。我的唯一后端是位于新加坡的一台小型2核节点，运行自托管的Plausible分析：[<a href="https://gist.github.com/ygx2378/3275b333504c6a9def50ef531b548a26" rel="nofollow">https://gist.github.com/ygx2378/3275b333504c6a9def50ef531b54...</a>] 我仍在学习基于浏览器的内存管理，因此非常希望您能反馈一下在您特定GPU上模型的加载情况！