一周热榜

嗨，HN！我们是来自Hyprnote的Yujong、John、Duck和Sung（网址：<a href="https://hyprnote.com" rel="nofollow">https://hyprnote.com</a>）。我们正在构建一个开源、以隐私为首的AI笔记应用，完全在本地运行。可以把它想象成一个开源的Granola。没有Zoom机器人，没有云API，数据永远不会离开您的设备。 <p>源代码：<a href="https://github.com/fastrepl/hyprnote">https://github.com/fastrepl/hyprnote</a> 演示视频：<a href="https://hyprnote.com/demo" rel="nofollow">https://hyprnote.com/demo</a> <p>我们之所以创建Hyprnote，是因为一些朋友告诉我们，他们的公司由于数据安全问题禁止使用某些会议记录工具，或者他们对将数据发送到未知服务器感到不安。因此，他们不得不回到手动记笔记的方式——在会议中失去专注，事后浪费时间。 <p>我们问自己：能否构建一个同样有用但完全本地化的工具？ <p>Hyprnote是一个桌面应用程序，可以在本地转录和总结会议。它同时捕捉您的麦克风输入和系统音频，因此您无需邀请机器人。它会根据您所做的笔记生成总结。所有功能默认运行在本地AI模型上，使用Whisper和HyprLLM。HyprLLM是我们从Qwen3 1.7B微调的概念验证模型。我们了解到，总结会议是一项非常复杂的任务，模型的原始智能（或权重）并不是那么重要。我们将在完成模型的第二次迭代后发布更多关于评估和训练的细节（目前还不是很好，我们可以做得更好）。 <p>Whisper推理：<a href="https://github.com/fastrepl/hyprnote/blob/main/crates/whisper-local/src/model.rs">https://github.com/fastrepl/hyprnote/blob/main/crates/whisper-local/src/model.rs</a> <p>AEC推理：<a href="https://github.com/fastrepl/hyprnote/blob/main/crates/aec/src/lib.rs">https://github.com/fastrepl/hyprnote/blob/main/crates/aec/src/lib.rs</a> <p>LLM推理：<a href="https://github.com/fastrepl/hyprnote/blob/main/crates/llama/src/lib.rs">https://github.com/fastrepl/hyprnote/blob/main/crates/llama/src/lib.rs</a> <p>我们还了解到，对于一些用户来说，完全的数据可控性与隐私同样重要。因此，我们支持自定义端点，允许用户引入公司内部的LLM。对于需要集成、协作或管理员控制的团队，我们正在开发一个可选的服务器组件，可以自托管。最后，我们正在探索如何让Hyprnote像VSCode一样工作，以便您可以安装扩展并围绕会议构建自己的工作流程。 <p>我们相信，以本地模型为驱动的隐私优先工具，将会开启现实世界AI应用的下一个浪潮。 <p>我们在这里，期待您的反馈！

这是一款网络应用，利用人工智能将任何书籍转化为可玩的文字冒险游戏。你可以选择你喜欢的书籍，决定你的选择，从而影响故事的发展。你甚至可以“重混”类型，比如将《沙丘》改编为黑色侦探故事。 <p>注意：仍在开发中，欢迎提出建议。