最新

随着代理辅助开发的不断增加，我认为监控我们部署的内容比以往任何时候都更加重要。你最喜欢的解决方案是什么？同时，你有什么建议可以分享关于实施或使用这些解决方案的？我个人更倾向于听听非SaaS解决方案，但我意识到这可能会比较困难。

嘿，HN， 你知道吗？你可以通过 Google Takeout（[https://takeout.google.com](https://takeout.google.com)）将所有的 Gmail 邮件（及附件）下载为 .mbox 格式。 我做过这个，最初我的 .mbox 备份就一直闲置着。于是我开发了一个网页应用，可以将 .mbox 文件加载到一个类似 Gmail 的用户界面中：线程式对话、原始标签和分类、联系人、附件以及全文搜索。 邮件不会离开你的设备：上传和解析都在你自己的浏览器中的 Web Worker 中进行，归档存储在你设备的浏览器存储中。关闭标签页后，数据就会被清除。 尝试这个应用不需要注册账户，如果你仍然不信任它，里面还有一个内置的演示邮箱——无需任何文件。 你可以在 [https://mboxreader.com](https://mboxreader.com) 尝试一下。如果你有任何问题或建设性的反馈，请告诉我。提前谢谢你！ 预先解答的常见问题： 1. “如果‘无需账户’那为什么还要注册？”：我想知道是否有“高级用户”的使用案例需要支持更大的备份和高级功能。不过再次强调，尝试这个应用并不需要注册。 2. “为什么要做成网页应用，而不是可以在本地私密运行的程序？”：作为网页应用尝试起来更方便，而本地设置也并不能消除隐私问题。

因此，由于LLMS是基于GPL许可的软件进行训练的，可以说它们是基于GPL软件的，从而激活了GPL（第3版？）中的“分享源代码”部分吗？

这本不应该成为一款产品。 当PaddleOCR-VL-1.6发布时，独立基准测试将其评为文档解析模型的顶尖选择。我必须试一试。我需要一个提供者，但市场上并没有一个我可以信任的生产级解决方案。 于是我自己搭建了一个。我原以为即使成功运行，提供一个视觉语言模型的成本也会很高。 结果恰恰相反。一旦我成功运行，成本低得令人难以置信。在适当的GPU利用率下，每1000页的成本仅约1美元。 最近的竞争对手要么质量较低（如Azure Read），要么价格极其昂贵（如Extend或Reducto）。即使是Mistral OCR 4，虽然质量很好且价格相对便宜，但仍然贵了4倍。 所以我决定分享这个成果。我将接口公开，并简单地编写了一个仪表盘。 欢迎告诉我你的想法！