北京时间10月13日，AI大神、OpenAI创始成员之一Andrej Karpathy在GitHub上开源了他的nanochat项目，短短一天时间就收获了上万Star！ 他称这是他写过最疯狂的作品之一，仅用100美元，8000行手搓代码即可训练出能进行基础对话、创作故事诗歌、回答简单问题的简易克隆ChatGPT。 nanochat是一个极简、从零开始的全栈训练/推理 pipeline，涵盖分词器训 ...

访问显示的 URL（比如 Lambda 上是 http://209.20.xxx.xxx:8000/），就能像使用 ChatGPT 一样与你的模型聊天。

需要注意的是，由于目前对强化学习（RL）的支持还不太完善，在计算总耗时时把它排除了。到监督微调（SFT）阶段为止，整个过程运行了3小时51分钟， 总成本为（3+51/60）×24=92.4美元 （如果加上强化学习，现在总时间会更接近5小时）。

整体成本只需约100美元 （在8×H100上训练4小时），就能训练复刻出一个可进行基础对话、创作故事诗歌、回答简单问题的简易版ChatGPT模型。 举个具体的例子：一个深度为30的模型训练24小时后（相当于GPT-3 Small ...

本项目是一个基于 FastMCP 的全网短视频去水印解析服务，支持多平台视频分享链接的解析，自动提取视频真实地址及相关信息。 适用于需要批量解析、去水印、采集短视频的场景。本项目还支持视频内容文本提取功能，可以通过语音识别将视频内容转为文本。

随着城市人口激增与基础设施日趋复杂，海量治理事件与跨部门协同需求交织，城市治理传统人工处置模式已难以应对效率与精准度的双重挑战。