MineContext – 字节开源的主动式上下文感知 AI 工具
MineContext是什么
MineContext 是字节跳动开源的主动式上下文感知 AI 工具,通过挖掘数字生活中的“方块”,帮助用户高效管理知识和信息。每 5 秒截取一次屏幕,经过处理后,批量发送给视觉语言模型(VLM)分析,提取出人物、产品、公司档案等六种结构化上下文,主动生成日报、待办、洞察等高质量信息,非被动等待用户提问。多模态信息处理能力,未来还将支持文档、图片、视频等多种数据来源。
MineContext 采用存储本地、分析云端的混合架构,包含元模型、采集器、存储层、更新引擎和接口层五个核心组件。以隐私优先,所有数据存储在本地,确保用户信息安全。
MineContext的主要功能
屏幕信息挖掘与分析:每5秒截取一次屏幕,经pHash去重后批量发送给VLM分析,提取结构化上下文,涵盖人物、产品、公司档案等六种类型。
主动生成信息:主动推送高质量信息,如日报、待办、洞察等,无需用户被动提问。
多模态信息处理:支持屏幕截图外,未来还将兼容文档、图片、视频、代码、外部应用数据等多模态信息来源。
隐私保护:所有数据存储于本地,确保用户隐私和信息安全。
开源与定制化:开源项目,允许开发者自由检查、修改和构建代码库,实现完全定制化。
成本控制:用户可使用自己的API密钥,避免订阅费用,实现成本自主控制。
MineContext的技术原理
屏幕截图与去重:每5秒截取一次屏幕,通过pHash算法进行去重处理,避免重复信息的分析,提高效率。
多模态信息分析:利用视觉语言模型(VLM)对屏幕截图等多模态信息进行分析,提取结构化的上下文信息,如人物、产品、公司档案等。
混合架构设计:采用存储本地、分析云端的混合架构,确保数据隐私的同时,利用云端的强大计算能力进行高效分析。
核心组件协同:包含元模型、采集器、存储层、更新引擎和接口层五个核心组件,协同工作以实现上下文的采集、存储、更新和调用。
事件驱动更新:基于事件驱动机制进行上下文更新,支持延迟、批量和优先级处理,提高系统的响应速度和灵活性。
开源与可扩展性:作为开源项目,提供SDK、RPC和PubSub等接口,方便开发者进行定制化开发和扩展,以满足不同用户的需求。
MineContext的项目地址
Github仓库:https://github.com/volcengine/MineContext
MineContext的应用场景
知识工作者:帮助处理海量信息,快速提取关键内容,生成总结和待办事项,提升工作效率。
内容创作者:挖掘灵感来源,整合素材,提供创作方向和思路,辅助内容生成。
终身学习者:构建系统知识体系,记录学习过程,生成学习报告和复习计划,助力知识巩固。
项目管理者:整合多方信息,跟踪项目进度,生成项目总结和下一步计划,优化项目管理。
企业内部应用:作为企业内部知识管理和信息共享工具,提升团队协作效率,促进知识传承。
个人数字生活:管理个人数字活动,设置特色图片如社交媒体使用、在线学习等,提供个性化洞察和建议。
-
LLaVA-OneVision-1.5 – EvolvingLMMS-Lab开源的多模态模型
LLaVA-OneVision-1.5是什么LLaVA-OneVision-1.5 是开源的多模态模型,通过高效训练和高质量数据实现高性能、低成本和强复现性。采用自研的 RICE-ViT 作为视觉编码
-
Pyscn – AI代码质量分析工具,快速发现和清理代码问题
Pyscn是什么Pyscn 是专为 Python 开发者设计的智能代码质量分析工具,帮助开发者快速发现并清理代码中的问题,如死代码、重复代码、复杂代码结构等。通过控制流图(CFG)检测死代码,利用树编
-
FS-DFM – 苹果联合俄亥俄州立大学推出的扩散语言模型
FS-DFM是什么FS-DFM(Few-Step Discrete Flow-Matching)是苹果联合俄亥俄州立大学推出的用在快速生成长文本的扩散语言模型。模型通过将采样步数作为显式参数进行训练,
关注公众号:拾黑(shiheibook)了解更多
友情链接:
关注数据与安全,洞悉企业级服务市场:https://www.ijiandao.com/
安全、绿色软件下载就上极速下载站:https://www.yaorank.com/