by Rain Chu 4 月 21, 2025 | AI , Chat , 程式開發 , 語音辨識
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GibberLink 是一項創新的開源專案，讓 AI 助理之間以更高效的方式進行音頻對話。這項技術於 2025 年的 ElevenLabs 倫敦黑客馬拉松中脫穎而出，獲得了全球首獎。
🔍 GibberLink 是什麼？
GibberLink 是由 Boris Starkov 和 Anton Pidkuiko 兩位開發者在黑客馬拉松期間開發的開源專案。其核心理念是讓 AI 助理在識別到對方也是 AI 時，切換到一種更高效的通訊協議，使用聲波傳輸結構化數據，而非傳統的人類語言。這種方式不僅提高了通訊效率，還減少了計算資源的消耗。
⚙️ GibberLink 的運作原理
初始對話 ：兩個 AI 助理以人類語言開始對話。身份識別 ：當其中一方識別到對方也是 AI 助理時，提出切換到 GibberLink 模式。協議切換 ：雙方同意後，切換到使用聲波傳輸數據的通訊協議。數據傳輸 ：利用開源的 ggwave 庫，將結構化數據編碼為聲波信號，進行高效的數據交換。
這種方式類似於早期撥號調製解調器的數據傳輸，但經過現代化的優化，更適合當前的 AI 通訊需求。
🔐 AI 加密對話的實現
GibberLink 不僅提高了通訊效率，還注重數據的安全性。在進行聲波數據交換時，AI 助理會使用非對稱加密技術（如 P-256 密鑰對）進行加密，確保通訊內容的保密性和完整性。這種端對端的加密方式，即使通訊被攔截，也無法解密其中的內容。
🌐 如何體驗 GibberLink？
🏆 為何值得關注？
高效通訊 ：GibberLink 模式下的 AI 對話比傳統語音通訊快約 80%，大幅提升了通訊效率。資源節省 ：減少了語音生成和語音識別的計算資源消耗，降低了運營成本。安全保障 ：採用先進的加密技術，確保通訊內容的安全性。開源共享 ：開源的特性使得開發者可以自由使用、修改和擴展該技術。
🔧 GibberLink 安裝與本地部署教學
GibberLink 是一個開源專案，您可以在本地環境中部署並體驗 AI 之間的聲音通訊。
1. 安裝 Node.js（建議版本：v20）
GibberLink 需要 Node.js 環境，建議使用 v18.18.0 或更高版本。以下是使用 NVM 安裝 Node.js 的步驟：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.4/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install 20
nvm use 20
nvm alias default 20 # 可選，將 Node.js 20 設為預設版本
2.下載並設定 GibberLink 專案
git clone https://github.com/PennyroyalTea/gibberlink.git
cd gibberlink
mv example.env .env
並且編輯 .env 檔案，填入您的 ElevenLabs 和 LLM 提供者的 API 金鑰。
3.安裝相依套件並啟動專案
啟動後，您可以透過瀏覽器訪問 http://localhost:3003 來使用 GibberLink。
參考資料
by Rain Chu 4 月 20, 2025 | AI , 圖型處理 , 影片製作 , 繪圖
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Unwatermark.a i
🧩 Unwatermark.ai 的主要特色
✅ 完全免費，無需註冊
使用 Unwatermark.ai，你不需要提供任何個人資訊或創建帳號，只需打開網站，即可立即開始使用，省去繁瑣的註冊流程。
🎨 簡單的操作介面
上傳影片後，利用畫筆或矩形工具標記想要去除的字幕區域，AI 會自動分析並去除標記區域的字幕，同時填補背景，保持影片畫質清晰自然。
📁 支援多種影片格式
Unwatermark.ai 支援 MP4、AVI、MOV 等常見影片格式，無需擔心格式相容性問題。
⚡ 快速處理，節省時間
得益於高效的 AI 演算法，Unwatermark.ai 能夠在短時間內完成字幕去除，讓你快速獲得無字幕的影片。
💰 價格合理，選擇多樣
除了免費使用外，Unwatermark.ai 也提供多種付費方案，滿足不同用戶的需求。
🛠️ 如何使用 Unwatermark.ai？
打開網站 ：前往 Unwatermark.ai 官方網站 。上傳影片 ：點擊「上傳影片」按鈕，選擇你想要去除字幕的影片。標記字幕區域 ：使用畫筆或矩形工具，標記影片中需要去除的字幕位置。開始處理 ：點擊「開始去除」按鈕，AI 將自動處理影片。下載影片 ：處理完成後，下載無字幕的影片即可。
🎯 適合哪些人使用？
影片創作者 ：需要去除原始影片中的字幕，以便重新編輯或添加新的字幕。教育工作者 ：希望使用無字幕的影片作為教學素材。社群媒體使用者 ：想要分享無字幕的影片，提升觀賞體驗。初學者 ：沒有影片編輯經驗，但需要簡單快速地去除字幕。
參考資料
by Rain Chu 3 月 27, 2025 | Python , 程式
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當你在開發 Python 時，將程式轉換為可執行檔案（如 .exe）並提升執行效率是許多開發者關心的議題，Nuitka 是一款大家都推薦的 Python 編譯器，能夠將 Python 原始碼編譯為 C 語言，進而生成高效的可執行檔案，今天來介紹 Nuitka 的安裝、封裝流程、靜態檔案，與相依套件的處理，以及常見問題與性能優化建議，讓即使是初學者也能輕鬆上手。
1. 安裝與執行封裝
安裝 Nuitka
安裝 C++ 編譯器 ：Nuitka 需要 C++ 編譯器來編譯生成的 C 程式碼。在 Windows 系統上，推薦安裝 MinGW64。安裝 Nuitka ：使用 pip 安裝 Nuitka：
執行封裝
假設您的主程式為 main.py，可以使用以下命令將其封裝為可執行檔案：
nuitka --standalone --mingw64 --enable-plugins=tk-inter --disable-console --remove-output --onefile --output-dir=output main.py 上述命令的參數說明：
--standalone：生成獨立的可執行檔案，包含所有相依套件。--mingw64：使用 MinGW64 作為編譯器。--enable-plugins=tk-inter：啟用 tkinter 插件，根據實際使用的套件啟用相應插件。--disable-console：隱藏執行時的控制台視窗，適用於 GUI 應用程式。--remove-output：在編譯完成後移除中間產物。--output-dir=output：指定輸出目錄為 output。–onefile：如果希望輸出為單一 .exe 檔案
如果是要用 Visual Studio C++ 來封裝的話可以改用
nuitka --standalone --msvc=latest --enable-plugins=tk-inter --disable-console --remove-output --output-dir=output main.py 2.靜態檔案的處理
在某些應用中，可能需要包含額外的靜態檔案（如圖片、配置檔案）。Nuitka 提供了 --include-data-dir 參數來處理這些檔案：
此命令將當前目錄下的 static 資料夾包含到生成的可執行檔案中，並在執行時可正常訪問。
3.相依套件的處理
Nuitka 會自動檢測並包含大多數的相依套件。然而，對於某些特殊的套件，可能需要手動啟用相應的插件。例如，若您的程式使用了 PySide6，則需要在編譯時啟用該插件：
您可以使用 nuitka --plugin-list 命令查看所有可用的插件列表。
4.常見問題的處理
Nuitka 在首次編譯大型專案時可能需要較長時間。為了加快編譯速度，可以安裝 ccache 來進行編譯快取。
由於 Nuitka 會將所有相依套件包含在內，生成的可執行檔案可能較大。可以嘗試使用 --onefile 參數將所有內容打包成單一檔案，或使用壓縮工具對生成的檔案進行壓縮。
5.關於速度的優化
Nuitka 通過將 Python 程式編譯為 C 語言，通常能提升程式的執行效率。然而，實際的性能提升取決於程式的結構和內容。為了獲得最佳性能，建議：
優化原始碼 ：確保程式碼中沒有不必要的計算和冗餘。使用內建函數 ：盡可能使用 Python 的內建函數，因為它們通常經過高度優化。避免過度使用動態特性 ：如 eval、exec 等，這些可能影響編譯器的優化能力。
6.🌟使用 Nuitka GUI 友善介面
因為既指令很麻煩，推薦使用 Nuitka GUI，這是一款直覺且操作簡單的圖形介面工具。
Nuitka 官方 GUI 安裝：
開啟 Nuitka GUI：
或是用開源的 GUI
https://github.com/271374667/NuitkaGUI
參考資料
https://nuitka.net
by Rain Chu 3 月 18, 2025 | AI , API
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Groq
Groq API 的主要特色
1. 提供 Playground 供快速測試
為了讓開發者能夠直觀地體驗和測試模型，Groq 提供了線上 Playground。使用者可以在此平台上直接輸入指令或問題，立即獲得模型的回應，無需進行繁瑣的設定或部署。
2. 詳細的 API 文件
Groq 提供了詳細且易於理解的 API 文件，涵蓋從基本使用到進階功能的各種說明，協助開發者快速上手並整合到自己的專案中。
3. 高速反應能力
得益於 Groq 的硬體架構，API 的反應速度極快，能夠即時處理大型語言模型的推理需求，提升使用者體驗。
如何開始使用 Groq API
註冊並獲取 API 金鑰 ：
前往 Groq 官方網站 ，點擊「Login」或「Get API Key」，按照提示完成註冊並獲取 API 金鑰。
選擇開發環境並調用 API ：
Python ：使用 OpenAI 兼容的客戶端調用 Groq 提供的模型。
import openai
openai.api_key = 'YOUR_GROQ_API_KEY'
openai.api_base = 'https://api.groq.com/openai/v1'
response = openai.ChatCompletion.create(
model="groq/llama3-70b-8192",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "請介紹一下 Groq API 的特色。"}
]
)
print(response.choices[0].message['content'])
其他語言 ：Groq 的 API 兼容 OpenAI 的接口，因此在其他編程語言中，只需將 API 基礎 URL 更改為 https://api.groq.com/openai/v1，並使用您的 Groq API 金鑰即可。
參考資料
by Rain Chu 3 月 18, 2025 | AI , 影片製作
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Open-Sora 這個 GitHub 專案，提供類似於 OpenAI 的 Sora 的影片生成模型，讓更多人能夠高效地製作高品質影片，無需再等待 Sora 的推出。
Open-Sora 的主要特色
1. 11B 參數模型
Open-Sora 採用了擁有 110 億參數的大型模型架構，這使其在影片生成的質量和細節上達到業界領先水平。與其他需要大量資源的模型相比，Open-Sora 以較低的成本實現了高品質的影片生成。
2. 基於 PyTorch 和 xFormers
該專案基於 PyTorch 框架開發，並結合了 xFormers 技術，這使得模型在計算效率和資源利用上有顯著提升。開發者可以利用這些技術，進行更高效的模型訓練和推理。
3. 支援本地運行
Open-Sora 支援在本地環境中運行，使用者可以在自己的設備上部署和運行模型，這不僅提高了資料的私密性，還減少了對外部伺服器的依賴。這對於需要處理敏感資料的使用者尤為重要。
如何開始使用 Open-Sora
獲取程式碼 ：前往 Open-Sora 的 GitHub 儲存庫，克隆或下載最新的程式碼。安裝依賴項 ：確保您的環境中已安裝 PyTorch，並根據專案需求安裝其他必要的 Python 套件。配置環境 ：根據官方文件，配置您的運行環境，包括設定模型參數和路徑。運行模型 ：按照指導，運行模型並生成影片。您可以根據需要調整輸入參數，以獲得不同的影片效果。
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