杜叔叔网盘

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  1. 杜叔叔网盘

    HTML Anything: 面向 Agent 工作流的本地优先 HTML 编辑器• 自动识别 8 种本地 coding agent CLI，直接复用已登录 session，快速把 Markdown、CSV、JSON、SQL 等内容生成可交付的 HTML• 内置 75 套 skill 模板和 9 类输出场景，覆盖杂志文章、Keynote PPT、Web 原型、数据报告、社交分享卡与 Hyperframes 视频帧• 支持 SSE 流式渲染、沙箱预览与一键导出，可直接复制到公众号、知乎、X，或下载 .html 与高分辨率 .png

    Forwarded from 折腾啥 (小一)
    HTML Anything: 面向 Agent 工作流的本地优先 HTML 编辑器

    • 自动识别 8 种本地 coding agent CLI，直接复用已登录 session，快速把 Markdown、CSV、JSON、SQL 等内容生成可交付的 HTML

    • 内置 75 套 skill 模板和 9 类输出场景，覆盖杂志文章、Keynote PPT、Web 原型、数据报告、社交分享卡与 Hyperframes 视频帧

    • 支持 SSE 流式渲染、沙箱预览与一键导出，可直接复制到公众号、知乎、X，或下载 .html 与高分辨率 .png

    https://github.com/nexu-io/html-anything

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  2. 杜叔叔网盘

    JANG: 面向 Apple Silicon 的 MLX 混合精度量化格式• 针对 MoE 与超大模型做按张量分配比特宽度，在接近 MLX 体积下优先保留 attention 与 router 精度，低比特场景下稳定性和效果更强• 支持 Qwen、Nemotron、MiniMax、DeepSeek 等架构，部分模型可在 16 GB 或 64 GB Mac 上运行，甚至实现 397B 级模型在 128 GB Mac 上推理• 原生兼容 MLX 生态，提供推理模式、VLM 支持、bfloat16 自动检测和开发者集成方案，适合在 Apple Silicon 上部署高压缩本地模型

    Forwarded from 折腾啥 (小一)
    JANG: 面向 Apple Silicon 的 MLX 混合精度量化格式

    • 针对 MoE 与超大模型做按张量分配比特宽度，在接近 MLX 体积下优先保留 attention 与 router 精度，低比特场景下稳定性和效果更强

    • 支持 Qwen、Nemotron、MiniMax、DeepSeek 等架构，部分模型可在 16 GB 或 64 GB Mac 上运行，甚至实现 397B 级模型在 128 GB Mac 上推理

    • 原生兼容 MLX 生态，提供推理模式、VLM 支持、bfloat16 自动检测和开发者集成方案，适合在 Apple Silicon 上部署高压缩本地模型

    https://github.com/jjang-ai/jangq

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    GitHub - jjang-ai/jangq: JANG — GGUF for MLX. YOU MUST USE JANG_Q RUNTIME. Adaptive Mixed-Precision Quantization + Runtime for…
    GitHub - jjang-ai/jangq: JANG — GGUF for MLX. YOU MUST USE JANG_Q RUNTIME. Adaptive Mixed-Precision Quantization + Runtime for…
    JANG — GGUF for MLX. YOU MUST USE JANG_Q RUNTIME. Adaptive Mixed-Precision Quantization + Runtime for Apple Silicon - jjang-ai/jangq

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