Xiaothink-T6-0.15B模型突破性地采用MoF混合架构，融合Transformer与RNN优势，在仅0.15B参数和2.5GB训练数据条件下实现接近chatGLM-6B的性能。其核心创新包括：1）双专家协同系统（窄深Transformer处理复杂短上下文+宽浅RNN处理知识型长上下文）；2）思维空间模块增强语义理解；3）智能路由动态分配计算资源。该模型支持移动端部署，在基础问答任务中展

本文介绍了一种基于Xiaothink框架的轻量级文本相似度计算方案，主要特点包括：1）使用预训练的Xiaothink-T6-0.15B-ST模型，无需额外训练；2）适配普通电脑，8GB内存即可运行；3）提供完整代码实现。方案通过4个核心步骤实现：安装依赖、下载模型、构建嵌入提取器、计算余弦相似度（0-1范围，值越大越相似）。该方案特别适合问答系统、内容去重等需要快速判断文本语义关联的场景，具有低门

摘要：Xiaothink-T7-ART是一款轻量级古诗生成AI模型，仅需消费级CPU即可运行。该模型采用创新的多专家协同架构，通过7000万参数和400MB训练数据实现接近SOTA的创作水平，支持风格仿写、诗句续写等多种创作模式。其特点包括：硬件要求低（Intel Core i7即可）、生成可控性强、文学性突出，适用于文学创作辅助、教育应用等场景。模型已开源，无需GPU支持，让古诗创作AI技术真正

基于Xiaothink-T6-0.15B-ST模型实现低算力高效文本情感分类。该工具优势包括：零额外模型负担、适配轻量模型、即插即用API。通过pip安装后，只需3步即可实现情感分析：导入模块、初始化模型、调用分类接口。该方案采用指令微调技术，支持零样本迁移，无需额外训练数据。使用时需注意路径正确性和版本兼容性，适合资源有限的端侧应用场景。模型可通过ModelScope下载。

本文介绍了一种基于Xiaothink框架的轻量级文本相似度计算方案，主要特点包括：1）使用预训练的Xiaothink-T6-0.15B-ST模型，无需额外训练；2）适配普通电脑，8GB内存即可运行；3）提供完整代码实现。方案通过4个核心步骤实现：安装依赖、下载模型、构建嵌入提取器、计算余弦相似度（0-1范围，值越大越相似）。该方案特别适合问答系统、内容去重等需要快速判断文本语义关联的场景，具有低门

Xiaothink-T6-0.15B模型突破性地采用MoF混合架构，融合Transformer与RNN优势，在仅0.15B参数和2.5GB训练数据条件下实现接近chatGLM-6B的性能。其核心创新包括：1）双专家协同系统（窄深Transformer处理复杂短上下文+宽浅RNN处理知识型长上下文）；2）思维空间模块增强语义理解；3）智能路由动态分配计算资源。该模型支持移动端部署，在基础问答任务中展

清韵千言2（Xiaothink-T6-0.08B-Poem）是一款仅8000万参数的轻量级AI作诗模型，在单颗Intel Core i7上完成全流程训练。该模型通过150MB诗歌专项数据微调，在诗词创作效果上超越大100倍的ChatGLM-6B模型。用户可通过简单三步安装使用：1）安装专用库；2）下载模型文件；3）调用API生成诗词。模型支持风格仿写、诗句续写等功能，提供温度参数调节创作自由度，并

这个例子就不兼容较新版的浏览器（上传图片会失败）。我们可以使用cefpython3，借助它版本较旧的特点。基于一个开源的浏览器代码（博客太久找不到了），制作了一个简单的标签页浏览器。含有基本的功能，但是不支持cookie保存，可以自己加上。

接下来，我们定义一个名为# print('最小化')