rime-tiger 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
rime-tiger 是一个基于 Rime 输入法平台的中文形码输入方案,它结合了虎码的高性能编码和智能语言模型技术,旨在为用户提供快速、多功能的输入体验。该方案支持多种输入模式,包括五二顶、五三顶、整句并击等,并集成了智能分词、自动补全等功能,以提高输入效率。
该项目主要使用 Lua 语言进行开发,Lua 是一种轻量级的编程语言,常用于嵌入应用程序中,其简洁、高效的特点非常适合用于开发输入法插件。
2. 项目使用的关键技术和框架
rime-tiger 使用了 Rime 输入法平台,这是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的开源输入法框架。Rime 框架提供了一套完整的输入法开发工具和库,支持多种输入模式、词库管理、自定义皮肤等功能,使得开发者能够轻松地开发出功能丰富的输入法。
此外,rime-tiger 还集成了 AMZ 语言模型,这是一种基于深度学习的自然语言处理模型,可以提供高精度的自动分词和词性标注等功能,从而进一步提升输入的准确性和效率。
3. 项目安装和配置的准备工作
在安装 rime-tiger 之前,需要确保系统中已经安装了 Rime 输入法。Rime 输入法支持多种操作系统,包括 Windows、macOS、Linux 等,可以在官方网站下载对应版本的安装包。
详细安装步骤
-
下载并安装 Rime 输入法:前往 Rime 官方网站下载对应操作系统的安装包,并按照提示完成安装。
-
克隆 rime-tiger 仓库:打开终端(命令行),执行以下命令克隆 rime-tiger 仓库:
git clone https://github.com/rimeinn/rime-tiger.git -
将 rime-tiger 文件夹移动到 Rime 用户目录:Rime 用户目录通常位于
~/.config/fcitx/rime/(Linux)或%APPDATA%\fcitx\rime\(Windows)下。将克隆得到的 rime-tiger 文件夹移动到该目录下。 -
重新启动 Rime 输入法:打开 Rime 输入法设置界面,点击“重新部署”按钮,使 rime-tiger 生效。
-
配置 rime-tiger:在 Rime 输入法设置界面中,选择“rime-tiger”方案,并进行相关配置,如输入模式、皮肤等。
-
开始使用 rime-tiger:配置完成后,即可开始使用 rime-tiger 输入法进行中文输入。
总结
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00