Gist：设备端内容主题标注
设备端主题标注，读取任意文本（标题、帖子、描述）并返回它所涉及的主题，取自一套固定的 36 主题分类体系，覆盖 101 种语言，完全在设备端运行。
Gist 接收一段文本，从固定的 36 主题分类体系中返回它的主题，多标签。“How to film a two-person podcast with two iPhones”返回科技与创作者经济；“Cómo invertir en fondos indexados”返回金融。它在设计上天生跨语言，因此在 101 种语言中都会返回相同的主题。
一个紧凑的双流分类器（一个冻结的多语言静态嵌入，加上进入小型分类头的哈希 n-gram）让它快速且无需服务器，推理时不使用 Transformer，也没有按次调用成本。逐条得分可以在一个集合内聚合，得到频道级或信息流级的主题。
演示
性能
36 主题，覆盖 101 种语言，来自约 74 MB 的模型，或约 15 MB 纯英文。
在 572 条人工标注的真实帖子上的召回率。内部测量。
应用场景
信息流与内容路由
在设备端按主题为帖子、文章或视频打标签，让信息流无需分类 API 即可排序、过滤或路由内容。
频道与创作者画像
将一个账号的帖子聚合为频道级主题，描述某位创作者或某条信息流讲的是什么。
排序与审核信号
为推荐或审核管线添加一个廉价、私密的主题信号，没有按次调用成本。
设备端整理
按主题分组用户自己的笔记、书签或库，完全离线。
功能
- 36 主题分类体系，多标签：大多数条目带有两到三个主题。
- 在设计上天生跨语言，覆盖 101 种语言。
- 双流分类器，推理时不使用 Transformer，没有按次调用成本。
- 紧凑的纯英文版本（约 15 MB），适用于纯英文应用。
平台与安装
// Swift Package Manager
.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/gist", from: "2.1.0")import Gist
let gist = Gist()
let topics = try await gist.classify("How to start a podcast with just your iPhone")
// [Topic(slug: "technology", ...), ...]// build.gradle.kts (Maven Central)
implementation("ai.desertant:gist:2.1.0")import ai.desertant.gist.Gist
val gist = Gist(context)
val topics = gist.classify("How to start a podcast with just your iPhone")
// [Topic("technology", ...), ...]npm i @desert-ant-labs/gist @litertjs/coreimport { Gist } from "@desert-ant-labs/gist";
const gist = await Gist.load();
const topics = await gist.classify("How to start a podcast with just your iPhone");
// [{ slug: "technology", name: "Technology & Software", score: 0.91 }, ...]Add Gist from Desert Ant Labs to this project.
设备端主题标注，读取任意文本（标题、帖子、描述）并返回它所涉及的主题，取自一套固定的 36 主题分类体系，覆盖 101 种语言，完全在设备端运行。
SDKs (use the one that matches this project's platform):
Swift (iOS, macOS)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/gist
// Swift Package Manager
.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/gist", from: "2.1.0")
Kotlin (Android)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/gist
// build.gradle.kts (Maven Central)
implementation("ai.desertant:gist:2.1.0")
JavaScript / TypeScript (Web, Node.js)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/gist
npm i @desert-ant-labs/gist @litertjs/core
Reference:
- Model page: https://desertant.com/models/gist/
- Full catalog and other models: https://desertant.com/llms.txt
Add the SDK that matches this project's platform, then follow its README for the exact API and current version. Do not invent API names or method signatures; confirm them against the README.
规格
- 语言
- 101
- 主题
- 36，多标签
- 设备端体积
- 约 74 MB 多语言，或约 15 MB 纯英文
- 方法
- 双流分类器：一个多语言静态嵌入加上哈希 n-gram
常见问题
Gist是什么？
设备端主题标注，读取任意文本（标题、帖子、描述）并返回它所涉及的主题，取自一套固定的 36 主题分类体系，覆盖 101 种语言，完全在设备端运行。
Gist在设备上运行吗？
是的。Gist完全在设备上运行：推理在本地完成，不调用任何服务器，因此数据不会离开设备。
Gist支持哪些平台？
Gist以原生设备端SDK的形式提供，支持Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript。
Gist的价格是多少？
每个模型的每个SDK均可免费支持最多10万台月活跃设备。每位用户可无限次推理。 如需定制授权，请联系我们。
Gist的准确度和速度如何？
36 主题，覆盖 101 种语言，来自约 74 MB 的模型，或约 15 MB 纯英文。