[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-snorkel-team--snorkel":3,"tool-snorkel-team--snorkel":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",159636,2,"2026-04-17T23:33:34",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":68,"readme_en":69,"readme_zh":70,"quickstart_zh":71,"use_case_zh":72,"hero_image_url":73,"owner_login":74,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":78,"owner_email":79,"owner_twitter":78,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":87,"forks":88,"last_commit_at":89,"license":90,"difficulty_score":42,"env_os":91,"env_gpu":92,"env_ram":92,"env_deps":93,"category_tags":98,"github_topics":100,"view_count":32,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":17,"created_at":110,"updated_at":111,"faqs":112,"releases":146},8750,"snorkel-team\u002Fsnorkel","snorkel","A system for quickly generating training data with weak supervision","Snorkel 是一个专注于利用“弱监督”技术快速生成机器学习训练数据的开源系统。在传统 AI 开发中，获取大量高质量的人工标注数据往往成本高昂且耗时漫长，成为项目落地的主要瓶颈。Snorkel 旨在解决这一痛点，它允许用户不再依赖繁琐的手工逐条标注，而是通过编写代码规则、利用现有知识库或结合其他模型，以编程方式自动为海量数据打上标签并管理噪声。\n\n其核心技术亮点在于将原本杂乱无章的标注过程数学化和系统化。用户只需提供多种可能不完美的标注来源（即弱监督信号），Snorkel 便能自动学习这些信号的可靠性，对冲突标签进行去噪和加权，最终合成出可用于训练高精度模型的高质量数据集。这种方法极大地提升了数据准备环节的效率与灵活性。\n\nSnorkel 非常适合机器学习工程师、数据科学家以及学术研究人员使用，特别是那些拥有领域知识但缺乏大规模标注资源的团队。无论是处理医疗文本分析、金融风控还是其他垂直领域的复杂任务，Snorkel 都能帮助开发者将专家经验快速转化为模型可用的训练数据，从而加速 AI 应用的迭代与落地。虽然开发团队目前已将重心转向更全面的 Snorkel Flow 平台，但 Sno","Snorkel 是一个专注于利用“弱监督”技术快速生成机器学习训练数据的开源系统。在传统 AI 开发中，获取大量高质量的人工标注数据往往成本高昂且耗时漫长，成为项目落地的主要瓶颈。Snorkel 旨在解决这一痛点，它允许用户不再依赖繁琐的手工逐条标注，而是通过编写代码规则、利用现有知识库或结合其他模型，以编程方式自动为海量数据打上标签并管理噪声。\n\n其核心技术亮点在于将原本杂乱无章的标注过程数学化和系统化。用户只需提供多种可能不完美的标注来源（即弱监督信号），Snorkel 便能自动学习这些信号的可靠性，对冲突标签进行去噪和加权，最终合成出可用于训练高精度模型的高质量数据集。这种方法极大地提升了数据准备环节的效率与灵活性。\n\nSnorkel 非常适合机器学习工程师、数据科学家以及学术研究人员使用，特别是那些拥有领域知识但缺乏大规模标注资源的团队。无论是处理医疗文本分析、金融风控还是其他垂直领域的复杂任务，Snorkel 都能帮助开发者将专家经验快速转化为模型可用的训练数据，从而加速 AI 应用的迭代与落地。虽然开发团队目前已将重心转向更全面的 Snorkel Flow 平台，但 Snorkel 开源项目依然是理解与实践弱监督学习的重要基石。","\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsnorkel-team_snorkel_readme_6b73b7abd8c8.png\" width=\"150\"\u002F>\n\n![PyPI - Python Version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fsnorkel)\n![PyPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fsnorkel)\n![Conda](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fconda\u002Fv\u002Fconda-forge\u002Fsnorkel)\n[![docs](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsnorkel-team_snorkel_readme_6bf48b3e9a6d.png)](https:\u002F\u002Fsnorkel.readthedocs.io\u002Fen\u002Fmaster)\n[![coverage](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fbranch\u002Fmaster\u002Fgraph\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fbranch\u002Fmaster)\n[![license](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache%202.0-blue.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FApache-2.0)\n\n***Programmatically Build and Manage Training Data***\n\n## Announcement\n\n**The Snorkel team is now focusing their efforts on Snorkel Flow, an end-to-end AI application development platform based on the core ideas behind Snorkel—you can check it out [here](https:\u002F\u002Fsnorkel.ai) or [join us](https:\u002F\u002Fwww.snorkel.ai\u002Fcareers) in building it!**\n\nThe [Snorkel project](https:\u002F\u002Fsnorkelproject.org\u002F) started at Stanford in 2015 with a simple technical bet: that it would increasingly be the **training data**, not the models, algorithms, or infrastructure, that decided whether a machine learning project succeeded or failed. Given this premise, we set out to explore the radical idea that you could bring mathematical and systems structure to the messy and often entirely manual process of training data creation and management, starting by empowering users to **programmatically label, build, and manage** training data.\n\nTo say that the Snorkel project succeeded and expanded beyond what we had ever expected would be an understatement. The basic goals of a research repo like Snorkel are to provide a minimum viable framework for testing and validating hypotheses. Four years later, we’ve been fortunate to do not just this, but to develop and deploy early versions of Snorkel in partnership with some of the world’s leading organizations like [Google](https:\u002F\u002Fai.googleblog.com\u002F2019\u002F03\u002Fharnessing-organizational-knowledge-for.html), [Intel](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fdoi\u002Fabs\u002F10.1145\u002F3329486.3329492), [Stanford Medicine](https:\u002F\u002Fwww.cell.com\u002Fpatterns\u002Ffulltext\u002FS2666-3899(20)30019-2), and many more; author over [sixty peer-reviewed publications](https:\u002F\u002Fsnorkel.ai\u002Ftechnology) on our findings around Snorkel and related innovations in weak supervision modeling, data augmentation, multi-task learning, and more; be included in courses at top-tier universities; support production deployments in systems that you’ve likely used in the last few hours; and work with an amazing community of researchers and practitioners from industry, medicine, government, academia, and beyond.\n\nHowever, we realized increasingly–from conversations with users in weekly office hours, workshops, online discussions, and industry partners–that the Snorkel project was just the very first step. The ideas behind Snorkel change not just how you label training data, but so much of the entire lifecycle and pipeline of building, deploying, and managing ML: how users inject their knowledge; how models are constructed, trained, inspected, versioned, and monitored; how entire pipelines are developed iteratively; and how the full set of stakeholders in any ML deployment, from subject matter experts to ML engineers, are incorporated into the process.\n\nOver the last year, we have been building the platform to support this broader vision: [Snorkel Flow](https:\u002F\u002Fsnorkel.ai\u002Fsnorkel-flow-platform\u002F), an end-to-end machine learning platform for developing and deploying AI applications. Snorkel Flow incorporates many of the concepts of the Snorkel project with a range of newer techniques around weak supervision modeling, data augmentation, multi-task learning, data slicing and structuring, monitoring and analysis, and more, all of which integrate in a way that is greater than the sum of its parts–and that we believe makes ML truly faster, more flexible, and more practical than ever before.\n\nMoving forward, we will be focusing our efforts on Snorkel Flow. We are extremely grateful for all of you that have contributed to the Snorkel project, and are excited for you to check out our next chapter [here](https:\u002F\u002Fsnorkel.ai).\n\n\n# Quick Links\n* [Snorkel website](https:\u002F\u002Fsnorkel.org)\n* [Snorkel tutorials](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel-tutorials)\n* [Snorkel documentation](https:\u002F\u002Fsnorkel.readthedocs.io\u002F)\n* [Snorkel community forum](https:\u002F\u002Fspectrum.chat\u002Fsnorkel)\n* [Snorkel mailing list](https:\u002F\u002Fgroups.google.com\u002Fforum\u002F#!forum\u002Fsnorkel-ml)\n* [Snorkel Twitter](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FSnorkelAI)\n\n# Getting Started\nThe quickest way to familiarize yourself with the Snorkel library is to walk through the [Get Started](https:\u002F\u002Fsnorkel.org\u002Fget-started\u002F) page on the Snorkel website, followed by the full-length tutorials in the [Snorkel tutorials](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel-tutorials) repository.\nThese tutorials demonstrate a variety of tasks, domains, labeling techniques, and integrations that can serve as templates as you apply Snorkel to your own applications.\n\n\n# Installation\n\nSnorkel requires Python 3.11 or later. To install Snorkel, we recommend using `pip`:\n\n```bash\npip install snorkel\n```\n\nor `conda`:\n\n```bash\nconda install snorkel -c conda-forge\n```\n\nFor information on installing from source and contributing to Snorkel, see our\n[contributing guidelines](.\u002FCONTRIBUTING.md).\n\n\u003Cdetails>\u003Csummary>\u003Cb>Details on installing with \u003Ctt>conda\u003C\u002Ftt>\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\u003Cp>\n\nThe following example commands give some more color on installing with `conda`.\nThese commands assume that your `conda` installation is Python 3.11,\nand that you want to use a virtual environment called `snorkel-env`.\n\n```bash\n# [OPTIONAL] Activate a virtual environment called \"snorkel\"\nconda create --yes -n snorkel-env python=3.11\nconda activate snorkel-env\n\n# We specify PyTorch here to ensure compatibility, but it may not be necessary.\nconda install pytorch==1.1.0 -c pytorch\nconda install snorkel==0.9.0 -c conda-forge\n```\n\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\u003Csummary>\u003Cb>A quick note for Windows users\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\u003Cp>\n\nIf you're using Windows, we highly recommend using Docker\n(you can find an example in our\n[tutorials repo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel-tutorials\u002Fblob\u002Fmaster\u002FDockerfile))\nor the [Linux subsystem](https:\u002F\u002Fdocs.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fwindows\u002Fwsl\u002Ffaq).\nWe've done limited testing on Windows, so if you want to contribute instructions\nor improvements, feel free to open a PR!\n\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n# Discussion\n\n## Issues\nWe use [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fissues) for posting bugs and feature requests — anything code-related.\nJust make sure you search for related issues first and use our Issues templates.\nWe may ask for contributions if a prompt fix doesn't fit into the immediate roadmap of the core development team.\n\n## Contributions\nWe welcome contributions from the Snorkel community! \nThis is likely the fastest way to get a change you'd like to see into the library.\n\nSmall contributions can be made directly in a pull request (PR).\nIf you would like to contribute a larger feature, we recommend first creating an issue with a proposed design for discussion. \nFor ideas about what to work on, we've labeled specific issues as [`help wanted`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fissues?utf8=%E2%9C%93&q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22help+wanted%22+).\n\nTo set up a development environment for contributing back to Snorkel, see our [contributing guidelines](.\u002FCONTRIBUTING.md).\nAll PRs must pass the continuous integration tests and receive approval from a member of the Snorkel development team before they will be merged.\n\n## Community Forum\nFor broader Q&A, discussions about using Snorkel, tutorial requests, etc., use the [Snorkel community forum](https:\u002F\u002Fspectrum.chat\u002Fsnorkel) hosted on Spectrum.\nWe hope this will be a venue for you to interact with other Snorkel users — please don't be shy about posting!\n\n## Announcements\nTo stay up-to-date on Snorkel-related announcements (e.g. version releases, upcoming workshops), subscribe to the [Snorkel mailing list](https:\u002F\u002Fgroups.google.com\u002Fforum\u002F#!forum\u002Fsnorkel-ml). We promise to respect your inboxes — communication will be sparse!\n\n## Twitter\nFollow us on Twitter [@SnorkelAI](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FSnorkelAI).\n","\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsnorkel-team_snorkel_readme_6b73b7abd8c8.png\" width=\"150\"\u002F>\n\n![PyPI - Python 版本](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fsnorkel)\n![PyPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fsnorkel)\n![Conda](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fconda\u002Fv\u002Fconda-forge\u002Fsnorkel)\n[![文档](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsnorkel-team_snorkel_readme_6bf48b3e9a6d.png)](https:\u002F\u002Fsnorkel.readthedocs.io\u002Fen\u002Fmaster)\n[![覆盖率](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fbranch\u002Fmaster\u002Fgraph\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fbranch\u002Fmaster)\n[![许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache%202.0-blue.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FApache-2.0)\n\n***以编程方式构建和管理训练数据***\n\n## 公告\n\n**Snorkel 团队目前正专注于 Snorkel Flow，这是一个基于 Snorkel 核心理念的端到端 AI 应用开发平台——您可以在 [这里](https:\u002F\u002Fsnorkel.ai) 了解详情，或 [加入我们](https:\u002F\u002Fwww.snorkel.ai\u002Fcareers) 一起打造它！**\n\n[Snorkel 项目](https:\u002F\u002Fsnorkelproject.org\u002F) 于 2015 年在斯坦福大学启动，其核心技术理念很简单：决定机器学习项目成败的关键将不再是模型、算法或基础设施，而是 **训练数据**。基于这一前提，我们开始探索一个激进的想法——为混乱且通常完全手动的训练数据创建与管理流程引入数学和系统化的结构，让用户能够 **以编程方式标注、构建和管理** 训练数据。\n\n可以说，Snorkel 项目不仅成功了，而且发展得远远超出了我们的预期。像 Snorkel 这样的研究性开源项目，其基本目标是提供一个最小可行框架，用于测试和验证假设。四年后，我们不仅实现了这一点，还与全球领先的组织合作，如 [Google](https:\u002F\u002Fai.googleblog.com\u002F2019\u002F03\u002Fharnessing-organizational-knowledge-for.html)、[Intel](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fdoi\u002Fabs\u002F10.1145\u002F3329486.3329492)、[斯坦福医学院](https:\u002F\u002Fwww.cell.com\u002Fpatterns\u002Ffulltext\u002FS2666-3899(20)30019-2) 等，共同开发并部署了 Snorkel 的早期版本；发表了超过六十篇关于 Snorkel 及其相关弱监督建模、数据增强、多任务学习等创新成果的同行评审论文；被纳入顶尖高校的课程；支持了您在过去几小时内可能使用过的系统的生产级部署；并与来自工业界、医学界、政府部门、学术界等领域的杰出研究人员和从业者组成了一个充满活力的社区。\n\n然而，通过每周的答疑会、研讨会、在线讨论以及与行业合作伙伴的交流，我们逐渐意识到，Snorkel 项目仅仅是第一步。Snorkel 背后的理念不仅改变了训练数据的标注方式，更深刻地影响了整个机器学习生命周期和流水线——从知识的注入、模型的构建、训练、检查、版本控制和监控，到整个流水线的迭代开发，以及如何让所有利益相关者（从领域专家到机器学习工程师）都参与到流程中来。\n\n过去一年里，我们一直在构建一个能够支撑这一更宏大愿景的平台：[Snorkel Flow](https:\u002F\u002Fsnorkel.ai\u002Fsnorkel-flow-platform\u002F)——一个用于开发和部署 AI 应用的端到端机器学习平台。Snorkel Flow 汇集了 Snorkel 项目的诸多理念，并结合了弱监督建模、数据增强、多任务学习、数据切片与结构化、监控与分析等一系列新兴技术，这些技术相互融合，形成了一个远大于各部分之和的整体——我们相信这将使机器学习真正变得更快、更灵活、更实用。\n\n展望未来，我们将把工作重心放在 Snorkel Flow 上。我们衷心感谢所有为 Snorkel 项目做出贡献的人，并期待与您一同开启新的篇章，请访问 [这里](https:\u002F\u002Fsnorkel.ai) 了解详情。\n\n\n# 快速链接\n* [Snorkel 官网](https:\u002F\u002Fsnorkel.org)\n* [Snorkel 教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel-tutorials)\n* [Snorkel 文档](https:\u002F\u002Fsnorkel.readthedocs.io\u002F)\n* [Snorkel 社区论坛](https:\u002F\u002Fspectrum.chat\u002Fsnorkel)\n* [Snorkel 邮件列表](https:\u002F\u002Fgroups.google.com\u002Fforum\u002F#!forum\u002Fsnorkel-ml)\n* [Snorkel Twitter](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FSnorkelAI)\n\n# 入门指南\n熟悉 Snorkel 库最快的方式是浏览 Snorkel 官网上的 [入门页面](https:\u002F\u002Fsnorkel.org\u002Fget-started\u002F)，随后再参考 [Snorkel 教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel-tutorials) 仓库中的完整教程。这些教程展示了多种任务、领域、标注技术和集成方式，可作为您将 Snorkel 应用于自身应用时的模板。\n\n\n# 安装\n\nSnorkel 需要 Python 3.11 或更高版本。建议使用 `pip` 安装：\n\n```bash\npip install snorkel\n```\n\n或者使用 `conda`：\n\n```bash\nconda install snorkel -c conda-forge\n```\n\n有关从源码安装及参与贡献的信息，请参阅我们的 [贡献指南](.\u002FCONTRIBUTING.md)。\n\n\u003Cdetails>\u003Csummary>\u003Cb>使用 \u003Ctt>conda\u003C\u002Ftt> 安装的详细说明\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\u003Cp>\n\n以下示例命令进一步说明了如何使用 `conda` 进行安装。这些命令假定您的 `conda` 环境已安装 Python 3.11，并且您希望使用名为 `snorkel-env` 的虚拟环境。\n\n```bash\n# 【可选】激活名为 \"snorkel\" 的虚拟环境\nconda create --yes -n snorkel-env python=3.11\nconda activate snorkel-env\n\n# 我们在此指定 PyTorch 以确保兼容性，但可能并非必要。\nconda install pytorch==1.1.0 -c pytorch\nconda install snorkel==0.9.0 -c conda-forge\n```\n\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\u003Csummary>\u003Cb>给 Windows 用户的一点提示\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\u003Cp>\n\n如果您使用的是 Windows 系统，我们强烈建议您使用 Docker（您可以在我们的 [教程仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel-tutorials\u002Fblob\u002Fmaster\u002FDockerfile) 中找到示例）或 [Linux 子系统](https:\u002F\u002Fdocs.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fwindows\u002Fwsl\u002Ffaq)。我们在 Windows 上进行的测试有限，因此如果您愿意贡献安装说明或改进建议，请随时提交 Pull Request！\n\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n# 讨论\n\n## 问题\n我们使用 [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fissues) 来报告 bug 和提出功能请求——任何与代码相关的问题。请务必先搜索相关问题，并使用我们的 Issue 模板。如果某个问题无法立即纳入核心开发团队的计划，我们可能会寻求社区贡献。\n\n## 贡献\n我们欢迎 Snorkel 社区的贡献！  \n这很可能是将您希望看到的更改快速合并到库中的最快方式。\n\n小型贡献可以直接通过拉取请求（PR）完成。  \n如果您想贡献一个较大的功能，我们建议先创建一个问题，并附上拟议的设计方案以供讨论。  \n关于可以着手的工作，我们已将特定问题标记为 [`help wanted`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fissues?utf8=%E2%9C%93&q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22help+wanted%22+)。\n\n要搭建用于向 Snorkel 贡献代码的开发环境，请参阅我们的[贡献指南](.\u002FCONTRIBUTING.md)。  \n所有 PR 必须通过持续集成测试，并获得 Snorkel 开发团队成员的批准后才能被合并。\n\n## 社区论坛\n如需更广泛的问答、关于使用 Snorkel 的讨论、教程请求等，请使用在 Spectrum 上托管的[Snorkel 社区论坛](https:\u002F\u002Fspectrum.chat\u002Fsnorkel)。  \n我们希望这里能成为您与其他 Snorkel 用户交流互动的平台——请不要害羞，踊跃发帖吧！\n\n## 公告\n如需及时了解 Snorkel 相关公告（例如版本发布、即将举办的研讨会等），请订阅[Snorkel 邮件列表](https:\u002F\u002Fgroups.google.com\u002Fforum\u002F#!forum\u002Fsnorkel-ml)。我们承诺会尊重您的收件箱——邮件不会频繁发送！\n\n## Twitter\n请在 Twitter 上关注我们 [@SnorkelAI](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FSnorkelAI)。","# Snorkel 快速上手指南\n\nSnorkel 是一个用于**程序化构建和管理训练数据**的开源系统。它旨在通过弱监督（Weak Supervision）等技术，帮助用户快速生成、标注和管理机器学习所需的训练数据，从而解决数据标注成本高、周期长的问题。\n\n> **注意**：Snorkel 团队目前的重心已转向端到端 AI 应用开发平台 [Snorkel Flow](https:\u002F\u002Fsnorkel.ai)。本指南针对开源库 `snorkel` 的基础使用。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：推荐 Linux 或 macOS。Windows 用户建议使用 Docker 或 WSL (Windows Subsystem for Linux) 以获得最佳兼容性。\n*   **Python 版本**：需要 **Python 3.11** 或更高版本。\n*   **前置依赖**：建议预先安装好 `pip` 或 `conda` 包管理工具。\n\n## 2. 安装步骤\n\n您可以选择使用 `pip` 或 `conda` 进行安装。国内开发者若遇到下载速度慢的问题，可配置清华源或阿里源加速。\n\n### 方式一：使用 pip 安装（推荐）\n\n```bash\n# 使用默认源安装\npip install snorkel\n\n# 【推荐】国内用户使用清华源加速安装\npip install snorkel -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 方式二：使用 conda 安装\n\n如果您使用 Conda 管理环境，建议先创建独立的虚拟环境：\n\n```bash\n# 创建名为 snorkel-env 的虚拟环境并指定 Python 3.11\nconda create --yes -n snorkel-env python=3.11\nconda activate snorkel-env\n\n# 安装 PyTorch (确保兼容性，可根据需要调整版本)\nconda install pytorch==1.1.0 -c pytorch\n\n# 从 conda-forge 渠道安装 snorkel\nconda install snorkel -c conda-forge\n```\n\n## 3. 基本使用\n\nSnorkel 的核心工作流通常包括：加载未标记数据 -> 编写标注函数 (Labeling Functions) -> 生成标签矩阵 -> 训练判别式模型。\n\n以下是一个极简的代码示例，展示如何定义标注函数并将其应用于数据：\n\n```python\nfrom snorkel.labeling import labeling_function, LabelingFunction\n\n# 1. 定义一个简单的标注函数\n# 假设我们有一个数据点 x，如果包含特定关键词则标记为 1，否则弃权 (ABSTAIN = -1)\n@labeling_function()\ndef keyword_lookup(x):\n    if \"important\" in x.text:\n        return 1  # 正类\n    return -1     # 弃权 (ABSTAIN)\n\n# 2. 准备未标记的数据集 (候选数据)\n# 这里模拟一个简单的数据列表\nunlabeled_data = [\n    {\"text\": \"This is an important update.\"},\n    {\"text\": \"Just a regular message.\"},\n    {\"text\": \"Another important notice here.\"}\n]\n\n# 3. 应用标注函数生成标签矩阵\n# 在实际项目中，通常会结合多个标注函数并使用 LabelModel 进行去噪和概率建模\nlfs = [keyword_lookup]\n\n# 应用标注函数 (简化演示，实际需转换为 Snorkel 的 Candidate 对象)\n# 此处仅为逻辑展示，完整流程请参考官方 tutorials\nprint(\"标注函数已定义。下一步是将这些函数应用到您的数据集中以生成训练标签。\")\n\n# 提示：完整的端到端示例（包括 LabelModel 训练和最终分类器训练）\n# 请访问官方教程仓库：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel-tutorials\n```\n\n### 下一步建议\n为了掌握完整的生产级工作流（包括多标注函数融合、噪声建模及最终模型训练），强烈建议阅读官方提供的详细教程：\n*   **官方教程仓库**: [snorkel-tutorials](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel-tutorials)\n*   **入门文档**: [Snorkel Documentation](https:\u002F\u002Fsnorkel.readthedocs.io\u002F)","某大型电商公司的风控团队急需构建一个识别“虚假商品评论”的模型，但面临数万条未标注的历史数据。\n\n### 没有 snorkel 时\n- 团队不得不雇佣外包团队进行人工逐条标注，耗时数周且成本高达数万美元。\n- 领域专家（如资深审核员）积累的规则经验（如“同一 IP 短时间大量发帖”）无法直接转化为训练信号，只能被闲置。\n- 一旦业务规则调整或发现新型作弊手段，必须重新启动昂贵的人工标注流程，迭代周期长达数月。\n- 人工标注标准难以统一，导致训练数据中存在大量噪声和一致性错误，严重影响模型上限。\n\n### 使用 snorkel 后\n- 数据科学家将审核员的经验编写为多个“弱监督”标记函数（Labeling Functions），在几小时内即可程序化生成数万条带标签的训练数据。\n- snorkel 自动对不同标记函数的输出进行加权融合与去噪，数学化地解决规则冲突，直接产出高质量的概率标签。\n- 当需要应对新型作弊时，只需新增或修改几个标记函数代码，分钟级即可完成数据更新与模型重训。\n- 系统提供详细的误差分析看板，让团队清晰看到哪些规则在起副作用，从而快速优化策略而非盲目猜错。\n\nsnorkel 的核心价值在于将原本依赖人力堆砌的数据标注过程，转变为可迭代、可编程且融合领域知识的敏捷工程流程。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsnorkel-team_snorkel_6b73b7ab.png","snorkel-team","Snorkel Team","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fsnorkel-team_e71b3a52.png","",null,"hello@snorkel.org","https:\u002F\u002Fsnorkel.org","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team",[83],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",100,5953,855,"2026-04-17T12:29:31","Apache-2.0","Linux, macOS","未说明",{"notes":94,"python":95,"dependencies":96},"Windows 用户官方未进行充分测试，强烈建议使用 Docker 或 Windows Linux 子系统 (WSL)。项目目前主要精力已转向 Snorkel Flow 平台，但此开源库仍可用。安装时可通过 pip 或 conda (conda-forge) 进行。","3.11+",[97],"pytorch==1.1.0 (可选，用于确保兼容性)",[15,99,14,13,16],"其他",[101,102,103,104,105,106,65,107,108,109],"machine-learning","ai","weak-supervision","labeling","data-science","python","training-data","data-augmentation","data-slicing","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T09:22:13.595780",[113,118,123,128,132,137,142],{"id":114,"question_zh":115,"answer_zh":116,"source_url":117},39229,"运行 parse_corpus 时遇到 ConnectionError 怎么办？","这通常是因为在 StanfordCoreNLPServer 完全启动之前就请求了资源。解决方法是重新运行笔记本中的代码单元格（cell），等待服务器完全启动后再执行解析操作。该问题在 v0.6 版本中应已修复，且后续版本默认可能切换为使用 spaCy 解析器。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fissues\u002F454",{"id":119,"question_zh":120,"answer_zh":121,"source_url":122},39230,"导入 snorkel 模块时出现 'ImportError: No module named snorkel' 错误如何解决？","请确保您激活了正确的环境。如果您是使用 conda 环境，请检查是否激活了由 environment.yaml 创建的环境（使用 conda list 验证）。另外，您可以尝试在 snorkel 根目录下运行 source set_env.sh 脚本来设置正确的路径变量。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fissues\u002F408",{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":127},39231,"Snorkel 可以用来生成实体识别（NER）的训练数据吗，还是只能用于关系抽取？","Snorkel 不仅可以用于关系抽取，也可以用于生成实体识别（NER）的训练数据。虽然教程中常展示关系抽取案例，但其核心功能是通过标签函数（Labeling Functions）对任意候选对象（包括实体）进行编程式标注，从而生成训练数据供您训练自定义的 NER 模型。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fissues\u002F599",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":127},39232,"Snorkel 和 DeepDive 有什么区别？Snorkel 是 DeepDive 的 Python 版吗？","Snorkel 可以被视为 DeepDive 的现代化继承者和 Python 原生版本。DeepDive 是一个较早的系统（主要基于 SQL 和 C++），而 Snorkel 是其核心团队用 Python 重写的下一代系统，专注于更灵活的编程式标注工作流和更易于集成的机器学习管道。两者核心理念相似（弱监督学习），但 Snorkel 在易用性和生态系统集成上有了显著提升。",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},39233,"为什么我的标签函数都输出正类（1）或弃权（-1），但最终模型预测结果却是负类（0）？","这种情况通常不是 Bug，而是由标签函数之间的复杂相关性或数据分布特性导致的。即使没有显式的负标签（0），生成模型（Generative Model）在估计标签函数准确率和相关性时，可能会推断出某些样本实际为负类的概率更高。建议检查标签函数的相关性结构，或参考关于处理复杂相关结构的学术研究和高级模型配置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fissues\u002F1437",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},39234,"使用 NounPhraseMatcher 提取短语时遇到 'Cannot convert input object to dict' 错误怎么办？","这通常是因为输入给 Entities 或 CandidateExtractor 的对象格式不符合预期。确保您传递给提取器的文档对象（docs）格式正确，并且 NounPhraseMatcher 的参数（如 match_attrib）与文档对象的属性匹配。如果使用的是旧版 ddlite 组件，建议直接导入相关的 CandidateExtractor 并在同一脚本中定义类，因为旧接口即将被弃用。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsnorkel-team\u002Fsnorkel\u002Fissues\u002F305",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":127},39235,"如何加载已有的金标准标注数据（Gold Labels）进行分析？","可以使用 snorkel.annotations 模块中的 load_gold_labels 函数。示例代码如下：\nfrom snorkel.annotations import load_gold_labels\nL_gold_dev = load_gold_labels(session, annotator_name=os.environ['USER'], split=1)\n请确保 session 对象正确初始化，且数据库中已存在对应的标注数据。如果返回空矩阵，请检查 annotator_name 和 split 参数是否与存储时的元数据一致。",[147,152,157,162,167,172,177,182,187,192,197,202,207,212,216,220],{"id":148,"version":149,"summary_zh":150,"released_at":151},315171,"v0.10.0","##  [0.10.0] - 2023-02-27\n### 【重大变更】\n\n* PR #1729：新增对 Python 3.11 的支持，并移除对所有其他次版本的支持\n\n### 【贡献者】\n\n感谢 @bhancock8、@kamelCased、@MLobo1997 和 @rsmith49 的贡献！","2024-02-27T23:00:37",{"id":153,"version":154,"summary_zh":155,"released_at":156},315172,"v0.9.9","## [0.9.9] - 2022-07-28\n### [新增]\n\n* PR #1690：升级 numpy 版本以兼容 Mac M1 芯片\n* PR #1696：修复代码风格检查问题\n* PR #1694：修复测试损失计算问题\n* PR #1693：更新 black 版本以修复构建问题\n* PR #1671：修复不稳定测试用例\n* PR #1688：修复复杂测试中的分支过滤问题\n* PR #1686：切换至 CircleCI 构建状态徽章\n* PR #1685：将 Travis CI 迁移到 CircleCI\n\n\n### [贡献者]\n\n感谢 @rsmith49、@zexuan-zhou、@humzaiqbal、@fpoms、@crawlingcub 和 @henryre 的贡献！","2022-07-29T04:06:03",{"id":158,"version":159,"summary_zh":160,"released_at":161},315173,"v0.9.8","## [0.9.8] - 2021-11-18\n\n### [新增]\n\n- PR #1649：为标签模型训练添加进度条\n\n### [变更]\n\n- PR #1645：升级 networkx 的依赖版本，支持 networkx>=2.5\n- PR #1663：升级 tensorboard 的依赖版本，支持 tensorboard>=2.0\n- PR #1652：修复标签模型训练过程中日志显示的问题\n- PR #1677：将 networkx 的版本上限提高到 2.7\n\n### [贡献者]\n\n感谢 @anerirana、@thatch、@sfilipi、@hardianlawi、@asottile 和 @marekmodry 的贡献！","2021-11-19T18:13:31",{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},315174,"v0.9.7","## [0.9.7] - 2021-03-03\n### [重大变更]\n\n* PR #1633、#1628：更新 `numpy`（>=1.16.5,\u003C1.20.0）、`pandas`（>=1.0.0,\u003C2.0.0）和 `scikit-learn`（>=0.20.2,\u003C0.25.0）的依赖要求\n\n### [新增]\n\n* PR #1628：为 Python 3.8 添加单元测试覆盖率\n* PR #1616：在 `LabelModel` 中允许 `prec_init` 作为数组或列表传入\n* PR #1602：在分析模块中添加 `get_label_instances` 方法\n\n### [贡献者]\n\n感谢 @DavidKoleczek 和 @antonis19 的贡献！","2021-03-09T21:51:40",{"id":168,"version":169,"summary_zh":170,"released_at":171},315175,"v0.9.6","### [新增]\n\n* PR #1572：允许在预处理函数中指定 `memoize_key`\n* PR #1597：改进了 MultitaskClassifier 的错误信息\n* PR #1592：完善了 LabelModel 的文档\n","2020-08-09T03:07:36",{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},315176,"v0.9.5","### [重大变更]\n\n* PR #1565：升级 PyTorch 依赖，支持 torch>=1.2.0","2020-04-07T01:38:29",{"id":178,"version":179,"summary_zh":180,"released_at":181},315177,"v0.9.4","### [重大变更]\n\n* PR #1535：重构 snorkel.labeling.model 中的基线模型导入\n    * 现在，`from snorkel.labeling import MajorityLabelVoter, LabelModel` 可以改写为 `from snorkel.labeling.model import MajorityLabelVoter, LabelModel`\n\n### [新增]\n\n* PR #1533：允许在 Trainer 中保存优化器状态的选项\n* PR #1523：为 spaCy 预处理工具添加 GPU 选项\n\n### [变更]\n\n* PR #1540：修复 `to_int_label_array` 函数中的 squeeze 漏洞\n* PR #1520：修复 snorkel.analysis.error_analysis 中错误桶文档的错误\n\n### [贡献者]\n\n感谢 @rjurney 和 @ptrcklv 的近期贡献！","2020-04-05T23:48:00",{"id":183,"version":184,"summary_zh":185,"released_at":186},315178,"v0.9.3","### [已变更]\r\n\r\n* PR #1502：使用 Munkres 算法加速 LabelModel 中的对称性破缺\r\n","2019-11-12T01:39:09",{"id":188,"version":189,"summary_zh":190,"released_at":191},315179,"v0.9.2","### [重大变更]\n\n* PR #1481：移除了标注函数的容错模式\n\n### [新增]\n\n* PR #1481：为应用器增加了容错模式\n\n### [变更]\n\n* PR #1450、1467：在评分时忽略弃权，但覆盖率除外\n* PR #1463：序列化标签模型的所有属性\n* PR #1466：修复了标签模型的 GPU 训练选项\n* PR #1477、1492：固定依赖库版本\n\n### [移除]\n\n* PR #1454：移除了 `set_seed` 工具函数\n\n### [贡献者]\n\n感谢 @HiromuHota、@ferhatelmas 和 @garaud 的近期贡献！","2019-10-23T04:59:29",{"id":193,"version":194,"summary_zh":195,"released_at":196},315180,"v0.9.1","### [重大变更]\n\n* PR #1453：将 `SlicingClassifier` 重命名为 `SliceAwareClassifier`\n\n### [新增]\n\n* PR #1451：在多标签模型的最优解存在对称性的情况下，添加用于打破对称性的启发式方法\n* PR #1442：为 `MultitaskClassifier` 添加集成测试\n\n### [修改]\n\n* PR #1444：修复标签模型权重的钳位行为\n* PR #1445：修复 JSON 日志写入器\n* PR #1447：修复 `LFAnalysis` 中正确\u002F错误计数的 bug\n* PR #1428、#1449：捕获无效的标签模型输入\n* PR #1441：使 `Scorer.score` 的输入变为可选","2019-09-06T05:02:27",{"id":198,"version":199,"summary_zh":200,"released_at":201},315181,"v0.9.0","Version 0.9.0 is a complete redesign of the Snorkel library. There's too much added, changed, and removed to list in this entry. For more information on the release, [check out the project homepage](https:\u002F\u002Fsnorkel.org). From here forward, we'll keep a detailed changelog.","2019-08-15T05:56:55",{"id":203,"version":204,"summary_zh":205,"released_at":206},315182,"v0.7.0-beta","### Major changes in v0.7:\r\n* [PyTorch](https:\u002F\u002Fpytorch.org\u002F) classifiers\r\n* Installation now via [Conda](https:\u002F\u002Fconda.io\u002F) and `pip`\r\n* Now [spaCy](https:\u002F\u002Fspacy.io\u002F) is the default parser (v1), with support for v2\r\n* And many more fixes, additions, and new material!","2018-06-27T04:39:02",{"id":208,"version":209,"summary_zh":210,"released_at":211},315183,"v0.6.3","Version 0.6.3 adds many bug fixes and improved default hyperparameters for the generative model.","2018-05-03T00:11:51",{"id":213,"version":214,"summary_zh":78,"released_at":215},315184,"v0.6.2","2017-07-15T18:57:25",{"id":217,"version":218,"summary_zh":78,"released_at":219},315185,"v0.5","2017-01-18T10:00:00",{"id":221,"version":222,"summary_zh":78,"released_at":223},315186,"v0.4","2017-01-13T03:58:42"]