浏览器内跑小模型过滤 YouTube 信息流：Chrome 扩展纯本地 WebGPU 实现
manjunath_shiva · reddit · 2026-10-06
开发者 manjunathshiva 发布开源 Chrome 扩展，用浏览器内运行的小型决策模型（opendecider-nano，ONNX）过滤 YouTube 信息流，全程无服务器、无 API key，一次下载后可离线工作。
功能
- 隐藏 11 类视频（音乐、游戏、喜剧、vlog、新闻等），或用自然语言规则（如「隐藏加密货币视频」「只看烹饪」）
- 一键隐藏 Shorts
- 附加功能：选中任意文本右键检测 prompt injection
技术实现
- 通过 ONNX Runtime Web 在 offscreen document 加载模型，WebGPU 跑 fp16（下载 755 MiB），无 GPU 时 WASM 跑 q8（569 MiB）
- 40 个标题分类：WebGPU 约 1.1 秒，CPU（M4 Max）约 15 秒；加载时约占 3 GiB 内存，空闲 10 分钟自动卸载
- 权重按 revision 和 SHA-256 固定，网络请求仅指向 Hugging Face
效果：400 个视频测试，以创作者分类为标签，「隐藏音乐/游戏」「只看新闻」类规则平均 balanced accuracy 0.934；细分 11 类较难，0.780。仅在英文标题上评测。Apache-2.0 开源，Chrome Web Store 版本审核中，可从 GitHub Releases 手动加载。
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