GitHub 上一个颇为好用的开源第三方 B 站浏览器插件:BewlyBewly。
主要优化了 B 站的界面,简洁清爽无广告,为我们提升更好的使用体验。
GitHub: https://github.com/BewlyBewly/BewlyBewly
支持 Chrome、Edge 和 Firefox 浏览器,可通过扩展商店进行安装。
GitHub 上一个用 Rust 开发的可视化 Ping 工具:Nping。
具有如下特性:
- 支持多地址并发同时 Ping
- 支持可视化延迟展示,提供折线图、表格等视图。
- 实时最大最小平均延迟、丢包率等指标展示。
- 支持 IPV4 和 IPV6 网络环境
- 支持一个地址下并发 Ping 多个 IP。
GitHub: https://github.com/hanshuaikang/Nping
可通过 Homebrew 安装使用,有需要的可以安装试试。
GitHub 上一个允许我们定制感兴趣的每日 arXiv 论文推荐工具:Customize-arXiv-Daily。
通过自定义提示词获得符合的论文推荐,支持 Ollama、DeepSeek 等本地部署模型。
GitHub: https://github.com/JoeLeelyf/customize-arxiv-daily
同时,会通过电子邮件发送每日的论文摘要和推荐,支持 QQ 邮箱接收。
来自普林斯顿大学,分享的一门较全面的机器学习课程:intro_machine_learning。
共分为五个部分,涵盖了机器学习的基础知识、模型训练、评估与优化,以及人工神经网络等内容。
GitHub: https://github.com/PrincetonUniversity/intro_machine_learning
最后,指导学习者根据兴趣,选定不同领域进行深入学习实践,并可 .ipynb 可执行的示例代码。
GitHub 上一款强大的开源终端工具:Wave Terminal。
将文件预览、网页浏览和 AI 助手等图形功能无缝集成到传统终端中。
GitHub: https://github.com/wavetermdev/waveterm
主要功能
- 灵活的拖放界面,支持自由组织终端块、编辑器、网页浏览器和 AI 助手。
- 内置代码编辑器,具备语法高亮等现代编辑功能,可直接编辑远程文件。
- 强大的文件预览系统,支持 Markdown、图片、视频、PDF、CSV 等多种格式。
- 集成 AI 聊天功能,兼容 OpenAI、Claude、Azure 等多个模型。
- 命令块功能,可隔离监控单个命令,支持自动关闭选项。
- 一键远程连接,提供完整的终端和文件系统访问权限。
- 丰富的个性化选项,包括主题、终端样式和背景图片设置。
支持 macOS、Linux 和 Windows 三大主流操作系统安装使用。
在 GitHub 上开源的一个可在手机上直接运行小型语言模型的客户端:PocketPal AI。
允许在离线的情况下,直接在手机上运行小型语言模型,支持 Phi、Gemma 2、Qwen 以及 Danube 2/3 等模型。
GitHub: https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai
除此之外,支持下载和切换不同的模型,自动管理内存,并提供模型参数调整、性能指标查看等功能。
目前已提供 iOS 和 安卓 手机系统安装使用。 #AI创造营
分享 GitHub 上一份收集整理了学习 React 资料的集合:react-learning。
涵盖了基础知识、官方资源、入门教程、视频教程、优质博客、开源电子书、React 框架/开发工具/组件 等等学习资源。
GitHub: https://github.com/knowledgefxg/react-learning
覆盖了从零基础到实战项目,适合 React 刚入门的新手进行学习。
GitHub 上一个可用于生成个性化诺贝尔奖项图片的开源 AI 工具:EveryoneNobel。
只需提供一张个人肖像图,即可生成若贝尔奖项风格的个性化图像。
GitHub: https://github.com/16131zzzzzzzz/EveryoneNobel
采用的是 ComfyUI 进行图像生成,并搭配 HTML 模板来展示图片上的文本。
GitHub 上一款专为中小团队设计的 AI 聊天应用:HiveChat。
管理员一人配置,全团队轻松使用各种 AI 模型,支持 Deepseek、Open AI、Claude、Gemini 等模型。
GitHub: https://github.com/HiveNexus/HiveChat
除此之外,还支持 LaTeX 和 Markdown 渲染、DeepSeek 思维链展示、图像理解、云端数据存储、AI 智能体等功能。
提供了普通用户端,管理员后台可配置模型以及查看和管理用户。
分享 GitHub 上一款高颜值、实用的 Markdown 编辑器:NeuraPress。
专注于微信公众号排版,响应式设计,支持移动设备,可搭配 DeepSeek 和微信公众号助手使用。
GitHub: https://github.com/tianyaxiang/neurapress
具有如下特性:
🎨 实时预览 - 所见即所得的编辑体验
📱 移动端支持 - 支持手机上直接编辑,搭配 DeepSeek和微信公众号助手使用
🎯 微信风格 - 完美适配微信公众号样式
🔧 样式定制 - 灵活的样式配置选项
📋 一键复制 - 支持复制带格式的预览内容
🎭 模板系统 - 内置多种排版模板,一键切换
🚀 快速高效 - 基于 Next.js 构建,性能优异
由 Hugging Face 分享的一份终极调参指南:在大规模GPU集群上训练大语言模型。
主要目标:
- 系统地讲解如何将大语言模型训练从单 GPU 扩展到数千 GPU 规模
- 让复杂的分布式训练技术变得更容易理解和实践
- 弥补当前开源领域中分布式训练知识零散的问题
三个核心支柱:
- 高层次解释每种方法的工作原理和优劣势
- 详细说明模型训练中的显存使用情况
- 介绍各种并行技术(数据并行、张量并行、流水线并行等)
- picotron:教学用简化实现,便于学习
- nanotron:Hugging Face的生产级实现
- 提供真实硬件环境下的性能评测
- 包含在最多512个GPU上运行的4100多个分布式实验数据
中文地址: https://huggingface.co/spaces/Ki-Seki/ultrascale-playbook-zh-cn
英文地址: https://huggingface.co/spaces/nanotron/ultrascale-playbook
在学习之前对我们有一些知识要求:
- 需要对LLM架构有基本了解
- 需要熟悉深度学习模型训练原理
- 分布式训练方面可以是新手
分享 GitHub 上一个开源免费的浏览器插件:MultiPost。
它能够将我们所分享的内容,一键同步发布到多个社交平台上,如微博、知乎、小红书等十多个主流平台。
GitHub: https://github.com/leaper-one/MultiPost-Extension
支持发布文字、图片、视频等多种内容形式,支持自动抓取网页内容、定时发布、结合 AI 生成内容等功能。
TinyTroupe:一个基于大语言模型(LLM)的多智能体人物模拟库,旨在增强想象力和商业洞察力。
用于模拟具有特定性格、兴趣和目标的人物,这些人物可以进行互动,并在模拟的环境中进行行动。
GitHub: https://github.com/microsoft/TinyTroupe
适用于广告评估、软件测试、数据生成、产品和项目管理以及头脑风暴等应用场景。
GitHub 上一个基于 WeChaty + 大模型实现的微信机器人:WeChat Bot。
可以用来帮助我们自动回复微信消息,或者管理微信群/好友,检测僵尸粉等。
GitHub: https://github.com/wangrongding/wechat-bot
目前已支持接入 DeepSeek、ChatGPT、Kimi、讯飞 等模型的 API 服务。
不过提醒下,建议使用小号来尝试。
GitHub 上一个可用于批量下载并备份已购买的 Kindle 电子书籍工具:Amazon Kindle eBook Bulk Downloader。
GitHub: https://github.com/treetrum/amazon-kindle-bulk-downloader
值得注意的是:该工具不支持最新的 2024 款 Kindle 设备。
吴恩达在 GitHub 上开源的一个 Python 库:aisuite,旨在提供一个统一接口,让开发者可以轻松使用不同大语言模型。
项目为不同模型 API 提供了一个标准化接口,进而使开发者与 LLM 互动变得更为简单高效,可方便无缝对比不同大模型的输出结果。
GitHub: https://github.com/andrewyng/aisuite
目前已支出 OpenAI, Anthropic, Azure, Google, AWS, Groq, Mistral, HuggingFace Ollama, Sambanova 和 Watsonx 等模型。
一个现代化的开源 Markdown 编辑器:NeuraPress,专注于提供优质的微信公众号排版体验。响应式设计,支持移动设备。
搭配 DeepSeek 和微信公众号助手使用,碎片时间也能用手机发有排版的文章了。
GitHub: https://github.com/tianyaxiang/neurapress
🎨 实时预览 - 所见即所得的编辑体验
📱 移动端支持 - 支持手机上直接编辑,搭配 DeepSeek和微信公众号助手使用
🎯 微信风格 - 完美适配微信公众号样式
🔧 样式定制 - 灵活的样式配置选项
📋 一键复制 - 支持复制带格式的预览内容
🎭 模板系统 - 内置多种排版模板,一键切换
🚀 快速高效 - 基于 Next.js 构建,性能优异
GitHub 上一个用于 BiliBili 的浏览器扩展:BewlyBewly,旨在通过重新设计 BiliBili 用户界面来提升用户体验。
GitHub: https://github.com/BewlyBewly/BewlyBewly
设计灵感来自于 YouTube、Vision OS 和 iOS,从而实现了更具视觉吸引力和用户友好性的界面。
Vercel 开源的一款 AI 聊天机器人:AI ChatBot。
项目基于 Next.js 和 Tailwind CSS 构建,界面清晰简洁,具备完整的 AI 聊天功能。
GitHub: https://github.com/vercel/ai-chatbot
有需要搭建自己 AI 聊天机器人的开发者,可以从这个项目里面学到不少东西。
GitHub 上一款基于 AI 构建的开源文档搜索引擎:RAGFlow。
该项目是一个基于深度文档理解构建的开源 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎。
可为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程,结合大语言模型(LLM)针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
GitHub: https://github.com/infiniflow/ragflow
项目主要功能特性如下:
🍭 “Quality in, quality out”
- 基于深度文档理解,能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。
- 真正在无限上下文(token)的场景下快速完成大海捞针测试。
🍱 基于模板的文本切片
- 不仅仅是智能,更重要的是可控可解释。
- 多种文本模板可供选择
🌱 有理有据、最大程度降低幻觉(hallucination)
- 文本切片过程可视化,支持手动调整。
- 有理有据:答案提供关键引用的快照并支持追根溯源。
🍔 兼容各类异构数据源
- 支持丰富的文件类型,包括 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据、网页等。
🛀 全程无忧、自动化的 RAG 工作流
- 全面优化的 RAG 工作流可以支持从个人应用乃至超大型企业的各类生态系统。
- 大语言模型 LLM 以及向量模型均支持配置。
- 基于多路召回、融合重排序。
- 提供易用的 API,可以轻松集成到各类企业系统。
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