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Joined Aug 2020
GitHub 上较火的一个 AI 项目：MiniMind。
此开源项目旨在完全从 0 开始，仅用 3 块钱成本 + 2小时，即可训练出仅为 25.8M 的超小语言模型MiniMind。
GitHub: https:// 网页链接
模型系列极其轻量，最小版本体积是 GPT-3 的 1/7000，力求做到最普通的个人GPU也可快速训练。
项目同时开源了大模型的极简结构-包含拓展共享混合专家(MoE)、数据集清洗、预训练(Pretrain)、监督微调(SFT)、LoRA微调， 直接偏好强化学习(DPO)算法、模型蒸馏算法等全过程代码。
MiniMind 同时拓展了视觉多模态的 VLM: MiniMind-V。
项目所有核心算法代码均从 0 使用 PyTorch 原生重构！不依赖第三方库提供的抽象接口。
这不仅是大语言模型的全阶段开源复现，也是一个入门 LLM 的教程。 #AI创造营
Google 开源的一个数据库生成式 AI 工具箱：Gen AI Toolbox for Databases。
在构建与数据库进行交互的生成式 AI 工具时，会更加高效简单。通过这款工具，令开发者可更加快速、安全地处理连接池，身份验证等复杂性任务。
GitHub: https://github.com/googleapis/genai-toolbox
项目中内置有详尽的技术文档，可帮助你更快入门。
分享 GitHub 上一本开源的书籍：《Hands-On Large Language Models》。
中文名为《动手学大模型》，共 12 章节，涵盖了语言模型介绍、文本分类、提示词工程、语义搜索、微调模型、多模态模型等等从基础到高级的内容。
GitHub: https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
同时，书籍中通过大量代码示例，可直接在 Colab 运行，帮助我们更好地理解和应用大语言模型。
分享 GitHub 上一款实用的 Mac 电脑小工具：Mos。
它能够让我们的鼠标滚动效果如 Mac 电脑上的触摸板一样丝滑，可以说是用鼠标党必装的一款小工具。
GitHub: https://github.com/Caldis/Mos
项目自 2022 年停更之后，突然发现上个月作者恢复了更新，并发布最新版本 3.5.0。
第一时间安装，非常好用，建议没用过的可以试试。 #AI创造营
在 X 上另一个博主总结出的 8 条使用 AI 编程指南也颇为不错。
这些都是博主在使用众多 AI 编程工具，所总结出来的经验，可比许多收费教程都要好。
已为大家翻译成中文，希望对大家有所帮助。 #AI创造营
1. 合理选择开发工具：不同的 AI 编程工具有其各自的专长。对于复杂应用推荐使用 Cursor/Windsurf，轻量级应用开发选择 Bolt/Lovable，移动应用开发使用 Replit，UI 设计则可以使用 v0。
2. 完善项目上下文：要以 .md 文档形式详细说明项目信息，包括：产品需求文档（PRD）、技术栈说明、文件结构、前端开发规范和后端架构设计。这样能有效防止 AI 生成偏离预期的内容。推荐使用 CodeGuide 编写 AI 开发文档，它与各类 AI 工具都能良好配合。
3. 拆分任务逐步实现：不要期望 AI 能一次性完成 “构建一个 AirBNB 克隆版“ 这样的大型任务。应该将项目分解为页面级任务，再把每个页面细分为组件级任务。记住 AI 一次最多能处理 3 个小任务。
4. 选择适合 AI 的技术栈：Claude Sonnet 3.5、GPT-4o、o3 和 o1 等 AI 模型在处理 React 和 Python 框架时表现出色。因此建议网页应用选用 NextJS、viteJS 和 Python，移动应用则使用 React Native（如果使用 Claude，SwiftUI 也是不错的选择）。
5. 善用项目模板：不要每次都从零开始，这样会浪费时间和资源。使用现成的项目模板（如 CodeGuide NextJS Starter Kit）可以快速搭建开发环境，提高效率。
6. 设定 AI 使用规范：通过规则文件来约束 AI 的行为，确保其遵循项目规范。可以创建 .cursorrules（项目规则）和 .windsurfrules 等文件来设定全局 AI 规则。
7. 组合多种工具优势：目前没有单一工具能完全满足 AI 开发的所有需求。建议使用 Perplexity 做研究，ChatGPT 语音做头脑风暴，CodeGuide 写文档，Firecrawl 做数据爬取，再配合其他 AI 编程工具来构建代码库。
8. 保持耐心和平和心态：与 AI 协作就像与 “外星智慧“ 沟通，需要学习理解 AI 的语言（提示词工程）。虽然 AI 可能会出错或产生偏差，但保持耐心和专注，慢慢引导它按照你的意图工作。
原帖：x.com/cj_zZZz/status/1890078645089346038
跟大家分享一个收集了 50万+ SVG 图标的网站：svgrepo。
基本覆盖了所有类型的图标，并且按照颜色和样式进行分类，同时支持搜索，快速找到所需图标。
地址: https:// 网页链接
此外，这上面的图标均可免费下载并且可用于商业，值得收藏。
推荐 GitHub 上一款快速生成优质短视频的开源工具：AI YouTube Shorts Generator。
利用 AI，自动识别一段长视频有趣、精彩、吸引人的部分，并自动化剪辑生成几条短视频。
GitHub: https://github.com/SamurAIGPT/AI-Youtube-Shorts-Generator
同时，会为视频添加配乐、生成标题以及描述，直接一键发布到视频平台即可。
用来自动化剪辑名人演讲视频颇为不错，感兴趣的同学可以看下。
跟大家分享一下在 X 上发现的一条 10k+ 点赞的爆款帖子。
博主总结了其在使用 Cursor 编程的 15 条经验建议，让我们更好使用 Cursor 轻松开发。
已进行中文翻译，希望对大家有所帮助。 #AI创造营
1. 从模板开始：通过从 GitHub 或其他来源克隆模板来开始项目，以提供坚实的基础。（在 Cursor 中，从 Repo 开始，并粘贴此链接以构建预置 AI 功能、数据库和授权的 nextjs 应用： 网页链接 ）
2. 使用智能体模式：使用 Cursor 的智能体模式（而不是普通模式）来通过自然语言命令创建、编辑和管理文件。
3. 使用 Perplexity：使用 perplexity 从网络上查找新的设计和 API。说明你正在创建一个 nextjs 项目，并且你想要创建某个功能，让它为你提供说明和代码示例。
4. 在 Composer 中创建新对话：为每个不同的任务开启新的 Composer 对话，保持智能体对话简短。
5. 本地运行，频繁测试：使用内置服务器在本地运行应用并经常测试，以尽早发现问题。
6. 迭代和改进：拥抱快速迭代—初期不要过于追求完美设计，而是逐步改进。
7. 使用语音转文本：使用像 Whispr Flow 这样的工具来实现更快的输入，保持轻松。
8. 明智地克隆和分叉：使用 GitHub 仓库作为起始模板来加速开发或寻找灵感，然后根据你的愿景进行定制。
9. 将错误复制给智能体：当出现错误时，将控制台的错误信息复制并粘贴到 Composer 智能体中，大多数情况下都能得到解决。处理错误时，如果第一次没有解决，详细解释问题。
10. 记得可以恢复之前的对话：经常保存你的工作，以便在需要时可以恢复到之前的状态。
11. 保护你的密钥：始终将 API 密钥和敏感数据存储在环境文件中，而不是硬编码。
12. 经常提交：定期将进度推送到 GitHub 以跟踪更改和保护你的工作。Cursor 可以帮你完成这个，只需询问智能体。
13. 尽早部署：使用像 Vercel 这样的平台尽早部署你的应用，以确保部署时没有错误。
14. 记录并重用有效的提示语：记录最有效的提示，以便未来的开发和调试更容易。
15. 享受过程：拥抱轻松编程的创作之旅，大胆尝试，不断学习，享受其中的乐趣。保持轻松。
原贴：x.com/rileybrown_ai/status/1889832939216941100
微软出了一门给初学者学习的 AI 智能体课程：AI Agents for Beginners。
共 10 节课程，涵盖构建 AI 智能体的所有基础知识，旨在教授我们从零开始构建一个 AI 智能体。
GitHub: https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
课程内容已做了中文翻译，学习起来更加轻松，同时提供每节课所使用的示例代码，方便我们运行。
计划下个月，课程还会配套视频，值得我们关注学习。 #AI创造营
给 Rust 开发者推荐一款开源的 VS Code 插件：RustOwl。
通过该插件，可以在 Rust 代码文件上可视化变量的所有权移动和生命周期，并通过不同颜色的下划线标识不同类型。
GitHub: https://github.com/cordx56/rustowl
对于我们开发者来说，用来调试、分析和阅读代码非常有用，编程效率定有所提升。
分享 GitHub 上一份收集整理了无人机与大语言模型相关的资料集合：UAVs Meet LLMs。
包含了关于无人机配置、任务分配、编队控制算法的详细信息，以及大型语言模型、视觉语言模型和分类等内容。
GitHub: https://github.com/Hub-Tian/UAVs_Meet_LLMs
并提供了通用领域和专业领域的数据集，可用于环境感知、事件识别、行为识别、目标跟踪、导航和定位等任务。
除此之外，还包括了无人机开放平台的信息，以及大模型的无人机系统的最新进展。
分享 GitHub 上一个简单好用的个人图书管理系统：Table Book。
基于 Calibre 构建，全新美观的界面，提供书籍管理、在线阅读、邮件推送 Kindle、批量扫描导入书籍等等实用功能。
GitHub: https://github.com/talebook/talebook
同时支持 Docker 一键安装，可选私人模式，输入访问密码，才能进入网站。
分享 GitHub 上一份深入了解 Spring 源码的学习资料：Spring-Reading。
涵盖了资源加载与访问、Spring 表达式语言、Bean 定义、Aware 接口、核心注解和 Spring AOP 等 Spring 框架的核心概念和关键功能介绍。
GitHub: https://github.com/xuchengsheng/spring-reading
帮助大家更透彻地理解 Spring 内部的工作机制，更好地应用到实际工作中。
清华大学出品的另一份学习资料《DeepSeek 赋能职场》。
从介绍 DeepSeek 两大模型 V3 和 R1 对比，到介绍 RTGO 和 CO-STAR 两种提示词技巧。
获取🔗见评论
再到具体应用场景，包括了可视化图表制作、PPT 制作、海报设计、视频生成、媒体文案等。
至此清华大学已经出品了三份学习资料，希望大家看完会有所收获。
确认！微信已接入 DeepSeek，正在灰度 AI 搜索功能。
国内各大厂商陆陆续续接入，疯狂抓住 DeepSeek 这波红利，而作为普通人应该如何做。
在此给大家分享一份由清华大学出品的《普通人如何抓住 DeepSeek 红利》学习资料。
获取🔗见评论
从对 DeepSeek 基本能力的介绍，到如何使用 DeepSeek 解决工作、学习、生活、社交等各种场景。
再到介绍使用提示词的相关技巧，如何让 AI 一次性生成你想要的东西。
分享 GitHub 上一份全面的一次性和临时邮箱域名列表：disposable-email-domains。
提供了完整的域名黑白名单配置，并且会定时自动化更新，可用于阻止使用一次性或临时邮箱注册和滥用。
GitHub: https://github.com/disposable-email-domains/disposable-email-domains
此外，还收集了一份容易被误认为是一次性和临时邮箱的列表。
对于开发的应用有邮箱登录验证的，可以在提交信息前使用这份列表来先校验一下。
分享 GitHub 上一个基于 AI 的 Hacker News 中文播客项目：Hacker News 中文播报。
实现了每天定时自动抓取 Hacker News 热门文章，并通过 AI 生成中文总结，同时转换为中文播客。
GitHub: https://github.com/ccbikai/hacker-news
目前支持网页和播客 App 收听，还提供了文章摘要和完整播报文本。
对于习惯每天逛 Hacker News 的同学来说颇为有用。 #AI创造营
分享 GitHub 上一个轻松将 Azure TTS 语音合成服务导入阅读软件的工具：Azure TTS Importer。
支持 阅读（legado）、爱阅记、服务器端阅读(hectorqin/reader)、爱阅书香、源阅读、源阅等等主流阅读器。
GitHub: https://github.com/yy4382/tts-importer
提供在线网站自由选择语音，在线试听，然后一键复制配置粘贴到阅读器的配置框即可。
推荐 GitHub 上一个将 PDF 文档转为 AI 播客的开源项目：PDF to Podcast。
来自英伟达团队开源，只需提供一份 PDF 文档，即可一键转换为生动的两人对话式 AI 播客。
GitHub: https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/pdf-to-podcast
使用到 Llama 3.1 模型以及文本转语音的 ElevenLabs，可通过 Docker 快速部署使用。
在 GitHub 上发现一款可平替 Notion 的开源软件：Outline。
使用 React 和 Node.js 开发，界面美观简洁、支持实时协作编辑，功能丰富且兼容 Markdown，可用于部署搭建团队内部知识库。
GitHub: https://github.com/outline/outline
但注意：其开源许可证为 BSL，意味着个人或团队内部可以免费用随意改，但切不可用于任何商业用途。
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