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Joined Aug 2020
又在 GitHub 上发现一个简洁易用的 DeepSeek 第三方开源客户端：DeepChat。
支持 DeepSeek、硅基流动、Ollama 等多个模型云服务商，支持多路聊天并发，可自由切换到新的会话使用。
GitHub: https://github.com/ThinkInAIXYZ/deepchat
除此之外，还支持完整的 Markdown 渲染，代码高亮显示等功能。
提供 Windows、macOS 和 Linux 安装包，可直接开箱即用。
GitHub 上一套适用于 MCP（模型上下文）协议的苹果原生工具：Apple MCP tools。
只需简单的几行代码，添加到 Claude 桌面配置中，即可授予访问苹果原生工具的权限。
GitHub: https://github.com/Dhravya/apple-mcp
目前已支持联系人、消息和笔记等工具，未来还会支持日历、提醒实现等功能。
分享 GitHub 上一份教程《深入挖掘 Llama 3 的从零实现》。
将帮助大家更轻松地理解和掌握 Llama 3 模型的实现原理以及详细的推理流程。
GitHub: https://github.com/therealoliver/Deepdive-llama3-from-scratch
具有如下优点：
- 清晰的目录结构，便于大家循序渐进地理解代码；
- 大量详细的代码注释，理解每一段代码的作用，初学者也能轻松上手；
- 完整注解了每一步计算中矩阵维度的变化，更容易的理解整个流程；
- 丰富的原理类说明，大量的细节推导，掌握模型的设计思想。
- 有 KV-Cache 详细的推导、核心思想等内容，深入了解 KV-Cache 每个细节。
- 提供了中英双语的代码文件，原生的中文翻译避免机翻的词不达意。
分享 GitHub 上一份精选优质的英语学习资料合集：Learning English，专注于听说读写等核心技能的提升。
包含语法、词汇、听力、口语、视频、网站、工具、课程等学习资源，助我们更好地学习英语。
GitHub: https://github.com/knowledgefxg/learning-english
适合如下同学:
- 各级英语学习者
- 寻求系统练习的自学者
- 寻找教学资源的教育工作者
- 因工作、学习或旅行需要提高英语水平的专业人士
目前项目在持续更新，有合适的好资源会持续收录！
DeepSeek 开源周第三天：DeepGEMM 项目。
专为 FP8（8位浮点数）通用矩阵乘法（GEMM）设计的高性能轻量级库，核心内核函数仅约 300 行代码。
其性能在各种矩阵形状下可媲美或超越专家调优的库，在某些情况下性能提升高达 2.7 倍。
GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM
同时支持精细缩放功能，支持常规矩阵乘法和混合专家模型（MoE）的分组矩阵乘法。
目前，该项目已经在 DeepSeek-V3 模型上应用。
GitHub 上一个开源的 TypeScript 库：LLM Scraper，使用 LLMs 从任何网页中提取结构化数据。
支持 Ollama、OpenAI、Vercle AI SDK 等 LLM 提供商，允许输入 html、markdown、text、image 等多种格式化模式提取数据。
GitHub: https://github.com/mishushakov/llm-scraper
除此之外，还支持流式传输对象，并且新增了代码生成功能，以便更高效地处理数据。
GitHub 上一款开源的第三方 DeepSeek iOS 客户端：DeepSeek AI 助手。
集成 DeepSeek 强大模型能力，支持实时对话、多轮交互、历史记录管理、自定义提示词等功能。
GitHub: https://github.com/DargonLee/DeepSeek
除此之外，还支持多主题、消息本地存储、实时输入、消息复制等功能。
GitHub 上一个易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架：AstrBot。
一个松耦合、异步、支持多消息平台部署、具有易用的插件系统和完善的大语言模型（LLM）接入功能的聊天机器人及开发框架。
GitHub: https://github.com/Soulter/AstrBot
- 支持各种大语言模型，包括 OpenAI、Gemini、DeepSeek 等。
- 支持接入 QQ、QQ 频道、飞书、Telegram 等消息平台。
- 支持部分 Agent 能力，如代码执行器、自然语言待办、网页搜索。
- 支持对接 Dify 平台，便捷接入 Dify 智能助手、知识库和 Dify 工作流。
- 支持可视化修改配置、插件管理、日志查看等功能，降低配置难度。
提供 Windows 一键安装器部署，以及 Docker、Replit、CasaOS 等多种部署方式。
GitHub 上一款专注于免费流媒体资源的桌面音乐播放器：nuclear。
从互联网的各个角落拉取免费的音乐资源，并提供了一个美观、强大的播放界面。
GitHub: https://github.com/nukeop/nuclear
- 搜索和播放YouTube上的音乐功能
- 专辑搜索功能，查看专辑, 基于艺术家和曲目名称的自动歌曲查询
- 歌曲队列，可以作为播放列表导出。
- 加载保存的播放列表 (储存在json格式文件中)。
- 带评论的最新出版歌曲 - 专辑和音轨。
- 按照音乐流派浏览。
- 音乐电台模式 (自动排查类似的曲目)。
- 无限制的下载 (基于youtube提供的服务)。
- 实时歌词展示。
- 将喜欢的歌曲添加到你的喜爱曲目列表中。
- 在本地库文件中听歌。
提供 Windows、macOS 和 Linux 安装包，可直接开箱即用。
GitHub 上一个简单易用的一站式 AI 数字人系统：AigcPanel。
支持视频合成、声音合成、声音克隆，简化本地模型管理、一键导入和使用 AI 模型。
GitHub: https://github.com/modstart-lib/aigcpanel
- 支持视频数字人合成，支持视频画面和声音换口型匹配
- 支持语音合成、语音克隆，多种声音参数可设置
- 支持多模型导入、一键启动、模型设置、模型日志查看
- 支持国际化，支持简体中文、英语等
- 支持多种模型一键启动包，如 CosyVoice、MuseTalk、LatentSync、Wav2Lip 等
GitHub 上一款开源免费、可离线运行的高级 RAG 对话工具：DeepSeek RAG Chatbot。
集成了 DeepSeek、GraphRAG 等技术，能够从 PDF、DOCX 和 TXT 文件中快速准确地检索信息。
GitHub: https://github.com/SaiAkhil066/DeepSeek-RAG-Chatbot
同时含有聊天历史记忆功能，以及改进的错误处理机制，让回答更加连贯更加流畅。
支持 Docker 一键部署方式，整个工具均可离线使用，保证了数据的安全隐私。
DeepSeek 开源周第二天：DeepEP 项目。
第一个开源的混合专家模型 (MoE) 模型训练和推理专家并行 (EP) 通信库。
GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepEP
✅ 高效优化的 all-to-all 通信
✅ 同时支持节点内(NVLink)和节点间(RDMA)通信
✅ 高吞吐量内核用于训练和推理预填充
✅ 低延迟内核用于推理解码
✅ 原生支持 FP8 dispatch 操作
✅ 灵活的 GPU 资源控制实现通信-计算重叠
并基于 DeepSeek-V3 中提出的算法优化，为大规模 AI 模型提供卓越的通信性能。
在 H800 GPU 上，节点内通信可达 150+ GB/s，节点间通信可达 40+ GB/s，解码延迟低至 186 μs。
GitHub 上一款开源免费、精心打造的电子书阅读器：安读。
现代化界面设计，集成多种 AI 能力，支持丰富的电子书格式，让阅读更智能、更专注，并提供纯粹的阅读体验。
GitHub: https://github.com/Anxcye/anx-reader
- 支持主流电子书格式：EPUB、MOBI、AZW3、FB2、TXT；
- 通过 WebDAV 跨设备同步阅读进度、笔记和书籍；
- 集成多种 AI 服务：OpenAI、DeepSeek、Claude、Gemini；
- 智能总结内容、回忆阅读位置，让阅读更有效率；
- 支持自定义主题配色，支持导入自定义字体；
- 支持滚动/分页模式自由切换；
- 详细的阅读数据统计，支持周、月、年度阅读报告；
- 支持文本批注功能，支持导出 TXT、CSV、Markdown 格式；
- 支持语音朗读、全文搜索、划词翻译。
提供 Android、Windows 开箱即用的安装包，有需要的可以一试。
GitHub 上一个开源免费的在线发票生成器：Invoify。
通过一个简单的表单快速生成发票，并且可以在浏览器中保存发票以便将来检索。
GitHub: https:// 网页链接
支持多语言、支持多种下载格式，包括 PDF、JSON、CSV 等。
允许自定义输入字段、选择主题颜色以及特定的条目增加税金详情。
GitHub 上一份整理了关于数据收集的开源实用工具和抓取数据列表：LLM Data Scrapers。
涵盖了从不同来源，如代码库、网页和 PDF 文档等，提取数据的多种方法，并将数据转换为 LLMs 可以处理的格式。
GitHub: https://github.com/patrickloeber/llm-data-scrapers
除此之外，还提供了相关的数据和更多的实用工具列表。
GitHub 上一款将 Markdown 转换为漂亮的图片工具：Markdown To Poster。
内置的 WEB Editor，一键部署后，可以当做 Markdown 转海报图片在线编辑器使用。
GitHub: https://github.com/gcui-art/markdown-to-image
具有如下功能：
- 将 Markdown 渲染为适合社交分享的海报图片；
- 内置一个模板，支持模板扩展；
- 支持自定义主题，并且已内置 9 个主题；
- 支持复制为图像；
- 支持一键部署到 Vercel 等；
- 已集成图片跨域代理，可以方便的插入在线图片生成图文海报；
- 支持复制为 HTML 代码，可粘贴到电子邮件和一些编辑器中。
分享 GitHub 上一款颇为实用的高效文件搜索 Mac 工具：Everything by mdfind。
类似于 Windows 上的 Everything，支持文件名/内容双模式搜索，实现文件秒级检索，并精准定位目标文件。
GitHub: https://github.com/appledragon/everythingByMdfind
支持多维度筛选条件，如文件大小、类型、全匹配、模糊匹配等，支持批量操作及灵活排序。
除此之外，还有搜索历史、文件预览以及深浅主题等功能。
分享 GitHub 上一份教程《如何从零开始实现一个稀疏 MoE（混合专家）模型》。
从介绍 MoE 模型的基本组成，包括自注意力机制、MoE 块中的专家网络、Top-k 路由和噪声 Top-k 路由等。
再到逐步演示每个组件的代码实现，包括自注意力头、多头自注意力、专家模块、Top-k 路由器、噪声 Top-k 路由器以及完整的 MoE 变换器块。
文章地址: https://huggingface.co/blog/AviSoori1x/makemoe-from-scratch
GitHub: https://github.com/AviSoori1x/makeMoE
此外，作者还提供了模型的初始化方法、训练循环和生成文本的示例。
并强调了 MoE 模型在训练稳定性和效率方面的内容，如优化 MoE 模块的效率、尝试不同的神经网络初始化策略、从字符级到子词分词等。
分享 GitHub 上一份收集整理了关于系统设计的资源集合：best-system-design-resources。
涵盖了从基础到高级的系统设计在线课程、免费书籍以及相关的学习平台和网站等。
GitHub: https://github.com/javabuddy/best-system-design-resources
除此之外，还提供了一系列值得一看的博客和面试资料，以帮助我们更好地准备面试。
GitHub 上一个开源的 Gmail 邮箱平替版本：Mail0.io。
提供了一个可靠、可定制且免费的电子邮件解决方案，可通过自己的服务器搭建。
GitHub: https://github.com/Mail-0/Mail-0
同时，还允许我们连接 Gmail 和其他外部电子邮箱，并实现搜索和过滤等功能。
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