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分享 GitHub 上一份全面且详细的本地 LLM 服务器搭建指南：Local LLaMA Server Setup Documentation。

包含推理引擎、聊天平台、语音合成和文生图等功能，所有数据都在本地处理，且不依赖任何云服务。

GitHub: https://github.com/varunvasudeva1/llm-server-docs

提供从零开始的搭建全流程详细教程，并支持 Nvidia 和 AMD GPU，适合新手学习。

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https://weibo.com/5722964389/Plzja6YPu

在阅读外语学术论文时，我们往往需要在翻译软件和原文之间来回切换，颇为耗时。

给大家推荐 GitHub 上一个强大的 PDF 科学论文翻译工具：BabelDOC。

它能在保留原文排版的同时提供双语对照，支持复杂论文中的数学公式、表格和图形。

GitHub: https://github.com/funstory-ai/BabelDOC

安装使用简单，并提供易用的命令行界面，同时可使用兼容 OpenAI 模型翻译接口。

此外，如果不想部署，也可使用其在线服务，每月可免费翻译 1000 页。

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每天面对铺天盖地的前沿 AI 信息，我们很难筛选出真正重要的内容，更别说理解其中的意义了。

开源工具 Meridian 为解决这一困境而生，它利用 AI 从数百个新闻源中抓取内容、分析信息，并为我们提供个性化的每日简报。

GitHub: https://github.com/iliane5/meridian

实现原理如下：

1. 抓取：通过 Cloudflare Workers 获取多个 RSS 源的内容并存储元数据；

2. 处理：提取文章文本，使用 Gemini AI 分析内容相关性和结构；

3. 简报生成：对文章进行聚类，生成分析，合成最终简报；

4. 前端展示：通过 Nuxt/Cloudflare 平台展示简报内容。

项目提供完整部署指南，需要相关的 API 密钥，开发者感兴趣的可以试试。

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又发现一款功能强大的开源 AI 搜索工具：OpenDeepSearch。

在简单的查询上（SimpleQA）与 GPT-4o Search 效果相当，而在复杂的查询（FRAMES）上甚至大幅超越了它。

GitHub: https://github.com/sentient-agi/OpenDeepSearch

主要功能：

- 语义搜索：利用 Crawl4AI 和语义搜索重排模型提供深度搜索结果；

- 提供两种模式：默认模式（快速高效）和专业模式（更深入精确）；

- 专为 AI 智能体优化，与 SmolAgents（如 CodeAgent）无缝协作；

- 可扩展性：易于配置，可与不同模型和 API 一起使用。

同时具备高度可扩展性，可以配置与不同模型和 API 一起使用。

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https://weibo.com/5722964389/PlvnClzFJ

在写文章或教程时，我们经常需要插入大量的图片和文件，往往需要一个稳定且不限大小的图床。

推荐 GitHub 上一个基于 CloudFlare Pages 的开源免费文件托管解决方案：CloudFlare ImgBed，可作为图床、文件床、网盘。

提供上传、管理、读取、删除等全链路功能，并支持鉴权、目录、图片审查、随机图等各项特性。

GitHub: https://github.com/MarSeventh/CloudFlare-ImgBed

主要特性：

- 支持多种存储渠道（Telegram Bot、Cloudflare R2、S3 等）与多种上传方式

- 支持目录功能、上传认证、图片审查、防滥用与 IP 黑名单

- 提供丰富 API 接口，包含上传 API 与随机图 API

- 可自定义网站外观、背景、图床名称、Logo 等界面元素

- 完全基于 Cloudflare 免费额度，无需额外购买服务器和域名

项目提供了详细的部署教程，可根据自己需求进行部署与配置。

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当日常需要注册一些不太重要的网站，或者不想订阅接收垃圾邮件时。

可以使用 GitHub 上这款基于 Cloudflare 构建的临时邮箱服务：MoeMail。

提供实时接收邮件、灵活设置有效期、自动清理、邮件通知、适配 PC 和手机使用等功能。

GitHub: https://github.com/beilunyang/moemail

并且可通过 Cloudflare 免费部署使用，项目提供了详细的部署指南。

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分享 GitHub 上一份精心整理的 LangGraph 资源合集：Awesome LangGraph。

涵盖了基础介绍、入门模板、示例应用、实用工具等资源、以及整理一些如智能体、AI 助手、开发与工具、内容与媒体、知识与检索等优秀项目。

GitHub: https://github.com/von-development/awesome-LangGraph

除此之外，还提供了相关的学习教程，和已经在生产环境中使用 LangGraph 的公司案例。

这份合集非常适合想深入了解 LangGraph 及其实际应用价值的开发者学习。

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https://weibo.com/5722964389/PllX7vDfJ