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分享一个能解决 GitHub 网页加载和下载速度慢问题的工具：speed-github。

通过将 GitHub 相关的域名解析成正确的 IP，并填入到本地 Host 文件中。

GitHub: https://github.com/jvxiao/speed-github

从而实现当访问时使用本地正确的 IP，解决被 DNS 污染导致无法访问情况。

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https://weibo.com/5722964389/Po0JDlJQ6

在过去两年里生成式 AI 和 LLM 模型大爆发，不同企业结合自家业务纷纷接入部署使用。

那么它们是如何有效实现这些技术的，都应用于哪些真实行业场景？这里有一份精选案例列表：GenAI & LLM System Design，给出了答案。

该合集收集了来自 130+ 公司的 500+ 真实案例，涵盖架构决策、扩展策略、优化技术、评估框架和部署模式等关键方面。

GitHub: https://github.com/themanojdesai/genai-llm-ml-case-studies

并且按行业（电商、金融、媒体等）和类别（RAG、微调、推理、多模态等）进行了分类，可快速查找。

同时还包含了如 OpenAI、Google 、Meta 等各大头部 AI 公司的最佳实践经验。

对于 AI/ML 工程师、技术团队和准备 LLM 系统设计面试的开发者来说，这是一份不错的参考资料。

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又在 GitHub 上发现了一份系统提示词合集：system-prompts-and-models-of-ai-tools，狂揽了 10.4k Star！

涵盖了 v0、Cursor、Manus、Devin、Replit、Same.dev 等这些工具完整的官方系统提示词。

GitHub: https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

目前项目持续更新中，每个工具对应一个文件夹，清晰且详细的记录它们所使用的 Prompt，值得收藏学习。

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分享一份从简单到研究级的全面深度学习教程：Beyond NanoGPT。

教程包含了数千行带有详细注释的 PyTorch 实现代码，实现了从推理技术到架构变体的数十种前沿深度学习技术。

GitHub: https://github.com/tanishqkumar/beyond-nanogpt

主要内容：

- 从零实现关键深度学习架构，如 Transformer、Diffusion Transformer 等；

- 详解各种注意力机制变体，包括多头自注意力、分组查询注意力和线性注意力；

- 实现核心优化技术，如 KV 缓存、推测解码和高效数据加载；

- 每个实现都有详细注释，解释直觉和实现难点；

- 代码设计用于单 GPU 运行，便于学习和实验。

该教程适合有一定基础的同学，通过阅读、修改和重新实现这些技术深入理解深度学习的底层核心概念。

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推荐 GitHub 上一款开源的 AI 视频笔记助手：BiliNote。

只需要输入视频链接，即可自动提取内容，并一键生成结构清晰、重点明确的 Markdown 格式笔记

GitHub: github.com/JefferyHcool/BiliNote

此外，还可以在笔记中插入视频截图，并支持跳转到指定视频进度。

目前已支持 B 站、YouTube 等平台，可使用 OpenAI、DeepSeek、Qwen 等模型。

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