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Fluentide：用 AI 把现实世界的新闻素材简化成你能听得懂的语言，并做成播客给你听。

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一个用 Rust 开发的可视化 Ping 工具，支持同时对多个目标地址并发 Ping 操作。 它提供了分区折线图和表格视图等可视化展示，支持实时动态展示延迟、丢包率等性能指标，同时兼容 IPv4 和 IPv6 网络环境，支持 macIS、Linux 和 Windows 操作系统。 Nping |#工具

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DeepSeek黑科技来袭:入门到企业案例学习 众筹个课，人凑够之后收钱，具体金额看人数定。目前有三个人。还有愿意的联系 @ashbur_bot

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开源RAG工具，让文档聊天变得简单高效。 支持多用户登录，组织文件更便捷；兼容多种LLM，包括OpenAI、Azure和本地模型；提供详细引用和文档预览，确保答案准确性 kotaemon | #工具

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Agent Leaderboard：面向AI Agent的大语言模型排行榜，一站式展示顶尖LLM for AI Agent的性能与实力。目前排第一位的是gemini-2.0-flash-001，绝对的高性能高性价比之首选。 实时更新，掌握最新AI智能体动态；多维度性能评估，全面了解智能体优势；社区互动，与开发者共同探讨前沿技术

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MiniMind：从零开始，仅需2小时和3块钱，就能训练出26M参数的迷你GPT模型 2小时快速训练，适合个人GPU用户；仅需3块钱的服务器成本，超低门槛；提供完整训练代码，涵盖预训练、微调、蒸馏等全过程

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GPU Programming（可视化GPU编程教程）：带你深入探索GPU编程的世界，从基础到高级，轻松掌握并行计算的核心技能 11个精心制作的视频教程，涵盖从入门到进阶的全部知识点；超过1.6万次观看，学习者反馈极佳；深入解析GPU架构与性能优化，助力高效开发

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Hugging Face NLP Course：一站式自然语言处理学习平台，从零到精通的NLP知识宝库，最新更新了监督微调(SFT)的相关内容。 免费提供前沿NLP技术课程；实战案例丰富，涵盖Chat Templates、Supervised Fine-Tuning等；持续更新，新增章节聚焦热门技术

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Unionlabs/Union：去信任的零知识桥接协议，为抗审查、超高安全性和去中心化金融而生。 零知识证明技术，保障隐私与安全；跨链兼容性强，连接EVM和Cosmos生态

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Awesome Isaac Gym：NVIDIA Isaac Gym的精选资源库，助力机器人学习与强化学习研究。 汇集相关优质框架、论文和工具；提供丰富的学习材料和视频教程；支持多种强化学习框架，加速机器人开发

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Awesome-Vison2Audio：视频转音频生成的资源库，为视频创作者和开发者提供一站式解决方案。 汇集了从2016年到2024年的前沿研究成果，涵盖100+篇相关论文；提供丰富的开源代码和在线演示，助力快速上手；涵盖音乐、音效、语音等多种音频生成场景，满足多样化需求

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Awesome-Multimodal-Chain-of-Thought：一站式多模态思维链研究资源库。 汇集多模态思维链领域前沿论文与代码库；涵盖多种模态数据融合技术，助力复杂问题解决；提供丰富的研究思路与实践范例，推动多模态AI创新

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Xeol：扫描容器镜像、文件系统和SBOM中的过期（EOL）软件和依赖项，提前发现安全风险。 支持多种扫描源，包括Docker、Podman、SBOM等；自动更新数据库，确保EOL信息实时准确；提供CLI工具，集成简单，适合CI/CD流程

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为数据库交互打造的开源GenAI工具箱，让开发者轻松构建与数据库交互的生成式AI应用。 简化开发流程，集成工具仅需不到10行代码；提供连接池、认证等最佳实践，性能提升显著；内置OpenTelemetry支持，实现端到端可观测性 Gen AI Toolbox for Databases | #工具

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VoAPI：一个高颜值、高性能的AI模型接口管理与分发系统，专为个人学习设计，帮你轻松管理和分发AI模型接口。 支持多种AI模块，如对话、绘画、音乐等；低资源需求，1C1G服务器即可流畅运行；完善的运营机制，包括签到福利、邀请奖励等

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超轻量级的前端交互框架，用极简代码实现高效动态页面更新。 代码极简，未压缩仅3268字节，压缩后仅1176字节；无需依赖，无构建步骤，直接引入即可使用；支持现代JavaScript特性，如异步函数和Fetch API Fixi.js | #框架

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Tidyplots：为科学论文打造整洁美观的图表。 简化复杂图表的创建流程，让科研绘图变得轻松；支持多种高级绘图功能，如堆叠条形图、小提琴图等；提供多种预设配色方案，满足不同学术场景需求

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Z-Ant：让神经网络在微控制器上轻松部署和优化。 跨平台支持，适配ARM Cortex-M、RISC-V等多种架构；优化性能，支持量化、剪枝和硬件加速；高效内存管理，内存使用优化至极致

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simple_GRPO：一个简单的 GRPO（Generative Reinforcement Learning for Policy Optimization）实现，旨在复现类似 r1 的大型语言模型（LLM）思维过程。 仅200行代码，依赖极少，快速上手；分离式参考模型，可在不同GPU上运行，节省显存；1小时内完成训练，快速观察到模型的“顿悟时刻”

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Open-R1-Video：为视频理解任务引入R1范式，开源训练代码和数据，助力多模态模型的高效训练 仅用视频、查询和答案即可训练，无需额外标注；使用GRPO训练，显著提升模型推理能力；开源数据集包含4K视频，适配多种硬件环境

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Frames of Mind: Animating R1's Thoughts：旨在通过将 R1 的思考链转换为文本，然后使用 OpenAI API 将文本转换为嵌入，并通过 t-SNE 序列绘制这些嵌入，来可视化 R1 的思考过程。 利用t-SNE技术将文本嵌入转化为动态图表，直观呈现AI的“思考路径”；提供连续思考步骤的距离分析，精准捕捉思维跳跃；支持多种问题类型的可视化，帮助理解AI的决策逻辑

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为学术项目打造的优雅网页模板，用React和UIKit搭建，支持Markdown和KaTeX公式，轻松搞定学术项目展示。 仅需一个`template.yaml`文件，配置轻松搞定；自动部署到GitHub Pages，零配置；支持自定义主题，适配多种学术风格 Academic Project Page Template | #模板

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从任何文本中提取知识图谱的AI工具 支持多种输入格式，包括纯文本和对话消息；自动分块处理长文本，支持高达5000字符的分块；聚类相似实体和关系，让知识图谱更简洁易懂 kg-gen | #工具

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Lisa：一个用现代Common Lisp编写的高质量专家系统外壳，为复杂问题提供高效推理引擎。 基于Rete算法，解决多对多匹配难题，效率极高；支持多种Common Lisp实现，如SBCL、LispWorks等；近期完成代码优化，性能大幅提升

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Awesome-Robotics-Diffusion：机器人学习领域的扩散模型精选资源库。 汇集了40多篇前沿的机器人学习与扩散模型结合的学术论文；涵盖多种机器人任务，如操作、导航、规划等；提供丰富的代码和数据资源，助力研究和开发

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一个机器学习的交互式、可视化教学项目 这是亚马逊推出的教育计划，期望以有趣、信息丰富且易于理解的方式教授重要的机器学习概念。该平台涵盖了神经网络、机会均等、逻辑回归、线性回归、强化学习等多个核心机器学习主题。每个主题篇幅不长，主要还是入门知识。 MLU-EXPLAIN | #机器学习

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此仓库收集了用于学习人工智能和机器学习的免费资源。内容涵盖： AI/ML关键概念 列出了AI/ML的核心概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、生成对抗网络等，并附有相关链接供进一步学习。 AI/ML构建模块 涉及学习AI/ML所需的基础知识，包括线性代数、概率统计、优化计算、Python编程、数据预处理、模型评估等。 AI/ML角色 介绍了与AI/ML相关的多种职业角色，如机器学习工程师、数据科学家、ML/AI平台工程师等。 AI/ML发展路线图 提供了一套系统的学习路径，从数学基础到实践经验，再到专业领域知识和MLOps，最后是研究和面试准备。 课程、认证、书籍、工具与框架 分别列出了适合学习AI/ML的课程、认证项目、书籍、工具和框架，为学习者提供了丰富的学习资源。 研究博客、应用博客、问题、社区、频道、新闻简报和必读论文 提供了AI/ML领域的研究博客、应用博客、实践问题、社区资源、YouTube频道、新闻简报以及必读论文，帮助学习者紧跟行业动态并深入研究。 Awesome AI/ML Resources | #机器学习

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MIT公开课：街头数学 内容主要是实用的数学技巧。课程强调了在现实世界中解决问题时，传统数学教育往往过于注重精确性和形式化，而忽略了快速估算和灵活解决问题的能力。 作者展示了如何运用“街头智慧”来处理复杂的数学问题，包括估算、近似计算、利用维度分析、简化复杂问题等技巧。这些方法不仅适用于数学领域，还能广泛应用于物理学、工程学、经济学等多个学科。 阅读本书能够帮助读者培养快速估算和灵活解决问题的能力，提升对数学工具的运用效率，同时也能更好地理解数学在实际问题中的应用价值。

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DeepSeek发布了一项新的成果，CodeI/O 通过代码输入-输出预测提炼推理模式 | 详文 这项研究提出了一种名为CoDEI/O的新方法，用来提升大型语言模型（如ChatGPT等）的推理能力。传统方法通常专注于训练模型解决数学题或生成代码，但其他类型的推理任务（如逻辑推理、科学推理）由于缺乏高质量的训练数据，效果往往不佳。 这项研究的核心思路是：用代码教模型“解题思维” 代码中其实隐藏着丰富的“解题套路”。例如，一段计算阶乘的代码，本质上包含了“从1连乘到n”的数学推理步骤。CoDEI/O的巧妙之处在于： 1. 把代码变成“输入-输出”练习题：给定一个代码函数和输入，让模型预测输出；或者给定代码和输出，让模型反推输入。 2. 用自然语言描述推理过程：模型需要像学生写解题步骤一样，用文字说明“为什么输入A会得到输出B”，而不是直接生成代码。这种“思维链”训练让模型学会通用的推理方法，比如如何拆解问题、如何验证条件等。 如何实现？ ⭐️收集代码：从算法题库、数学问题等来源筛选45万多个代码函数。 ⭐️生成练习题：为每个代码函数自动生成多组输入输出对，例如测试阶乘函数时，输入5对应输出120。 ⭐️让模型“写解题步骤”：使用一个强大的开源模型（DeepSeek-V2.5）为每个练习题生成自然语言的推理过程。 ⭐️纠错升级（CoDEI/O++）：如果模型预测错误，系统会通过执行代码得到正确答案，并让模型根据反馈重新生成推理步骤。类似老师批改作业后让学生订正。 效果如何？ ⭐️在14个不同类型的推理测试中（涵盖数学、逻辑、常识等），经过CoDEI/O训练的模型表现更全面： ⭐️不偏科：传统方法可能在数学题上得分高，但逻辑题得分低，而CoDEI/O在所有任务中均有提升。 ⭐️验证可靠：模型的推理步骤可以通过代码执行直接验证，确保正确性。 ⭐️开源共享：所有训练数据和模型已公开（GitHub），方便后续研究。 总结一下，CodeI/O 就像是一种新的“思考训练营”，它利用代码这种结构化的信息，让AI学习更通用、更可靠的推理能力。（以上内容是deepseek根据论文生成的）

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