有个开源 AI 投研项目 Augur,玩法相当硬核:不是让一个 AI 看股票,而是凑齐 18 位投资大师开一场投委会。
有个开源 AI 投研项目 Augur,玩法相当硬核:不是让一个 AI 看股票,而是凑齐 18 位投资大师开一场投委会。
巴菲特、段永平、张磊、Ray Dalio、Cathie Wood 这些不同流派各管各分析、各管各打分,最后再拉齐共识。更狠的是,它不只丢给你一个结论,而是把谁看多、谁看空、分歧卡在哪儿全摊开。
比起单模型自问自答,这种 ...
推荐一个 Android 折腾党必收藏的项目:Awesome Android Root,堪称 Root 玩家百科全书。
推荐一个 Android 折腾党必收藏的项目:Awesome Android Root,堪称 Root 玩家百科全书。
它整理了 650+ Root 应用和模块,Magisk、KernelSU、APatch、LSPosed / Xposed 基本全覆盖,还有 Pixel、三星、小米、一加等设备的 Root 教程。
除了模块合集,还有性能优化、隐私、安全、去广告、Play Integrity、救砖排错、免 R ...
Dextop 是开源的 Android 应用,靠虚拟显示把手机本机变成一块桌面工作区。
Dextop 是开源的 Android 应用,靠虚拟显示把手机本机变成一块桌面工作区。从 1.5.0 开始它自带特权访问运行时,调用系统服务接管应用启动、窗口摆放、触摸输入和屏幕旋转。
https://github.com/NarYuki/Dextop
以前觉得 LLM 微调离普通电脑很远?Unsloth 现在连桌面端 App 都出了。
以前觉得 LLM 微调离普通电脑很远?Unsloth 现在连桌面端 App 都出了。
它主打在消费级 GPU 上做模型微调,官方称训练速度最高可提升 2 倍,显存占用降低约 70%。
① 支持 Qwen、Kimi K3、MiniMax-H3、Gemma 4、DeepSeek-V4、FLUX 等模型
② LoRA、QLoRA、全量微调、RL、GRPO、DPO、FP8 都支持
③ Windows、macOS、Linux ...
向量数据库不用碰,服务器也不用搭,单一个 MP4 文件就塞得下几百万段文本。
向量数据库不用碰,服务器也不用搭,单一个 MP4 文件就塞得下几百万段文本。
GitHub 上这个叫 Memvid 的项目,玩法相当野,直接把文本编码进视频文件里存起来。
几个核心点:
1️⃣ 存储体积压到原来的 1/10
2️⃣ 语义搜索亚秒级响应,不用额外搭数据库
3️⃣ 自带问答能力,支持上下文对话
4️⃣ PDF 直接导入自动索引 ...
gemini-3.8-flash 是个很好的模型,但是因为antigravity太过垃圾,google又不允许gemini的订阅在其他harness里使用
gemini-3.8-flash 是个很好的模型,但是因为antigravity太过垃圾,google又不允许gemini的订阅在其他harness里使用,
研究了一个现行比较安全的解决方案——通过 Pi 来使用 agy,让 agy 更少的影响 gemini-3.8-flash 模型能力。
一步步都是AI教我的,
1. 先把agy开一个精简模式,这个是官方允许的操作,这个可以就留4个工 ...
前 Twitter CEO Jack Dorsey免费开源的智能体框架,可以用来创建100% 由 AI 智能体管理的业务。
前 Twitter CEO Jack Dorsey免费开源的智能体框架,可以用来创建100% 由 AI 智能体管理的业务。它将「团队聊天」和「代码协作」融合成一个地方,并且让 AI 智能体像真正的协作一样参与进来。
GitHub 仓库已超过 29,000 星
仓库地址:github.com/block/buzz http://t.cn/AXWqxmxR
...
自己微调 LLM,最劝退的常常不是训练本身,而是环境配置那一关。
自己微调 LLM,最劝退的常常不是训练本身,而是环境配置那一关。
Soup 把流程砍到只剩三步:
pip install "soup-cli[train]" → soup init --template chat → soup train
一份 YAML 配置文件就把训练交代清楚。
1️⃣ 聊天、代码、推理、视觉、RLHF 等多种模板都支持
2️⃣ 靠 Layer Streaming 压低显存占用
3️⃣ 4GB ...
还在每台电脑上装 Xcode、Android Studio 测 App?可以看看 tapflow。
还在每台电脑上装 Xcode、Android Studio 测 App?可以看看 tapflow。
它直接把 iOS、Android 模拟器搬进浏览器,团队打开网页就能用:
① 不用安装开发环境
② 不用把 App 上传到第三方云
③ 应用文件、设备画面、操作记录都留在自己的服务器
④ 两行命令即可部署
⑤ MIT 协议开源
简单说,就是把 Appetize、BrowserSta ...
把自己需要的功能都基于Obsidian重新都开发了一遍。
把自己需要的功能都基于Obsidian重新都开发了一遍。
顺带开源,帮助更多有类似需求的朋友。
消耗20x Codex 3次重置,累计收到100多块赞赏。
虽然入不敷出,但很开心,哈哈哈。
Firecrawl 又开源了一个 PDF 处理库:pdf-inspector。
Firecrawl 又开源了一个 PDF 处理库:pdf-inspector。
Rust 编写,主打快速分类 + 文本提取,不用 OCR 就能处理文本型 PDF:
① 自动判断 PDF 是文本版还是扫描版
② 提取带坐标信息的文字,并转成 Markdown
③ 支持 Python、Node.js 和 WebAssembly
④ 文本型 PDF 本地处理通常 200ms 内
官方测试称,大约 54% 的文档可 ...
Jev 才火没多久,相关开源项目已经被人整理出 900+ 个了。
Jev 才火没多久,相关开源项目已经被人整理出 900+ 个了。
Awesome Jev 是一个专门收集 Jev / System One 生态项目的导航库,目前已经收录 916 个开源项目。
里面分类很细:SDK、Jev-like 模型、Agent 工具、浏览器自动化、应用、Benchmark、研究项目……想研究 Jev 能拿来干什么,直接从这里翻最快。
作者还做了网页版 ...
WorkDSH 是基于 DeepSeek Harness 的开源桌面工作台,TypeScript + Electron 写的,核心思路是一个 AI 任务往往需要资料
WorkDSH 是基于 DeepSeek Harness 的开源桌面工作台,TypeScript + Electron 写的,核心思路是一个 AI 任务往往需要资料、工作规则、能力和可检查的成果,所以它把项目、资料库、专家、技能、连接器、任务和成果工作区都收进同一个地方,同时保留 DSH 原生的模型、工具、会话、/ 命令和 @ 引用。
https://github.com/techf ...
🔥小白必看:如何用 Opus 5.5 生成你想要的视频?源码、提示词应有尽有!
🔥小白必看:如何用 Opus 5.5 生成你想要的视频?源码、提示词应有尽有!
最全Opus 5.5 X 语料快照:1138 个去重 MP4,893 条标为相关,160 条带源链接。
按题材:
🔸游戏/交互 207:能玩再录,3D 最多
🔸AI 讲 AI 167:自指人设最容易爆
🔸广告发布 138:JS + 逐帧截屏,几美元出片
🔸科普 116:公式比画质更重要
🔸故事 ...
喵个咪终于有人把 LLM 判题(LLM-as-a-Judge)这个大冤种架构给算明白了,
喵个咪终于有人把 LLM 判题(LLM-as-a-Judge)这个大冤种架构给算明白了,
中国几个学生做的这份Jev研究,把AI决策的成本账彻底算透了,
把这套方法粘贴进Claude和GPT的工作流,判断校验成本直接降了约63倍。
之前搞 Agent 最让我肉疼的一件事,就是让大模型自己给自己当裁判,
每次让 GPT 或 Claude 生成完,还得再调一 ...
一个开源 TTS 项目,直接把多语言语音生成卷到 600+ 种语言。
一个开源 TTS 项目,直接把多语言语音生成卷到 600+ 种语言。
OmniVoice 用 Python 开发,主打多语言零样本语音合成和声音克隆:
① 支持 600+ 种语言
② 提供参考音频即可复刻声音特征
③ 年龄、音高、方言、气声等参数可以调整
④ 官方称生成速度最高可达实时速度的 40 倍
做多语言视频、配音、语音内容的人,可以拿来 ...
开源一个自部署到Cloudflare的邮箱系统,人和agent一起使用
开源一个自部署到Cloudflare的邮箱系统,人和agent一起使用
https://github.com/wong2/cf-mailroom
换到 Opus 5.5 之后,Anthropic 官方建议先做一件事:
换到 Opus 5.5 之后,Anthropic 官方建议先做一件事:
检查你的提示词。
因为旧模型写出来的提示,很多在新模型上会变成负担,让它输出更多内容、重复调用工具,钱就这样烧掉。做法很简单,在 Claude Code 里运行:
/claude-api prompt-audit
它会检查你的 skills、CLAUDE.md,以及在 Claude Platform 上写的代码,找出 ...
RTX3060 12GB,5 小时本地全自动写出完整可玩游戏。
RTX3060 12GB,5 小时本地全自动写出完整可玩游戏。
基于 PrismML Bonsai2(三元量化 Qwen3.8-27B,权重仅 5.95GB),Hermes Agent 驱动,125K 上下文。
全程零手写代码,生成 328K token,产出 8 个 JS 文件,共 2368 行代码。
MTP 推测解码可将峰值速度拉到 50tok/s,相比基础版本接近翻倍。
证明依靠高效三进制量化 + ...
连Transformer的基本原理都讲不明白,还好意思天天把搞AI挂嘴边?
连Transformer的基本原理都讲不明白,还好意思天天把搞AI挂嘴边?
有个仓库是真够硬核,从零手搓一个GPT,不依赖任何高级库。Attention、多头机制、前馈网络、Embedding、残差连接、Layer Norm,怎么搭起来的全给你拆开看。而且不止模型本身,整条链路都有:
1️⃣ 数据下载、预处理、训练、生成一整套流程
2️⃣ 训练数 ...