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No 1. 受@宝玉xp 老师启发，分享几个用大模型做翻译的常用“密码”： 1. 强调精确和准确性： “准确翻译” (Accurately ...... No 2. [100星]Cuda-120-Days-Challenge：120天系统掌握CUDA编程的高效学习计划！亮点：1. 每天都有明确的学习目标、实践练习和常见坑点提醒；2. 包含6个大型综合项目，巩固所学知识；3. 提供丰富的学习资源和参考书籍 No 3. The Complete Mathematics of Neural Networks and Deep Learning：16岁小伙5小时手推深度学习数学原理 No 4. 免费书：《离散数学及其应用》，完美地平衡了五大核心主题：数学推理：培养严谨的逻辑思维、组合分析：掌握解决实际问题的技能、离散结构：建立抽象思维的桥梁、算法思维：为程序设计打下基础、应用建模：联系现实世界的纽带 No 5. [2.5k星]Lightpanda Browser：为AI和自动化任务打造的超轻量级无头浏览器。亮点：1. 内存占用极低，仅为Chrome的1/9；2. 执行速度超快，比Chrome快11倍；3. 兼容Playwright和Puppeteer，轻松集成现有自动化工具 No 6. DeepSeek AI在Transformer/GPT架构上做出的三大核心创新： 1、巧妙解决了内存瓶颈：设计了低秩线性缓存机制，通过即时计算K/V的方式，大幅降低了内存占用。这就像是把一个庞大的仓库优化成了智能存储系统，既节省空间又提高效率。 ...... No 7. [811星]vlms-zero-to-hero：从NLP和计算机视觉基础到视觉-语言模型前沿的进阶指南。亮点：1. 系统性学习路径，涵盖从基础到前沿的完整知识体系；2. 提供丰富的教程和代码示例，助力快速上手；3. 涵盖最新模型和技术，如LLaVA、BLIP-2等 No 8. Beej's Guide to C Programming：Beej的C语言入门到进阶的超级指南，从基础语法到高级特性，帮你轻松掌握C语言的核心知识 No 9. AI降本提效新趋势：思维链蒸馏 No 10. 博弈论博士课程笔记，涵盖了博弈论的基本概念、理论和应用，包括博弈论的基础知识，包括博弈论的定义、历史发展、以及它在经济学中的应用 No 11. [1.4k星] 《系统设计面试：内幕指南（中文翻译）》系统设计面试的宝典，帮助求职者掌握大厂面试必备的系统设计知识，从基础到实战案例一应俱全 No 12. [166星]Quant-Wiki：一个开源的量化金融知识百科，致力于打破国内外量化金融行业的信息差，通过汉化和开源的方式帮助更多人学习量化投资的核心知识和实战策略 No 13. 为什么对我们来说对话更容易 No 14. [245星]Pippin：打造你的专属数字分身，让AI自主完成任务！亮点：1. 支持多种LLM模型，灵活选择；2. 一键连接250+工具，轻松扩展技能；3. 自动化任务生成，动态优化代码 No 15. [471星]Awesome-Framework-Gallery：为科研人员提供海量精美框架图的灵感宝库！亮点：1. 涵盖LLM、Diffusion、NeRF等前沿领域，超500张高清框架图；2. 持续更新，紧跟学术热点；3. 提供丰富工具资源，助力快速设计 No 16. [2.2k星]Blinko：一个开源、自托管的个人AI笔记工具，让你在保护隐私的同时，轻松捕捉和整理每一个灵感瞬间。亮点：1. AI增强检索，通过自然语言查询快速找到所需笔记；2. 完全自托管，数据100%属于你；3. 支持Markdown，笔记格式化更高效 No 17. 早！[太阳] ​ No 18. [246星]Microsoft DocumentDB：为PostgreSQL量身定制的文档型NoSQL数据库扩展。亮点：1. 原生支持BSON数据类型，无缝对接PostgreSQL；2. 提供强大的CRUD操作，支持复杂查询和全文检索；3. 开源免费，基于MIT许可，灵活部署 No 19. DeepSeek如何训练最前沿的推理模型 No 20. [24星]Thoughtful Claude：让Claude变得更聪明！通过整合DeepSeek R1的先进推理引擎，为Claude提供强大的推理能力。亮点：1. 复杂多步推理任务轻松搞定；2. 企业级安全，API密钥全程保密；3. 现代Python架构，高效处理，代码清晰 No 21. [LG]《Sigma: Differential Rescaling of Query, Key and Value for Efficient Language Models》 No 22. 晚安～ [月亮] ​ No 23. [44星]Reasoning Gym：用于训练推理模型的Python库，可以生成无限多的推理任务，帮助模型通过强化学习提升逻辑和算法推理能力 No 24. OpenAI 的 Sebastien Bubeck 认为，o1 学习范式带来了一种 AI 能力的“涌现”：模型自主学习推理和解决问题，无需预先编程。这意味着AI ...... No 25. [LG] A Comprehensive Survey on Spectral Clustering with Graph ...... No 26. [389星]Refly：开源的 AI 原生创作引擎... No 27. [143星]Flows-AI：一个简化复杂AI工作流程的工具，能够将多个AI任务像拼积木一样组合起来，让AI的使用更加灵活高效 No 28. [232星]Dyana：一个多功能的沙盒环境，可以加载、运行和分析各种文件，包括机器学习模型、可执行文件、Python脚本等，帮用户深入了解文件的行为和性能 No 29. 今日推介(第1661期)：幻觉可以提高大型语言模型在药物发现中的表现、拓扑约束对局部相互作用系统自组织的影响、通过人工反馈改进视频生成、用最优张量缩并进行状态空间建模、查询/键/值的差分重缩放以提高语言模型效率 ...... No 30. [73星]Open Operator：打造全能型计算机任务AI Agent，让AI成为你的超级助手！亮点：1. 覆盖开发、数据管理、自动化、网络交互和系统操作五大领域；2. 提供WebArena和OSWorld两大基准测试，助力模型评估；3. 汇聚开源与闭源解决方案，满足多样化需求 No 31. 从单个模型到多模型协作：AI开发新趋势 No 32. 通俗版解读 查看图片//[LG]《Sigma: Differential Rescaling of Query, Key and Value for Efficient Language Models》 No 33. [92星]UltraRAG：基于模块化构建和敏捷部署的RAG系统框架，旨在通过自动化的 “数据构建 - 模型微调 - 推理评估” 知识适应技术系统，为研究人员和开发者提供一站式的解决方案 No 34. [593星]Bunster：将Shell脚本编译成静态二进制文件的工具，让脚本运行更快、更安全，还能跨平台使用 No 35. 如何在书/论文上做笔记 No 36. [LG]《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》 No 37. [LG]《A Probabilistic Model for Self-Supervised Learning》 No 38. 这篇论文反直觉地发现并验证了LLM的幻觉在药物发现领域可以提升性能，通过将LLM生成的幻觉描述融入提示，显著提高了药物特性分类任务的准确率，揭示了幻觉在特定情境下的创造性潜力，并引发了对AI“缺陷”价值的深刻思考。//[CL]《Hallucinations Can Improve Large Language Models in Drug Discovery》 No 39. [CL]《Hallucinations Can Improve Large Language Models in Drug Discovery》 No 40. [537星]AI视频创作工具箱：在浏览器里用AI生成和编辑视频，让视频创作变得更简单 No 41. 论文揭示了拓扑结构而非复杂性是局部交互系统自组织能力的关键约束，证明了一维交互结构限制了语言模型的长程连贯性，并指出生物系统的层级拓扑结构是其强大自组织能力的基础，为未来 AI 架构设计提供了生物启发。//[LG]《Topological constraints on self-organisation in locally interacting systems》 No 42. [LG]《Topological constraints on self-organisation in locally interacting systems》 No 43. [46星]Humanity's Last Exam：旨在评估人类知识前沿的多模态基准，包含 3000 个跨越多种学科的问题，旨在成为最后一项封闭式的学术基准 No 44. [CV]《Improving Video Generation with Human Feedback》 No 45. [44星]Pulsar：本地运行的AI推理平台，允许用户在不依赖外部服务的情况下，利用自己的计算机处理 AI 模型推理 No 46. [166星]UI-TARS-desktop：一款基于UI-TARS视觉语言模型的桌面应用，让你用自然语言就能控制电脑，无论是截图、识别屏幕内容还是精准操作鼠标键盘，都能轻松搞定 No 47. [176星]IntellAgent：用于对会话Agent进行全面诊断和评估的框架，通过模拟真实的合成互动来测试Agent的性能 No 48. [LG]《Let SSMs be ConvNets: State-space Modeling with Optimal Tensor Contractions》 No 49. [41.6k星]llm-course：帮你入门大型语言模型（LLM）的课程（2025版），提供了丰富的学习路线图和Colab笔记本，让你能够系统地学习和实践，轻松掌握LLMs的构建和应用。 No 50. 一份值得参考的2025年AI书单1. 《AI Engineering》