爱可可微博热门分享(2.20)

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No 1. Ultra-Scale Playbook：超大规模模型训练实战指南 No 2. [370星]simple_GRPO：一个简单的 G... No 3. [LG] A Survey of In-Context Reinforcement Learning 本文全面综述了新兴的上下文强化学习 ...... No 4. Google推出AI co-scientist辅助科研系统 No 5. kg-gen：从任何文本中提取知识图谱的AI工具。亮点：1. 支持多种输入格式，包括纯文本和对话消息；2. 自动分块处理长文本，支持高达5000字符的分块；3. 聚类相似实体和关系，让知识图谱更简洁易懂 No 6. [122星]funtrace：一款为C/C++开发者量身打造的高性能函数调用追踪工具。亮点：1. 极低开销，单次调用开销小于10纳秒；2. 支持多线程、异常处理和共享库；3. 与ftrace集成，直观展示线程调度状态 No 7. [218星]YOLOv12：实时目标检测的全新突破，让速度与精度兼得！亮点：1. 速度飞快，YOLOv12-N在T4 GPU上仅需1.64ms完成推理；2. 精度卓越，mAP高达40.6%，超越同级别模型；3. 强大的注意力机制，性能提升显著 No 8. [90星]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。亮点：1. 仅用视频、查询和答案即可训练，无需额外标注；2. 使用GRPO训练，显著提升模型推理能力；3. 开源数据集包含4K视频，适配多种硬件环境 No 9. 有点恐怖：“一个无脸、解剖学精确的合成人，拥有超过200个自由度、超过1000块肌纤维肌肉和500个传感器” ...... No 10. [21k星]Marker：将PDF和图像快速、高精度地转换为Markdown、JSON和HTML的神器。亮点：1. 支持多语言，涵盖所有类型的文档；2. 性能卓越，单页转换仅需0.18秒；3. 可选LLM增强模式，进一步提升准确率至96%以上 No 11. 多无人机协同3D打印 No 12. [225星]Native Sparse Attention PyTorch：高效稀疏注意力机制(NSA)的PyTorch实现，让模型训练更省时省力！亮点：1. 硬件对齐设计，加速训练效率；2. 原生可训练，无需复杂预处理；3. 支持多种稀疏模式，灵活适配不同任务 No 13. 最大的AI生物模型Evo 2发布 No 14. R1-Nature：在小模型上复现R1推理能力，探索强推理的核心——思考过程性内容。亮点：1. 仅用0.5B到3B的小模型，成功复现R1推理效果；2. 提出“思维链推理爆炸”现象及解决方案；3. 通过实验验证，思考内容是AGI/ASI的核心 No 15. #转发赠书#携手@博文视点Broadview 送出3本《零基础开发AI Agent——手把手教你用扣子做智能体》 No 16. [16.3k观看]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。亮点：1. 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；2. 超过1.6万次观看，学习者反馈极佳；3. 深入解析GPU架构与性能优化，助力高效开发 No 17. [CL]《Reasoning on a Spectrum: Aligning LLMs to System 1 and System 2 Thinking》 No 18. academic-project-template：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。亮点：1. 仅需一个template.yaml文件，配置轻松搞定；2. 自动部署到GitHub Pages，零配置；3. 支持自定义主题，适配多种学术风格 No 19. 早！[太阳] ​ No 20. [387星]MultiPost-Extension：一键同步内容到多个社交媒体平台的浏览器扩展。亮点：1. 支持超过10个主流平台，如知乎、微博、小红书、抖音等；2. 无需登录、注册或API Key，完全免费；3. 支持文本、图片和视频等多种内容类型 No 21. 最全面的Grok 3已知信息汇总与解读 No 22. Awesome-Robotics-Diffusion：机器人学习领域的扩散模型精选资源库。亮点：1. 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；2. 涵盖多种机器人任务，如操作、导航、规划等；3. 提供丰富的代码和数据资源，助力研究和开发 No 23. [155星]OpenDWM：开源的自动驾驶世界模型... No 24. Awesome-RL-based-LLM-Reas... No 25. [15星]arxiv-markdown-parser-plugin：一键将arXiv论文转换为Markdown代码，让学术研究更高效。亮点：1. 一键转换，秒变Markdown格式；2. 完美支持方程式、表格和引用；3. 助力LLM集成，提升研究效率 No 26. [9.5k星]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！亮点：1. 2小时快速训练，适合个人GPU用户；2. 仅需3块钱的服务器成本，超低门槛；3. 提供完整训练代码，涵盖预训练、微调、蒸馏等全过程 No 27. [LG]《Agentic Deep Graph Reasoning Yields Self-Organizing Knowledge Networks》 No 28. [317星]ComfyUI-RMBG：一键式智能图像背景移除与分割神器，让复杂背景处理变得轻而易举！亮点：1. 支持多种模型（如RMBG-2.0、INSPYRENET、SAM等），满足不同场景需求；2. 高精度边缘检测，完美保留细节；3. 提供透明、纯色等多种背景选项，灵活应对各种输出需求 No 29. [298星]frames_of_mind：旨在通过... No 30. [29星]Auto-Deep-Research：你的个人AI助理，开源且低成本的OpenAI Deep Research替代方案。亮点：1. 性能卓越，开源方法中排名第一，媲美OpenAI的深度研究；2. 支持多种LLM，无缝对接OpenAI、Anthropic等；3. 一键启动，无需配置，即刻体验 No 31. [618星]MoBA：名为 MoBA（Mixture of Block Attention）的新型注意力机制，旨在提高大型语言模型（LLM）处理长文本上下文的效率和性能。亮点：1. 长文本处理效率提升，支持1M上下文长度；2. 参数无偏的Top-k门控机制，精准筛选关键信息；3. 无缝切换全注意力与稀疏注意力模式，性能与效率兼得 No 32. [59星]ThinkDiff：让扩散模型具备多模态... No 33. [812星]SkyReels-V1：开源的人中心视... No 34. [90星]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。亮点：1. 基于Rete算法，解决多对多匹配难题，效率极高；2. 支持多种Common Lisp实现，如SBCL、LispWorks等；3. 近期完成代码优化，性能大幅提升 No 35. SWE Arena：一个开源平台，为自动化软件工程提供强大的代码执行和评估能力。亮点：1. 提供安全的沙箱环境，支持多种编程语言；2. 自动管理依赖，支持NPM和PIP；3. 实时代码修改与反馈，提升开发效率 No 36. SakugaDataset：为动画研究提供超大规模数据集，助力动画创作与研究。亮点：1. 包含4200万关键帧，是首个如此大规模的卡通动画数据集；2. 提供多种预处理工具，方便研究人员快速上手；3. 支持学术研究，免费提供数据下载链接 No 37. microsoft/wham：微软开发的一个世界与... No 38. PaliGemma 2 mix：Google推出的... No 39. Apple Lamp-like Robot：传闻中苹果设计的桌面机器人，让家居生活更智能、更有温度。亮点：1. 拥有类似皮克斯《Luxo Jr.》的可爱外观；2. 能通过表情和动作增强用户互动；3. 预计2026或2027年推出，有望成为高端智能家居设备 No 40. Awesome LLM OS：一个关于大型语言模型操作系统的精选资源库。它帮助开发者和研究人员快速了解和探索LLM-OS的前沿研究、工具和项目。亮点：1. 涵盖20多篇顶级研究论文；2. 提供多种开发接口和项目示例；3. 社区驱动，持续更新 No 41. [15星]OctoTools：一个无需训练、易于扩展的智能工具框架，专为复杂推理而生。亮点：1. 标准化工具卡片，轻松集成新工具，无需额外训练；2. 在16个多样化任务中，平均准确率比GPT-4o高出9.3%；3. 提供任务特定工具优化算法，性能提升显著 No 42. [196星]SkyReels-A1：用视频扩散变换器实现生动的肖像动画，让静态照片也能“活”起来！亮点：1. 基于Transformer架构，生成效果自然流畅；2. 提供预训练模型权重，快速上手；3. 支持Gradio交互界面，操作简单易懂 No 43. FAMPNN：一款用于全原子蛋白质序列设计的AI工具。亮点：1. 显著提升蛋白质设计的精准度，通过侧链建模优化序列设计；2. 提供多种预训练模型权重，支持不同应用场景；3. 支持无条件和条件序列设计，满足多样化研究需求 No 44. [125星]FLARE：从稀疏未标定视图中快速估计相机姿态、重建3D几何并合成新视图的前沿模型。亮点：1. 仅需2-8张未标定图像即可完成高质量重建；2. 推理时间小于0.5秒，效率极高；3. 采用3D高斯建模，实现逼真的新视图合成 No 45. Knowledge Distillation Tu... No 46. [LG]《Electron flow matching for generative reaction mechanism prediction obeying conservation laws》 No 47. Dynasor：一个简单的 vLLM 扩展，旨在加速大型语言模型（LLM）的推理过程，而无需进行训练或微调。亮点：1. 基于vLLM，无需额外训练即可提升推理效率；2. 提供CLI界面和OpenAI兼容服务器，使用灵活；3. 通过动态执行和提前停止，显著减少推理延迟 No 48. [LG]《LLM-Powered Proactive Data Systems》 No 49. COMPSCI 687: 强化学习讲义（2022秋季学期）：由马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学系教授 Bruno C. da Silva 编写，详细介绍了强化学习（RL）的基础知识和关键概念 No 50. 通俗版解读