爱可可-爱生活
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No 1. 流匹配教程 No 2. 关于应用数学核心课程的讲义，涵盖了复分析、傅里叶分析、常微分方程、变分法、优化理论、随机过程以及数学统计等主要应用数学领域的基础知识和方法 No 3. Desk-Emoji：一款开源的AI桌面机器人，拥有表情屏幕、双轴控制台和语言模型能力，支持语音聊天，让你的桌面更智能更有趣 No 4. 独立开发者工具箱：为独立开发者和出海创业者量身打造的工具集合，收录各类技术栈及工具，助力项目快速启动和高效开发 No 5. MCP创建Python服务器：一键生成Model Context Protocol（MCP）服务器项目，无需手动配置任何依赖，快速搭建服务器 No 6. #转发赠书# 携手@博文视点Broadview 送出3本《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南（第2版）》 No 7. ChatMCP：AI聊天客户端，实现模型上下文协议(MCP)，让你能与多种大型语言模型(MCP)服务器进行交流 No 8. 自然语言处理因果研究清单：汇集自然语言处理领域内关于因果关系的论文，旨在帮助研究者和爱好者深入理解语言数据背后的因果机制 No 9....
No 1. Desk-Emoji：一款开源的AI桌面机器人，拥有表情屏幕、双轴控制台和语言模型能力，支持语音聊天，让你的桌面更智能更有趣 No 2. #转发赠书# 携手@博文视点Broadview 送出3本《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南（第2版）》 No 3. [LG] Flow Matching Guide and Code 关于生成模型框架 Flow Matching（FM）的综述性文章，提供了 ...... No 4. ScholarCopilot学术写作助手：智能辅助工具，通过AI生成文本和引用建议，提升学术写作效率和质量，保持学术高标准 No 5. LangGraph RAG研究Agent模板：一个帮助你快速开始使用LangGraph在LangGraph Studio中开发RAG（Retrieval-Augmented Generation）研究Agent的项目，主要功能包括文档索引、聊天历史管理以及基于检索文档的响应生成 No...
No 1. #转发赠书# 携手@博文视点Broadview 送出3本《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南（第2版）》 No 2. supertree：一个强大的Python决策树可视化工具，支持在Jupyter等环境中交互式展示决策树，包含缩放、展开折叠节点、全屏显示等功能，兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等主流机器学习库的决策树模型 No 3. 强化学习领域最新概述，内容涵盖价值型强化学习、策略梯度方法、基于模型的方法以及其他相关话题 No 4. E2M：一键将各种文件格式转换为Markdown的开源工具，支持doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3、m4a等多种文件类型，易于安装，支持自定义配置 No 5. Ivy：强大的机器学习框架代码转换工具，支持PyTorch、TensorFlow、JAX、NumPy等主流框架之间的代码互转，可以轻松实现模型、工具和库的跨框架移植，支持即时转换和延迟转换两种模式，还提供图追踪优化功能 No 6. nv-ingest：英伟达发布的文档解析与内容提取微服务，能够处理大量复杂非结构化的PDF、Word等企业文档，提取文本、表格、图表和图像内容及元数据，支持并行化处理，提供OCR识别和向量化存储，适用于下游生成式AI应用 No 7. 新闻知识图谱聊天机器人：一个利用Diffbot和Neo4j构建的知识图谱项目，能够从新闻文章中提取信息，并通过聊天界面回答相关问题 No 8. 大型语言模型（LLM）入门指南，涵盖了LLM的优势、局限性、应用场景和研究方向 No 9. ScholarCopilot学术写作助手：智能辅助工具，通过AI生成文本和引用建议，提升学术写作效率和质量，保持学术高标准 No...
No 1. supertree：一个强大的Python决策树可视化工具，支持在Jupyter等环境中交互式展示决策树，包含缩放、展开折叠节点、全屏显示等功能，兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等主流机器学习库的决策树模型 No 2. Interview Coder：一款隐形桌面应用，专为技术面试准备的AI辅助工具。具有99%隐形性能、智能截图、AI分析代码问题、实时代码调试等功能。特别之处在于对Zoom、Discord等主流录屏软件不可见，支持全局快捷键操作，可帮助用户更好地处理技术面试题 No 3. nv-ingest：英伟达发布的文档解析与内容提取微服务，能够处理大量复杂非结构化的PDF、Word等企业文档，提取文本、表格、图表和图像内容及元数据，支持并行化处理，提供OCR识别和向量化存储，适用于下游生成式AI应用 No 4. E2M：一键将各种文件格式转换为Markdown的开源工具，支持doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3、m4a等多种文件类型，易于安装，支持自定义配置 No 5. Paper-to-Podcast：将学术论文转化为生动对话播客的工具，通过模拟三人讨论让复杂信息更易吸收 No 6. [LG] Surveying the Effects of Quality, Diversity, and Complexity ...... No 7....
No 1. [LG] Survey of different Large Language Model Architectures: ...... No 2. Interview Coder：一款隐形桌面应用，专为技术面试准备的AI辅助工具。具有99%隐形性能、智能截图、AI分析代码问题、实时代码调试等功能。特别之处在于对Zoom、Discord等主流录屏软件不可见，支持全局快捷键操作，可帮助用户更好地处理技术面试题 No 3. Muggled SAM：简化版的SAM模型，让图像分割更易懂，支持自定义输入分辨率，提升性能 No 4. Deep-ML开放问题库：一个开源的问题库，专注于线性代数、机器学习和深度学习，提供从零开始解决问题的丰富学习体验，助力网站Deep-ML No 5. #转发赠书# 携手@异步图书 送出5本《软件设计的哲学（第2版）》 No 6. Amurex：全球首款AI会议助手，帮你不错过会议细节，自动生成总结和行动项，提升会议效率...
No 1. Vision-is-all-you-need：创新的文档检索系统(V-RAG)，无需传统的文本分块，直接利用视觉语言模型处理PDF文档。使用ColPali进行图像嵌入，Qdrant作为向量数据库，配合GPT4-Vision生成响应。基于Modal实现serverless部署，包含FastAPI后端和React前端 No 2. GraphRAG Visualizer：用于可视化和探索微软GraphRAG框架生成数据的Web工具，支持2D/3D图可视化、数据表格展示、搜索功能等。可以通过上传GraphRAG索引管道生成的parquet文件，实现在本地查看和分析数据，包括文档、文本单元、社区、协变量等节点及其关系 No 3. Muggled SAM：简化版的SAM模型，让图像分割更易懂，支持自定义输入分辨率，提升性能 No 4. CRAG：META发布的综合性RAG基准测试工具，专门用于评估检索增强生成(RAG)系统的性能。包含五大领域和八个问题类别的问答数据集，提供模拟网络和知识图谱搜索的API，可以全面评估RAG系统在不同场景下的表现，支持自动化评估打分 No 5. DailyPaper：一个专业的AI论文日报项目，由M-A-P团队维护，每日精选并深度点评arXiv上的最新人工智能相关论文，内容涵盖大语言模型、计算机视觉、多模态等前沿领域，提供专业且富有洞察力的技术评述 No 6. VectorChord：一个为PostgreSQL打造的高性能向量搜索扩展，支持大规模、高效和节省磁盘空间的向量检索。其特点是查询速度比pgvector快3倍，插入吞吐量提升16倍，支持外部索引预计算，能在32GB内存的机器上处理100M个768维向量，并保持较低延迟 No 7. 小智 AI 聊天机器人：基于ESP32+SenseVoice+Qwen72B的开源AI硬件项目。支持Wi-Fi配网和4G通信，具备离线语音唤醒、5种语言识别、声纹识别、流式对话等功能。可自定义角色设定和提示词，支持对话记忆，适合AI硬件开发学习者使用。提供免开发环境固件和详细教程 No 8. llama-chunk：一个基于Llama-70B的创新文本分块策略，针对RAG应用优化。其特色是使用中文字符'段'作为特殊标记，让大模型自动进行语义分块，无需使用正则表达式或人工规则。经测试在法律文本基准上表现优于传统naive方法和语义分块方法，具有更高的检索率和信噪比 No 9....
No 1. 小智 AI 聊天机器人：基于ESP32+SenseVoice+Qwen72B的开源AI硬件项目。支持Wi-Fi配网和4G通信，具备离线语音唤醒、5种语言识别、声纹识别、流式对话等功能。可自定义角色设定和提示词，支持对话记忆，适合AI硬件开发学习者使用。提供免开发环境固件和详细教程 No 2. LLMs-in-Finance：一个关于金融领域大语言模型应用的知识库，涵盖生成式AI、智能代理、RAG检索增强等技术在金融领域的实践。包含了各类金融场景下的LLM应用案例、论文资料、数据集以及多模态金融分析等内容，适合研究金融科技与AI结合的开发者参考 No 3. DailyPaper：一个专业的AI论文日报项目，由M-A-P团队维护，每日精选并深度点评arXiv上的最新人工智能相关论文，内容涵盖大语言模型、计算机视觉、多模态等前沿领域，提供专业且富有洞察力的技术评述 No 4. Luna AI换脸：一款企业级AI换脸解决方案，集成AI写真、证件照、数字分身等多功能。支持脸型/表情/光影自动适配，内置10万+艺术写真模板，可进行多人合影换脸。采用分布式集群架构，支持商用级应用部署，包含完整的付费和营销体系 No 5. 30cc：一个用C语言编写的自举C编译器，能够编译自身代码。输出x86-64汇编代码，虽然未经优化但适合教学用途。特色是实现了三重编译：先用gcc编译得到初始编译器，再用它编译自身得到第二个版本，最后用第二版本再次编译得到最终版本，实现完全的自举过程 No 6. #转发赠书# 携手@异步图书 送出5本《软件设计的哲学（第2版）》 No 7. awesome-machine-learning-startups：一个全球AI和机器学习创业公司的精选列表，按城市和领域分类整理。涵盖计算机视觉、自然语言处理、机器人、医疗、自动驾驶等多个AI应用领域，包含公司基本信息、LinkedIn链接、融资状态等详细数据 No 8. knowledge-graph-studio：一个开源的知识图谱构建和管理平台，专为RAG应用设计。支持基于规则的实体解析、模块化图谱构建、灵活的数据接入等功能。基于NoSQL数据库构建，提供API优先的设计理念和SDK支持，可用于构建动态的图谱驱动AI工作流，适用于实验性和大规模应用场景 No...
No 1. RAG Cookbooks：高级检索增强生成(RAG)技术合集，包含10种先进RAG实现方案的详细教程。从基础的Naive RAG到高级的Adaptive RAG，提供完整的代码实现和评估方法。使用LangChain、Pinecone等主流工具，适合研究人员和开发者学习和实践RAG技术 No 2. knowledge-graph-studio：一个开源的知识图谱构建和管理平台，专为RAG应用设计。支持基于规则的实体解析、模块化图谱构建、灵活的数据接入等功能。基于NoSQL数据库构建，提供API优先的设计理念和SDK支持，可用于构建动态的图谱驱动AI工作流，适用于实验性和大规模应用场景 No 3. fast.cu：一个高性能CUDA内核库，包含从零开始编写的超高效GPU计算内核，其矩阵乘法性能超过cuBLAS(在4096×4096矩阵上达到763 TFLOPs)，求和规约性能达到3240GB/s，展示了极致的GPU计算优化 No 4. RAGHub：一个社区驱动的RAG(检索增强生成)资源集合平台，收录了大量RAG相关的框架、项目和工具。包括LangChain、Haystack等主流框架，以及评估优化工具、RAG引擎等多个分类。帮助开发者快速了解和选择合适的RAG技术方案 No 5. 1000个中国独立开发者项目列表：一个展示中国独立开发者作品的开源项目汇总。收录了各类独立开发者的优秀项目,包含AI工具、应用插件、游戏开发等多个领域,每个项目都提供开发者信息、项目简介和链接,是了解独立开发项目和寻找合作机会的优质资源 No 6. Awesome-Generation-Acceleration：超全面的生成模型加速技术资源集合，包含快速采样、模型剪枝、量化、知识蒸馏、缓存机制、部署优化等领域的前沿论文和代码实现，是生成模型优化与加速领域的重要参考资料库 No 7. Extractous：一个高性能的非结构化数据提取工具，使用Rust编写并支持多种编程语言。特色是速度快（比unstructured-io快25倍）、内存占用低、支持本地运行，无需依赖外部服务。支持PDF、Word、HTML等多种文档格式的文本和元数据提取，集成OCR功能，适用于数据处理管道和RAG应用场景 No 8. smol-course：Hugging Face推出的小型语言模型对齐课程，针对资源受限场景下的模型训练与部署。课程基于SmolLM2系列模型，包含指令微调、偏好对齐、参数高效微调、评估、视觉语言模型等8个模块。特点是硬件要求低、无需付费服务，适合本地运行，帮助开发者掌握LLM领域的实用技能 No...
No 1. 博士之路经验总结：系统性整理了博士生涯中的核心问题和参考资料，涵盖学术观、科研训练、文献阅读、论文写作、科研绘图等重要主题，提供了大量实用建议和经验分享 No 2. AI Engineering Hub：一个综合性的AI工程学习资源库，包含多个实用项目示例如股票分析代理、多模态RAG系统、实时语音机器人等。提供深入的LLM和RAG教程，以及各类AI代理应用的实践指南，适合不同水平的学习者参考和实践 No 3. micro_llama：一个极简的LLAMA 3语言模型实现，仅用180行代码完成了完整功能。基于8B参数版本的LLAMA 3架构，主要用于教学目的。虽然代码简洁，但仍需要15GB模型空间和30GB运行内存。通过Jupyter notebook形式展示，便于学习者理解大语言模型的核心原理 No 4. RAG Cookbooks：高级检索增强生成(RAG)技术合集，包含10种先进RAG实现方案的详细教程。从基础的Naive RAG到高级的Adaptive RAG，提供完整的代码实现和评估方法。使用LangChain、Pinecone等主流工具，适合研究人员和开发者学习和实践RAG技术 No 5. #转发赠书# 携手@异步图书 送出5本《软件设计的哲学（第2版）》 No 6. 深度思考系列第七篇：AI时代提问的艺术 No 7....
No 1. 博士之路经验总结：系统性整理了博士生涯中的核心问题和参考资料，涵盖学术观、科研训练、文献阅读、论文写作、科研绘图等重要主题，提供了大量实用建议和经验分享 No 2. #转发赠书# 携手@异步图书 送出5本《软件设计的哲学（第2版）》 No 3. GenAI Book：《Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models》一书的配套资源库，包含完整的代码示例和练习答案。涵盖了生成式AI的核心内容，从Transformers到扩散模型，从语言模型到图像生成，并包含实践应用案例。适合想要系统学习生成式AI的开发者使用 No 4. AI Engineering Hub：一个综合性的AI工程学习资源库，包含多个实用项目示例如股票分析代理、多模态RAG系统、实时语音机器人等。提供深入的LLM和RAG教程，以及各类AI代理应用的实践指南，适合不同水平的学习者参考和实践 No 5. Ollama交互式提示工程教程：一个基于Jupyter Notebook的交互式教程，专门针对Ollama平台的提示工程学习。课程分为9个章节，从基础到高级，涵盖提示结构、角色分配、数据与指令分离、输出格式化、避免幻觉等核心内容。使用Qwen2.5模型作为示例，提供大量实践练习机会 No 6....