
Tom Huang
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Building the open-source, context-aware, collaborative AI Native canvas for content creation → https://t.co/i68tK8Smms, ex @tiktok_us
Joined December 2016
最新 AI Native 技术栈,1 人搞定 App 开发⚡️. - @ideogram_ai 自然语言生成整套设计稿 - @v0 :生成全套前端 UX 页面.- @supabase 自然语言生成全套数据库 Schema 设计.- @cursor_ai 将内容组合加工成最终页面.- @Replit 1 分钟上线网页.
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卡内基梅隆大学 @UsePenrose 开源的这个 6.8K Star 🌟交互式图表库也太好了!!⚡️ 感觉和 3brown1blue 的 manim 有的一拼🤔. 只需以纯文本输入数学符号即可创建漂亮的图表!👨💼 所有的坐标均有布局引擎自动计算,并且可以直接重用为 HTML/CSS 等前端组件🔥. 开源地址 👉
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麻省理工人工智能实验室 @MIT_CSAIL 强烈推荐的 130 页机器学习备忘录清单!详细了解 #MachineLearning 核心概念 🔥 目前已开源,6.7K Star ⭐️. 非常全面!包括概率、生成式模型、高斯模型、贝叶斯统计、线性回归、逻辑回归、EM 算法、核、蒙特卡洛推理、深度学习等.
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炸裂🤯!最生产可用的开源 Claude 3.5 Sonnet Artifacts 来了!🔥. 由 @e2b_dev 开发并开源!没错,就是那个开源了 CodeInterpreter 以及 Agent 投资地图的公司!⚡️. - 支持Python分析数据做可视化.- 支持开发 Next.js/Streamlit 全栈 App. 体验地址:
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最近感觉 LLM+爬虫的解决方案井喷了,是不是代表这个行业正在加速进入某种趋势?包括对各种网页数据诉求、SearchEngine 的火爆等. 🥹. 1. Jina Reader:2. FireCrawl 3. Skyvern:
基于 LLM 与 Agent Workflow 构建的下一代网络爬虫 Scrapegraph-ai 开源,目前 3.2K Star ⭐️. 1. 支持 Groq、Llama3 等模型,Prompt 指挥抓取💥.2. 支持 Playwright 处理 JS 渲染的网页.3. 基于 graph builder 与 html、image、speech 节点可以自定义抓取和 parse 逻辑 👍.
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3Brown1Blue 用于制作视频的动画引擎 manim 已经 62.1K Star 了🔥. 感觉 AI + 动画引擎效果生成会是有想象力的方向🤔.
卡内基梅隆大学 @UsePenrose 开源的这个 6.8K Star 🌟交互式图表库也太好了!!⚡️ 感觉和 3brown1blue 的 manim 有的一拼🤔. 只需以纯文本输入数学符号即可创建漂亮的图表!👨💼 所有的坐标均有布局引擎自动计算,并且可以直接重用为 HTML/CSS 等前端组件🔥. 开源地址 👉
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10.1K Star 🌟,最强 AI 爬虫工具 @firecrawl_dev 开源!🔥. 无需 Sitemap,结合 Claude 3.5 Sonnet 提供统一的 API 爬取整个站点并转为 AI 友好的 Markdown,提供 RAG 整套流程最核心组件之一⚡️. 开源地址 👉
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由 @rasbt 撰写并开源的 《从零开始学习 LLM/大模型》,实战教学从零实现一个 LLM 太棒了!⚡️ 短时间内已经飙升 21.9K Star ⭐️. 目前最后一个部分已经撰写完成,讲解从零开始微调一个 LLM,包括更改 Prompt 格式、指令掩码或 LoRA 等,意味着该书籍已经完整可读!也将出版🔥.
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碉堡了!🤯🤯 「Prompt 目录」最近太火爆了,从几个 Prompt 扩展到 30+,包含网页开发,游戏开发,App 开发等,作者索性将项目开源了⚡️. 基于 @nextjs ,@tailwindcss ,@shadcn 和 next-theme 构建,并更新提供了 Prompt 教程和出处!🔥. 开源地址 👉
由 @pontusab 开发的 @cursor_ai 「Prompt 目录」正式发布! 🔥. 一组支持在 @cursor_ai 中可以配置的 Prompt 规则,针对常见框架和语言优化,包括 React,TS,Vue 或 Vite 等. 配置之后可以让 Cursor 提示这些框架或语言非常强大⚡️. 现在就可配置! Prompt 地址 👉
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推上有个老哥 @rileybrown_ai 录制了他使用 Claude 3.5 Sonnet 完成全栈网站的开发+部署过程,耗时数个小时,剪辑之后仍有 3 个小时 😂😂. 核心是可以(for 产品经理)了解和学习真实的人与 AI 交互协作完成完整工程的过程,包括了解技术概念、文件作用、提供什么上下文可以成功提生成想要的内容!.
I Built a website with a front end & a backend by prompting Claude and either. 1. Pasting the code into replit (or).2. Following its instructions on Firebase. I filmed the whole thing. But, this is by no means a tutorial lol. so I recommend skipping around. This can be
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经过三年打磨!一个不知名的开源低代码项目 -- NocoBase 做到年入 226 万人民币💥 6.2K Star ⭐️,并登上 Github Trending 日榜🥳. 从 @estheryoyoyo 团队的经历可以学习:精准定位目标用户不动摇、开源即产品增长与国际化、开源项目如何赚钱并养活 10+ 人团队👍.
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如何借助 ChatGPT 写出拟人化的文章?学术福音!🥳. 看到个很有意思的 Hack 思路:. 1. 先用 ChatGPT 写一段内容.2. 然后使用 @Turnitin 、 @GPTZeroAI 等检测器检测,100% 识别为 AI 生成.3. 接着 Copy 内容到 @HIXBypass 进行拟人化重写.4. 然后再将内容丢进 turnitin、gpt-zero 检测就可以通过了
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2025 年独立开发者技术栈:. 🌐@nextjs: 开发框架.☁️@vercel: 部署.🔐@supabase: 后端/鉴权/存储.✉️@resend: 邮件服务.💯@languine_ai- AI 翻译.📱@expo: 移动应用开发.🔔@novuhq: 通知服务.💳@polar_sh: 支付.🛠️@triggerdotdev: 后台服务.📊@OpenPanelDev: 分析服务.✂️ E2E.
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最近看到的 LLM 最全课程 🔥,从数据准备,特征处理,训练流水线到推理部署,最后再结合训练的 LLM 构建一个 RAG 应用!端到端课程配备代码和文字教程 🤯 感觉可以出书了.
如何构建「端到端、生产级别 LLM、RAG 和 LLMOps 系统」?⚡️ 爆火 1.4K Star 课程发布🔥. - 数据:社交数据 -> ETL -> @MongoDB .- 特征: @bytewax 清洗、分割、向量化数据,存储@qdrant_engine .- 训练: QLora 微调、 @Cometml 追踪实验.- 推理:部署 @AWS 构建 RAG 系统.
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前 OpenAI 创始人,特斯拉自动驾驶团队负责人 @karpathy 新「AI + 教育」公司首秀课程 「LLM101n」大纲放出⚡️,课程还未发布,已经 21.3K Star ⭐️. 特别期待!特别是编码部分使用「Python、C、Cuda」结合实现 🤩. 感兴趣的推友可以订阅 Github 通知:->
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太疯狂了!11 种语言,700GB 数据,1.44 亿个向量,索引整���维基百科 ⚡️🤯. @upstash 开源 「Semantic Search on Wikipedia」并提供在线体验地址!🔥. 你现在可以对整个维基百科进行语义搜索和 RAG 提问了. 体验地址 👉 源代码:
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太酷啦!⚡️ 知名大学教授 @ProfTomYeh 使用 Google 表格的可编程能力从零实现了一个向量数据库🤯 此电子表格引发了��万次副本拷贝,还可以调参、甚至实现词嵌入!🔥 并重新计算查看变化!. 查看演示视频 👇 非常有意思
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太酷啦!⚡️推上有个老哥 @evilsocket 基于 Rust 开源了「异构集群推理方案」,可组合多台 iPhone,iPad,Macbook 组成 Tranformer 推理服务器,运行 Llama3-70B 模型 🔥. 释放老旧设备算力,支持 Linux、iOS、Windows 等老旧设备组成异构集群提供分布式 LLM 推理算力😆. Github:
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AI Native 的开源技术栈:. - 前端UI: @streamlit .- Mulit Agent 框架: @crewAIInc .- Agent 可观测框架:@AgentOpsAI .- 应用开发: @LangChainAI.- 开源模型部署:@ollama .- 最快的AI Infra: @GroqInc .- LLMOps: @dify_ai .- LLM 微调: @UnslothAI .- 向量数据库: @weaviate_io . 欢迎补充👏🏻.
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GPT-4o 发布之后, @phidatahq 的作者立马结合之前 @karpathy 设想的 LLM OS,使用 GPT-4o 快速实现了一版本原型并放出了代码、Demo 和 Youtube 视频,速度和质量非常炸裂!!🥳🫨. 代码地址:视频地址:
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