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dansdong
@dansdong
程序员,开拓眼界,不谈政治
beijing
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dansdong
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阿台BlueBird🕊️
@QT9277
2 days ago
阿台昨天发了AI短剧教程,今天又被一个开源项目震撼到了! Jellyfish,这玩意儿简直是短剧创作者的福音。我研究了下,一个完全零基础的小白,靠着这个工具硬生生在红果上做到了460万粉丝。 关键是什么?不用会画画,不用懂后期,甚至不用团队! 就三步: 1. 把你的剧本丢进去 2. AI自动帮你搞定分镜和角色 3. 直接导出成片 我看到的数据:104条视频,爆款5300万播放,平台补贴拿到手软。 最骚的是,完全开源免费!GitHub直接就能用。 短剧这波风口,工具就是你的护城河。现在入场还不晚,再等真的只能喝汤了。 项目地址:https://t.co/lhtbyIMVGd
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dansdong
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GOLD
@Honcia13
8 days ago
互联网上最聪明的那批人,最近直接把脑子开源了! 这11个GitHub仓库,真的能让你少走三年弯路。 先码住,再慢慢啃! 1、PilotDeck(OpenBMB) 开源AI智能体框架,几分钟部署一个能自己干活的Agent https://t.co/urhAZsylCs 2、andrej-karpathy-skills(Karpathy) 一个CLAUDE.md文件封神,17万+星,AI编程铁律 https://t.co/LYSw7MQ0hb 3、MemPalace AI记忆系统,LongMemEval接近满分 https://t.co/b44Np0SUQB 4、OpenClaw(Peter Steinberger) 私人AI助理,37万+星,GitHub史上涨得最快的之一 https://t.co/dG9XXoptVG 5、autoresearch(Karpathy) 科研自动化框架,吸星速度离谱 https://t.co/KAjs1OHVLP 6、awesome-claude-code Claude Code顶级玩法合集,FAANG内部都在用 https://t.co/CVXe2ghsQW 7、agent-skills(Addy Osmani) 生产级AI编程技能,3万+星 https://t.co/sdCWzP18BN 8、AI-Agents-for-Beginners(微软) 12节免费课,从零教AI智能体 https://t.co/ZLUN7iVjmD 9、awesome-llm-apps 最大可运行AI应用合集,10万+星,抄作业首选 https://t.co/KtfKxiESvo 10、hermes-agent(NousResearch) 自进化AI智能体,越用越聪明 https://t.co/V0mSlQpSHW 11、qlib(微软) 全套量化投资平台,直接clone对冲基金大脑 https://t.co/6f8qUjBGxD信息差才是最贵的。 别人闷声收藏天天用,你刷完就划走,差距就这么拉开了。 码住 + 转发给还在瞎找资料的朋友 #AIAgents #GitHub宝藏 #Karpathy #开源神器
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dansdong
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阿台BlueBird🕊️
@QT9277
7 days ago
网盘限速这事儿,我真的骂不动了。 百度阿里夸克迅雷……一个个把你下载速度按在地上摩擦,几十兆宽带硬生生活成二十年前拨号上网。不开会员?那你等着吧,下个2G的电影能泡三杯茶。 但阿台现在负债状态,能白嫖绝不交钱👇 最近挖到一个开源工具 LinkSwift,零成本,直接安排: ✅ 八大网盘直链解析,不用装那些臃肿客户端 ✅ 百度/阿里/移动/天翼/迅雷/夸克/UC/123 全搞定 ✅ 免费、无广告,学习资料直接速度拉满 不是广告,纯自用。省下的会员钱够我吃两顿拼好饭了。 🔗https://t.co/gaMn7CXIDD
dansdong
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Gas留在链上
@cevenif
12 days ago
用Claude Code或Codex做开发,但总觉得AI在乱跑?这门课可能正是你缺的那块拼图。 GitHub上有个开源课程叫 Learn Harness Engineering,专门教你给AI编程助手建立一套可控的工作框架,围绕五个核心机制: 1️⃣ 指令 2️⃣ 状态 3️⃣ 验证 4️⃣ 范围 5️⃣ 会话 让每次任务都有据可查、能接续、能验证。12节理论课加上6个实战项目,还有现成模板可以直接塞进项目里用,不用学完整门课也能马上稳住AI。 🔗 https://t.co/7MZukd7ZrU
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沉默的力量
@Veteranswakeup
那杀身体、不能杀灵魂的,不要怕他们;唯有能把身体和灵魂都灭在地狱里的,正要怕他。结束暴政是我们这一生最大的考试!专制暴政只会奴役人民,把所有人变成奴才 韭菜 人矿…
André Krämer
@codemurai
Co-Founder and CEO at Quality Bytes GmbH, Microsoft MVP
Wait for the wind
@andykkk88
dansdong
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开发者Hailey
@IndieDevHailey
12 days ago
🔥 卧槽!扔一个用户名,Maigret狂扫3000+网站把人扒干净!真正的OSINT终极武器! 又挖到一款真·黑科技工具—Maigret(31.4k star)! 输入任意用户名,它自动狂扫3000+网站,秒出一份完整人物档案!零API、零注册、支持AI总结,爽到飞起!🚀 亮点一览: - 3000+站点覆盖:社交、论坛、购物、开发、照片... 支持国家/标签过滤,一键全扫或精准扫 - 递归深挖:找到一个号,自动追踪关联用户名、ID、链接,把小号网络全揪出来 - 情报提取狠:真实姓名、位置、兴趣、其他账号等关键信息直接扒 - AI一键报告:--ai 参数接OpenAI,自动生成调查摘要,懒人福音 - 反封锁强:支持Tor、代理、Cloudflare绕过 - 输出丰富:HTML/PDF/JSON/关系图/Web UI 可视化 3秒上手: pip install maigret maigret 用户名 Windows直接下 standalone.exe 双击就跑,Docker / Telegram bot 也全都有。 适用场景:查网友、合作对象、调查目标... 一个命令,半小时出报告,OSINT玩家必备! ⚠️提醒:仅限合法教育用途,遵守当地法律,别乱来!
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dansdong
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Ren
@FakeMaidenMaker
16 days ago
📚 awesome-harness-engineering,这个项目收录的知识含金量远超这个数字——OpenAI、Anthropic、微软、Meta 的一线工程实践全在里头。 GitHub:https://t.co/2XerPWr1SF 决定 agent 好不好用的,不是模型,是包在模型外面的 herness。 上下文怎么喂、工具接口怎么设计、验证回路怎么跑、记忆系统怎么管——这些加在一起叫 harness engineering,这个项目里的资料让你学到一手工程实践。 LangChain 把一个 coding agent 从 Terminal Bench 第 30 名拉到前 5,靠的就是改了 harness 设计。 微软的 Azure SRE agent 自主处理了 35000+ 起生产事故,复盘文章就在里头。 Anthropic 的长时任务 harness 设计指南、上下文工程指南、Claude Code 内部架构的逆向分析论文,全部收录。 还有 Martin Fowler 写的 harness engineering 综述、 OpenAI 的 Codex agent loop 拆解,覆盖了规划与任务分解、上下文压缩、权限沙箱、可观测、human-in-the-loop 的整条链路。
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dansdong
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WY
@akokoi1
17 days ago
这个AI教学工具的首个Skill,“立体几何解题”已经发布,支持文字解题、图片解题、随机出题。 主流模型测试了一轮,deepseek-v4-pro的性价比最高,0.2~0.3元一次,部分题目生成的准确率甚至比GPT5.5还高。
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dansdong
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鸟哥 | 蓝鸟会🕊️
@NFTCPS
20 days ago
书虫们注意了!你家那堆买来吃灰的技术书,终于有救了。 GitHub上一个叫book-to-skill的开源神器刚火,狂揽2700多Star,玩法是真离谱: 1️⃣ PDF或EPUB直接丢进去 2️⃣ 自动扒目录、核心概念和套路,一键生成技能 3️⃣ 以后敲一句 /书名技能 加话题,它就替你翻书答疑 说白了,吃灰的书秒变Claude Code里随叫随到的私人顾问,这波不亏👇 https://t.co/xGvqveUuAR
dansdong
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Xudong Han
@Xudong07452910
20 days ago
📘 高质量开源项目推荐:《Agents Best Practices》—— 生产级AI Agent Harness设计指南 这是一个 provider-neutral Agent Skill,专为 Claude Code、Codex 等 AI Coding 工具设计,提供构建可靠 agentic harness(运行时框架)的完整最佳实践参考。 核心理念非常清晰: “模型只负责提出动作,Harness 负责验证、授权、执行、记录并返回观察结果。”强调运行时严谨性而非仅靠 Prompt,让 Agent 从“偶尔能用”走向生产级可靠。 仓库包含大量实用内容: 1. Agentic Loop(模型-工具-观察循环) 2. 窄型工具与权限检查 3. 规划模式、流程编排 4. 上下文管理、记忆压缩 5. 技能/连接器、提示缓存、可观测性、评估体系 6. MVP Agent 蓝图生成、现有 Harness 审计清单等 特别适合正在使用 Claude Code、Codex 或构建多 Agent 系统的开发者、AI Agent 工程师和科研工作者。 与我之前推荐的《Learn Harness Engineering》和《Harness Books》高度互补,可作为理论+实践的进阶参考。目前已获得 1.2k+ stars ⭐。 https://t.co/RIGn5unrBe #AIAgent #ClaudeCode #HarnessEngineering #Codex #AI教程
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dansdong
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yibie
@yibie
20 days ago
训练小模型:2026 年最被低估的 AI 技能 2026 年 5 月 11 日,一个叫 CJ Zafir 的人发了一条推文。他想教普通人 fine-tune 开源模型。 2538 个赞,316 次转发,178,000 次观看。这条推文炸了。不是因为他发明了什么新东西——Unsloth 早在 2023 年就开源了,Hugging Face 上的 fine-tuning 教程有几百篇。炸了是因为他在一个所有 AI 公司都在比赛造「更大模型」的时候,反手指向了完全相反的方向:小模型。你自己训练的。在 Colab 上。花几十美元。 两个月过去了。CJ 没有停。 他把这条推文变成了一套完整的方法论:Codex 5.5 做大脑规划工作流,DeepSeek v4 Pro 做肌肉批量生成数据,Unsloth 做训练引擎,Qwen 3.5 4B 做基座模型。然后他用这套方法论,花了 $173 训练出一个 4B 模型,在垂直任务上精度 96%+,击败了 20 倍大的模型。 再后来他做了个 voice agent 的工具调用 fine-tune——成本 $11。 从 $80 到 $173 到 $11。这不是渐进式优化。这是在重置整个 AI 部署的经济学。 一、CJ 方法论:为什么值得认真对待 CJ 不是第一个倡导 fine-tuning 的人。但他做对了一件事:他把整个流程的成本打到了个人开发者可以承受的水平,并且公开了每一步。 工具链 | 角色 | 工具 | 成本 | |------|------|------| | 规划(Orchestrator) | Codex 5.5 | 订阅内 | | 数据生成(Generator) | DeepSeek v4 Pro | API 按量 | | 训练框架 | Unsloth | 免费开源 | | 训练硬件 | Google Colab Pro A100 80GB | ~$0.60/hr | | 推理部署 | llama.cpp / Ollama | 免费 | 数据流水线 CJ 最核心的洞察不是「用什么工具」,而是「怎么造数据」: 「"Low quality data = Low quality model performance"」 他的流水线是自进化的:Codex 设计工作流 → DeepSeek 批量生成数据行 → 每批次过 Quality Gates → Codex 根据上一批结果优化生成规格。结果是越跑越快、越便宜、质量越高。 $80 生成了 1 亿+参数的高质量数据集。 不是简单 paraphrase,是「手工打造」每一行——Codex 设计的多样化 prompt 模板 + DeepSeek 的高速执行 + 可编程的质量门槛。 模型选择 CJ 实测了 Gemma 4 和 Qwen 3.5 全系列后,结论很明确: 「Qwen 3.5 9B 和 4B 是垂直训练的完美基座模型。Gemma 4 在垂直任务上不及 Qwen 3.5。」 他的 Qwen 3.5 4B fine-tune 在精度和延迟上击败了 20 倍大的模型。不是什么小众 benchmark——是他自己在垂直任务上实测的结果。 二、这不是 CJ 一个人的实验——行业数据在同时发声 CJ 的方法论看起来像「个人黑客技巧」,但独立的数据正在从各个方向验证同一个趋势。 市场规模 SLM(Small Language Model,1B-13B 参数)市场 2024 年达到 65 亿美元,年复合增长率 25.7%。SLM 在大多数企业任务上已经匹配或超过 GPT-3.5 级别性能,只需一小部分成本。 性能 阿里巴巴的 Qwen 3.5 9B 在 MMLU-Pro、GPQA Diamond 和 multilingual MMMLU 三个基准上击败了 OpenAI 的 gpt-oss-120B——13 倍参数差距,小模型胜。 另一项独立的 brand normalization 案例中,一个小模型达到了 90.6% 准确率,超越了 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro。 企业已经在省钱——真正的省钱 | 公司 | 方案 | 效果 | |------|------|------| | Knowunity | 用 Distil Labs fine-tune SLM | 推理成本降 68% | | 某客服 agent | 从通用大模型切换到 fine-tuned SLM | 月成本从 $13,000 降到 $400 | | EliseAI | 专门训练的垂直小模型用于住房和医疗 | 推理成本降 60%,延迟降 80% | | AT&T | 专用 SLM 做客服和欺诈检测 | 数百万美元节省 | 400 美元一个月。一个客服 agent。这是几个工程师的年收入可以覆盖无限次 API 调用的部署方案。 三、「数据集工厂」才是真正的护城河 CJ 在 5 月 22 日发了一条推文,八个词: 「"The moat might not be the fine-tune itself. It might be the dataset factory."」 这是整个小模型运动最重要的洞察。Fine-tuning 技能本身正在被民主化——Unsloth 已经能在 3GB VRAM 上训练,Colab 免费提供 GPU,CJ 连 prompt 模板都公开了。当人人都能做 fine-tune 的时候,差异化从「会不会做」转移到了「数据从哪里来」。 中文社区的 AKIRAXCLAW 在一篇分析里补了一个关键观察: 「「CJ 的工作流在 2026 年多数是业界共识,但真正难点不是工具——而是你有没有 200 笔干净数据 + 自动评估脚本。」」 在 CJ 的体系里,Codex 的核心角色是 orchestrator,不是因为它比 DeepSeek 聪明,而是因为它能设计数据流水线、构建 Quality Gates、自进化优化生成规格——它在管理数据生产的质量系统,而不仅仅是生产数据。 四、从边缘到生产线:部署已经在发生 SLM fine-tune 的部署门槛已经降到消费级硬件。Unsloth 2.0 支持 GGUF 量化导出 + llama.cpp / Ollama 部署。一个 3B 参数量化到 INT4 后占用 1.5-2GB 内存,可以在树莓派 5 上运行。Qwen 3-0.6B 在 Pixel 8 和 iPhone 15 Pro 上实现约 40 tokens/s 推理。 2024 年你可能需要一台 A100 才能跑 fine-tune。2026 年你可以在 Colab 上训练、在手机上推理。这种从「数据中心才能碰」到「个人设备上运行」的变化,是 Platform Shift 级别的。 而 NVIDIA 在推动的「Data Flywheel Blueprint」——用生产流量持续生成训练数据,自动 fine-tune,自动部署——正在把这个流程变成企业基础设施。NVInfo AI 用这个方案在三个月内把内部知识助手的质量提升到覆盖 30,000 名员工。 五、成本轨迹:从「公司预算」到「午饭钱」 CJ 的公开成本记录是最好的注脚: | 日期 | 项目 | 成本 | |------|------|------| | 05-13 | 1 亿+参数数据集生成 | ~$80 | | 05-27 | Qwen 3.5 4B 完整 fine-tune | ~$173 | | 05-28 | Qwen 3.5 tool calling for voice agent | $11 | $11。这在硅谷大概是一顿午饭。在印度、东南亚、非洲,是一个独立开发者完全负担得起的预算。fine-tune 已经从「大公司才有资格做的研发项目」变成了「个人开发者用午休时间能完成的 side project」。 六、结论:学会训练你的第一个模型 CJ 给的学习路线图异常简单: 1. 从 1B-4B 小模型开始,不要一上来就搞大模型 2. 用 Colab Pro(A100 ≈ $0.60/hr),不要急着买 GPU 3. 先 fine-tune 7-10 个模型积累经验(SFT → LoRA/QLoRA → GRPO/DPO) 4. 用 Codex 做规划,DeepSeek 做数据生成 5. 理解量化(GGUF)、本地推理(llama.cpp)、KV 缓存 他甚至在 5 月 23 日直接发布了一个「复制粘贴就能用」的 prompt——把整个学习路径封装成一段对话,扔进 Codex 或 ChatGPT,让 AI 带你从 beginner 到 advanced。 这就是 2026 年 AI 技能民主化的真实面貌:不是每个人都需要学会训练模型。但学会训练小模型的人,不再需要 10 人团队和 10 万美元预算。 通用大模型的军备竞赛还在继续。GPT-5、Claude Opus 5、Gemini 3 会越来越强。但越来越多的真实场景正在证明:一个花了 $173 训练的 4B 小模型,在你自己的数据上,比你花 $200/月订阅的通用大模型更好用。不是因为小模型更聪明。是因为它只做了你需要的那一件事。 参考来源:CJ Zafir X 推文系列 (2026.05.11-05.28);AKIRAXCLAW 中文分析;Alibaba Qwen 3.5 benchmark (VentureBeat);Unsloth 2.0 文档;NVIDIA Data Flywheel Blueprint;AT&T / EliseAI / Knowunity / https://t.co/7r0fApoHPJ 企业案例;Manicode / Arendil 独立 benchmark;SLM Market Report 2024-2026
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dansdong
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币天天
@xiaofeilong99
23 days ago
数字人视频这块,又有人把底牌掀了。 Duix Avatar,开源数字人工具,GitHub 1.3万星,主打离线生成视频和数字人制作。 以前做一个像样的数字人,报价动不动几万起步。 现在这类工具开源之后,玩法就变了: 课程讲解可以做数字人; 产品介绍可以做数字人; 出海口播可以做数字人; 短视频矩阵也能批量测试。 注意,别拿去搞未授权冒充,正经玩法是做自己的数字分身,或者用授权素材做内容生产。 真正有价值的是降本。 以前一个小团队做不起的视频资产,现在自己电脑也能折腾。 链接:https://t.co/4eoZH4RMkW
dansdong
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恒星
@vintcessun
23 days ago
今天白天看了一个开源项目,叫 awesome-architecture。本质上它把 21 套真实系统的架构图(AI 网关、RAG、agent、向量 DB)做成可复用的模板,而不是只讲代码。学到了:架构设计不是从零开始画图,而是先理解“别人怎么搭”,然后对比自己的方案哪里像、哪里可以改。有点离谱的是,它还把知识做成 skill,能在 Cursor 里引导你一步步设计系统——相当于有个“架构导师”陪你写方案。 https://t.co/gGPHnIx3at
dansdong
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Dr. Moyu|摸鱼局长
@Jason23818126
22 days ago
普通人玩美股可能不知道要买什么 其实思路很简单: 第一选择:直接定投标普500、纳指100,长期基本都赚钱 第二选择:跟着特朗普买(⬇️附追踪网站) $INTC $DELL $MU 等暴涨个股,他都提前买了 1. Open Cabinet:https://t.co/gXw7MDBbnB 追踪特朗普官员OGE交易记录,数据接近官方 2. TrumpTrades:https://t.co/O2rHPODiLh 特朗普Q1交易可视化数据库(3642+笔),能排序看行业和Top标的,很清楚 3. Trump Tracker:https://t.co/mw32ZJxvbz 覆盖政府人物的交易和资产,浏览方便 4. OGE官网:https://t.co/OLUZ3gOCWW 最权威的原始披露,但查起来麻烦、PDF多、有滞后 5. ProPublica: https://t.co/AXtzBfV5Cx 聚合了很多官员披露,辅助搜索好用 以上都是事后数据,有延迟,适合长期参考 我平时还会多看看特朗普喊话、发Truth、接受采访,经常也能发现机会
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dansdong
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卡神 Karu
@edwordkaru
27 days ago
那些天天在推特上卖几百U教人做AI Agent的博主,估计这波底裤都要被扒光了吧 😂 今天在Github刷到一个直接霸榜的硬核项目:ai-engineering-from-scratch 真不是我吹 🤪这玩意直接把市面上的付费镰刀全给撅了,400多节课 + 20多个阶段,从基础的线性代数一路干到手搓多代理系统(Multi-Agent) 最离谱的是纯开源!0付费! 像咱们这种不是科班程序员,但又天天想着搞vibe coding,想自己弄几个Agent跑跑自动化脚本的,这套资源简直太对口了😏 人家主打一个 “Learn it. Build it. Ship it” 里面的Python、TS、Rust代码全都是现成能跑的,不用在那边对着报错干瞪眼,纯纯的喂饭局! 别管三七二十一先去点个Star防身吧!学不学另说白嫖顶级干货错过直接拍大腿。 传送门: https://t.co/381MUgzRSP
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dansdong
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区块链行情研究
@qkl2058
26 days ago
一位中国开发者做了个免费的"印钞机",名字就叫MoneyPrinterTurbo,在GitHub上已经拿了13000多个星标。 你只需要输入一个主题或者关键词,它就会自动生成脚本,找高清无版权素材,加上字幕、背景音乐和配音,最后输出一条完整的短视频。 这恰恰就是那些TikTok Shop和YouTube不露脸频道用来做到月入六千到一万美元的流程。区别在于,他们得花钱买工具,这个是免费的。 里面都有什么: 脚本生成可以接Claude、DeepSeek、Gemini、GPT,或者你自己在用的任何大模型。 支持批量生成视频,一次出好几个版本,挑最好的用。画面比例可以选9比16竖屏,适配TikTok和Reels;也可以选16比9横屏,适配YouTube。 语音合成带实时预览。字幕可以自定义,字体、大小、颜色、位置、描边都能调。背景音乐可以从内置库里选,也能用自己的文件。 在本地机器上就能跑,带网页界面和API,支持Docker部署。不想装任何东西的话,也能用Google Colab。 不需要订阅,没有水印,没有使用限制。 这个仓库维护得很勤,最后一次提交就在44分钟前。
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dansdong
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Yanhua
@yanhua1010
28 days ago
https://t.co/IwISKZUwNT
dansdong
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阿西_出海
@axichuhai
about 1 month ago
卧槽,有个编程大神把自己的工程经验蒸馏成了一个开源项目 GitHub 热榜第一,Star数直接冲上了9万 + 作者是前 Vercel 工程师 Mat,参与过 Next.js 早期开发,以把复杂技术讲得通俗易懂著称。 他把日常和 Claude 协作的工程实践整理成 16 个 skill,一条命令安装,给 AI 注入几十年的软件工程经验。 最受好评的一个叫 Grim,让 AI 反过来拷问你,沿着决策树逐一确认需求,直到彻底搞清楚你想要什么再动手。 只有 3 句话 42 个词,被不少人评为"token 回报率最高的提示词"。 还有一个 skill 专门解决代码跑不起来的问题,强制 AI 先写一个会失败的测试,再写最少量的代码让它通过,最后重构,经典红绿循环,AI 想走捷径都难。 整套项目不只是教 AI 怎么做事,更是帮你和 AI 建立一套持续对齐的工作机制。
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dansdong
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Russell
@Russell3402
about 1 month ago
https://t.co/aIlT1ox25r
dansdong
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0x鸣人
@LuBtc888
about 1 month ago
兄弟们,ElevenLabs这下真要慌了! 新晋开源神器OmniVoice Studio,支持本地离线运行语音克隆和视频配音,囊括646种语言,全程不用联网、无需调用API,完全免费自用。 🔗 https://t.co/0hENzDqDHr 1. 仅需3秒音频,就能精准克隆任何人声,还能实现跨语言复刻音色; 2. 粘贴YouTube链接,自动完成转录、翻译、重新配音,直接导出MP4成品; 3. 自带全局快捷键,语音实时转文字,任意软件都能一键粘贴使用; 4. 支持声轨分离与说话人识别,可自动剥离视频背景音乐; 5. 一次性批量导入50个视频,后台全自动批量处理。 适配Mac、Windows、Linux全平台,下载就能直接用。 还在花钱按字符充值云端语音工具的,真的可以换赛道了。
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dansdong
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omega.欧米茄.AI
@PierceZhang34
about 1 month ago
顶级AI Agent学习资源推荐(YouTube) 🔥🔥🔥 Mu Li(李沐) | 亚马逊首席科学家 实操党最爱!《动手学AI Agent》系列用PyTorch从零搭建多Agent协作框架,工业级任务调度、实时决策代码全部开源,附完整Jupyter Notebook。逐句精读AutoGPT和ReAct,手把手拆解Agent记忆流与工具调用逻辑,小白也能快速上手 Hung-yi Lee(李宏毅) | 台湾大学教授 零基础入门首选!《AI Agent系统设计2025》系列用“复仇者联盟”比喻多Agent协作,用“哈利波特守护神咒”解释工具调用,抽象概念瞬间变得生动易懂,趣味性和深度兼具 Andrej Karpathy | OpenAI创始成员 硬核技术党福音!《From LLMs to Agents》系列带你从零手搓AutoGPT完整架构,4小时实现递归任务分解,还复现了GitHub热榜项目。直播实时Debug Agent死循环,用VS Code断点追踪工具调用链,干货拉满 Hugging Face官方频道 Agent框架系统学习必看!《10小时精通Agent框架》课程,专注Transformers Agent实战,教你用GPU快速部署个人AutoGPT。另有多专题内容,覆盖多Agent竞拍系统、股票分析机器人等真实场景 Andrew Ng(吴恩达) | DeepLearningAI 逻辑梳理型选手最爱!《AI Agent专项课》用Excel可视化Agent决策树,把复杂任务分解过程讲得清晰透彻。还预告了新课《Multi-Agent博弈系统》,支持本地运行类AutoGPT集群 MIT Efficient ML(韩松 | MIT教授) 边缘计算+Agent爱好者天堂!《边缘计算Agent》系列教你把Llama3驱动的Agent部署到树莓派,量化后仅占2GB内存,让小设备也能拥有强大智能
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