马蒂·洛德尔教授：“最有效的学习方式” ｜ #经验

一个名为提供使用LaTeX撰写研究论文的技巧和资源的项目 | github

项目包含了论文写作建议、表格和图形的组织示例，以及CVPR/ICCV/NeurIPS等会议的LaTeX模板。

手把手带你打造一个媲美 macOS 的 Linux 生产力系统 | blog

Awesome-llm-and-aigc: 精选的 LLM、视觉基础模型、AIGC 相关的资源集合, 适合作为持续学习和实践的参考指南, 作者 @andysingal

※ 大语言模型(LLM)相关:
- 收录了从 GPT 系列到 Llama、ChatGLM 等主流开源模型
包含模型训练、推理、部署等全流程工具
- 涵盖多语言实现(Python、C++、Rust 等)
- 提示词学习和优化项目

※ 视觉基础模型:
- 收录 SAM(Segment Anything)等视觉大模型
- 包含图像分割、目标检测等视觉任务相关模型
- 多模态模型融合应用

※ 应用开发平台:
- LangChain | LlamaIndex | Dify 等主流开发框架
- 向量数据库解决方案
- 主流 RAG 框架

※ 垂直领域应用:
- 医疗、法律、金融等专业领域的模型
- 学术研究相关工具
- 教育培训资源

X，为什么要给我推这种广告？？

如何向 8 岁小学生解释ChatGPT 的运行原理？【3B1B：LLM的本质是单词预测器】 | youtube

LLM的本质是一个复杂的数学函数，它只做一件事：针对给出的任何文本，预测下一个单词。

要构建一个聊天机器人，你需要先给出一些文本，描述用户与假想的AI助手之间互动。用户的输入是这次互动的开始，然后，你让模型反复预测AI助手会“说出”的下一个单词，这就是用户得到的输出结果。

但是，LLM 并非以确定方式预测下一个单词，而是为所有可能的下一个单词分别分配一个概率。这样的话，如果你允许LLM以更随机方式，选择可能性更低的下一个单词，输出结果会看起来更自然。

因此，这意味着，对于一个固定的提示词，LLM 每次给出的答案通常是不同的。

专访"Prompt之神"李继刚 | 文章

ReadKidz: AI 驱动的一站式儿童多媒体内容创作平台, 让用户能轻松制作图书、视频和歌曲等儿童内容

核心定位
- 一站式儿童多媒体内容创作平台
- 通过 AI 技术简化和加速创作流程
- 面向教育工作者、家长和内容创作者

特色功能
- 表情控制: 创建富有表现力的角色
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- 分镜创建: AI 辅助故事创作
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主要功能
- 创作类型: 儿童绘本 | 儿童故事 | 儿童歌曲 | 故事视频 | 睡前故事视频
- 技术特点: 100+ 创作模板 | 60+ 绘画风格 | 10+ 专业配音选项 | AI 辅助故事生成 | AI 辅助插图创作

平台优势
- 一站式解决方案, 无需在多个工具间切换
- 角色和故事的一致性保证
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- 开放式提示词系统, 支持自由创作
- 内置表情控制和姿势控制功能

Readkidz_AI_Powered_Children's_e_Picture_Books_&_Story_Creation.webm

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