AI信息差
一键生成!AI播客生成器Twocast
项目简介 AI播客生成器，一键生成双人对话式播客。亮点：1. 支持多种生成方式（话题、链接、文档、列表页）；2. 多语言支持，满足不同用户需求；3. 支持三大平台（Fish Audio、Minimax、Google Gemini） ✨ 主要特性 👥 双人播客 ⏱️ 一键生成 3\~5 分钟播客 🧠 支持多种生成方式：主题、链接、文档（doc/pdf/tx...
告别依赖地狱！新型Python打包神器，支持三种打包模式，跨平台，零配置！
分发Python应用时，环境配置和依赖管理常令人头疼，复杂的过程让开发者望而却步。 用户环境五花八门，pip install卡死，依赖冲突崩溃，配置教程写到手酸。 刚开始写公众号的时候，也提过使用 Pyinstaller、py2exe、Nuitka 等方法打包Python应用，但各有各的优势和弊端，依赖问题和打包体积过大问题最为频繁。 最近又发现一款刚刚开源...
Python C扩展模块实例：example
在C中编写Python扩展模块的流程涉及多个核心步骤： 包含Python头文件 编写C函数逻辑 定义模块方法表 创建模块定义结构 实现模块初始化函数 一.文件名examplemodule.c `#include // 1. 实现C函数（Python可调用的函数） static PyObject example_add(PyObject self, P...
MCP-zero能实现将所有MCP tool的informations 外置
MCP-zero能实现将所有MCP tool的informations 外置，agent需要哪个直接通过2段式语义搜索取哪个，节省98%的context window，理论上可以超过现在所有的MCP调用机制的调用工具的上限。 参考文献： [1] MCP-Zero: Active Tool Discovery for Autonomous LLM Agen...
最新收录了 字节的 Trae、Lovable、Devin等 AI 工具的系统提示词
system-prompts-and-models-of-ai-tools 这个项目又更新了，最新收录了 字节的 Trae, Lovable, Devin, Dia Browser 等等 AI 工具的系统提示词。 参考文献： [1] 项目地址：https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-...
一款开源免费的跨平台视频编辑器：OpenCut
无论是剪映还是 CapCut，现在越来越多功能，都需要付费解锁才能使用了。在 GitHub 开源社区上，诞生了一款开源免费的跨平台视频编辑器：OpenCut，旨在成为 CapCut 开源平替。项目还在初期，已经支持时间轴编辑、多轨道、实时预览等功能，视频完全保存在本地，无水印无需订阅。 提供简单易用界面，与 CapCut 类似，跨平台兼容，支持 Web、桌面...
7B小模型也能教出强推理AI
Transformer作者之一Llion Jones，其公司Sakana AI提出的方法让模型“像人类教师一样”教学。如此，模型就像有了参考答案，讲解推理过程毫不费力。这种RLT（Reinforcement Learning Teacher）模式，和过去AI训练方式有两个大不同： 教师模型不用再靠“自己解出题”来获得奖励，而是看学生有没有学懂； 每道题不仅...
Claude Code有救了，这个开源的GUI解决了很多使用体验问题。
Claude Code的强大咱们就不吹了，用过的都知道有多猛。 Claude Code的命令行操作有人说是大道至简，也有人觉得不习惯，最好是有个界面。 而且在命令行操作也缺少了很多东西，比如历史记录、项目管理等等，还有个最重要的点，没有回滚，也就意味着没有容错。 只要是有需求，开源大神就会有动作。 Claudia就是开源的Claude Code GUI，解...
app.py中的celery=app.extensions[“celery”]实现原理
本文使用Dify v1.4.0版本，主要介绍了app.py中的celery=app.extensions["celery"]实现原理。 一.app.extensions["celery"] 源码位置：dify\api\app.py 该代码 celery = app.extensions["celery"] 是在获取Flask应用中已配置的Celery实例。...
ICML 2025 大语言模型竟然有“前瞻思维”？首个词元生成前便能预判全局输出
©PaperWeekly 原创· 作者 | 周展辉 单位 | 上海人工智能实验室 研究方向 | 语言模型对齐 TL;DR：我们在 ICML 2025 的工作（分数 544）发现，大语言模型在生成文本时并不只预测下一个词元—— 在生成首个词元前，其隐藏层已预先编码了完整回复的全局规划信息—— 包括结构特征（如全文长度）、核心内容（如故事主角是熊猫或狐狸）及行...