React 可以写一切了
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- react native
- chrome extension
本人也整理了一套自以为是的技术栈，欢迎大家指正
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一个虚拟试穿的应用，向WhatsApp发送人物和衣服照片，即可得到虚拟试穿效果图

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Zerox 冲得太快啦，我在抖音都看到有人介绍。
一种超级简单的 OCR 方法，使用 AI (gpt-4o-mini) 轻松识别文档，并返回 Markdown 格式，据说识别率超高。
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#每日推荐 TailwindCSS 生成器

如果你在用TailwindCSS, 想要提高效率和美化效果，那么你可以试试这个工具，堪称10x开发利器

⚠️ 该工具并不那么完美

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🔍 大模型可有效为个人事务的重要性打分
👉 实验提示如下（灵感来自《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》）：
# 请为下列事件在记忆中的重要性打分：
## 背景：我是一个26岁的打工人
## 事件清单
- 今天早饭吃了面包
- 今天上班迟到了
- 明天有个预期收入 1

一个学术项目网页模板库，响应式设计，支持作者、摘要、论文链接基本信息展示、支持嵌入图片、视频，支持LaTeX公式，提供BibTeX引用格式

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这里和大家分享一下海外比较知名的一人公司和独立创客的统计数据
(数据来源 StarterStory，共158条记录。当然这里都是一些成功的“幸存者”，并不是对整个生态的采样，但是看看高端局的数据相信对大家也是有助益)

1. #一人公司 年营收统分布

所有的东西最终都是复利的积累。金钱的复利只是行动和思考的复利的积累的滞后的体现。如果只关注金钱的复利而不关注更本质的行动和思考，就好像 95%的精力在关注血压血糖的测量，而只把 5% 的精力用于关注锻炼，睡眠和饮食。

免费账户的 Claude 3.5 Sonnet 也能生成 SVG 卡片，快去注册个帐号试试吧。

学习到了各类卡片 <Lisp结构化提示词> https://t.co/vCOTcG9c5f

如何构建糟糕的 RAG

作者 @jxnlco 使用了一种反向思维方法来阐述如何构建一个优秀的 RAG 系统, 包括性能优化、用户体验、数据管理、定制化、持续改进等各个方面。

反向思维方法:
作者提出, 通过思考如何构建最糟糕的 RAG 系统, 我们可以更好地避免潜在的陷阱, 从而构建出优秀的系统。

延迟问题:

聊聊 Claude 开源的金融分析可视化项目。

1用户交互：用户通过前端上传数据或提问。
2前端处理：前端将请求发送到 API。
3Claude AI 处理：
◦数据分析过程：解析用户输入，提取关键信息，分析数据结构和类型。
◦决策过程：确定是否需要生成图表。

Meta 刚刚低调发布了一个最小且快速的 LLM大模型训练和推理框架库Meta Lingua。 目的是让更多人来训练 llama。可以 24 小时训练出一个 llama 7B，MMLU达到 48%。在许多下游任务上获得了非常强大的性能，并且与DCLM 基线 1.0的性能相匹配。

国内大模型要笑醒，训练一个国产大模型只需要 10

claude + gamma + napkin 的组合好用到爆炸，做一个技术分享的 PPT 就只需要两个小时。

1、整理素材给到 claude 帮我输出 markdown 文案；
2、文案放到 gamma 中来生成 ppt 演示稿；
3、用 napkin 来根据文案生成一些图表搭配放到 gamma 中。

MetaGPT开源了AFlow：自动化智能工作流生成系统

AFlow使用蒙特卡罗树搜索方法自主生成和优化工作流，它就像下棋时考虑各种可能性一样，来探索不同的操作组合

性能：
1、在编程、数学、问答上超过了人工设计的工作流
2、以GPT-4o成本的4.55%在HumanEval上达到了同等水平

卧槽，Anthropic AI刚刚开源发布了Anthropic Quickstart——就是Claude 金融动画数据分的全部源码。

上传电子表格、文档或财务图表，并通过精美的可视化效果立即获得可操作的动态图表。

使用源代码在几秒钟就可以自己部署。项目链接👇

开源 AI 搜索项目: 搜索-提取-总结流程

这个项目展示 AI 搜索引擎的基本概念, 通过一个简单的 Python 程序实现搜索-提取-总结的流程, 作者 @feng

主要功能:
- 使用 Google 搜索 API 搜索前 10 个网页
- 爬取并提取网页文本内容
- 将文本内容分块并保存到向量数据库
- 使用查询进行向量搜索,

Claude 金融数据分析师

Claude 的第二个 Quickstarts 项目, 利用 Claude AI 的能力和交互式数据可视化功能, 用于通过聊天界面分析金融数据。

主要特点和功能:
- 智能数据分析: 该应用由 Claude AI 驱动, 具体使用了 Claude 3 Haiku 和 Claude 3.5 Sonnet 模型, 可以进行高级的数据分析和解释。
-

WhisperMesh: 语音增强 RAG 聊天机器人项目

结合语音和文本交互的聊天机器人开源项目, 使用 RAG 框架来提供个性化、数据驱动的对话, 集成了多种先进技术, 包括 Haystack、Cohere、Qdrant 和 GroqCloud。

系统架构:
- 使用 Streamlit @streamlit 创建交互式界面
- 文档处理: 将 PDF 转换为文本,