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分享独立开发、产品变现相关内容，每周五发布目录1、damngood:一个开源小工具站被收购2、StableDiffusionPromptReader:AI图片prompt查看器3、TextBlaze:AI快捷键模版扩展插件4、个人独立开发之旅:2年内从0到每月4.5万美元1、damngood:一个开源小工具站被收购这是一个开源的小工具站，提供了一些常用的AI小功能。PrivacyPolicy生成器屏幕截图全网页截图字体探测语法修复转录音频作者说这个产品
分享独立开发、产品变现相关内容，每周五发布目录1、Plane:开源的Jira替代产品2、ShopifyApp:靠2个App达到月收入4.9万美金3、jsoncrack:JSON可视化工具4、建立一个年收入120万美元的拍照工具1、Plane:开源的Jira替代产品Plane开源软件开发管理工具，可以轻松管理issue、sprint和产品路线图🧘♀️。开发语言:Python、Typescript，15.8K的Star。“一个人必须从某个地方开始，如果你不开始，你永远也不会知道会发生什么，你必须跳入可能性的海洋。
目录1、LobeChat:一个开源、可扩展的聊天机器人框架2、联动NotionTelegram内容通知3、PDFAI:月收入达到2.5万美金4、pdf2htmlEX:一个PDF转Html的开源项目5、一个AI播客工具，月收入1.2万美金1、LobeChat:一个开源、可扩展的聊天机器人框架LobeChat是一个开源的、可扩展的高性能聊天机器人框架。它支持一键免费部署私人ChatGPT/LLM网页应用程序。这种思想指导了我在Podsqueeze的做法，并帮助我在创业的动态环境中做出更明智的决定。
目录1、Dewey:Twitter书签工具2、stockalarm:股票跟踪提醒工具3、aiCarousels:AI媒体轮播图生成工具4、Reverb:AI语音录制工具5、一个副业项目在线支付工具，交易金额超过100万美元1、Dewey:Twitter书签工具TomHarari开发的Twitter书签工具，在7个月内月收入超过了3000美元。在几秒钟内让你的Twitter收藏书签同步。“经常反思事情的进展，并在必要时改变方向。
初创公司Gradient已经成功融资1000万美元，用于扩大其云平台的采用，该平台允许开发人员托管定制版本的开源语言模型。这项投资由WingVC领投，MangoCapital、TokyoBlack、TheNewNormalFund、SecureOctane和GlobalFoundersCapital也参与了这一轮融资。为了支持其客户基础的持续增长，该公司将利用新关闭的种子轮融资扩大其云平台计划在年底前雇佣8名新员工。
小红书重磅发力“买手”，投入千亿流量和百万扶持计划，要通过“买手经济”形成差异化的电商生态。在小红书的日活用户中，每日有购买意愿的用户近4000万人，买手和商家的机会来了!8月24日，小红书举办了主题为“买手时代已来”的活动，COO柯南在活动上发表了《成就个体的电商时代》的演讲，认为小红书上一些个体正在涌现，他们用自己独特的审美、风格和专长，把好的商品带到用户面前。把“人”放在第一位，建立起超过1亿日活用户的内容社区，小红书的买手们和商家们，会给中国电商行业带来什么样新的变化，是否能在存量市场竞争阶段赢得规模化发展的新机会?将形成什么样的电商新生态?……作为零售电商行业的从业者和观察者，我对于小红书电商的未来有许多的疑问暂时没有明确的答案，只是经过此次小红书link电商伙伴周“买手时代已来”的主题会谈之后，可以明确地是，小红书电商的全面加速，这本身就很有价值。
不论你是做短视频、微商还是做私域IP销售，大家都逃不过一点，每天都在为发布的素材而发愁。今天到底拍什么短视频?就这一个产品有什么好拍的?今天朋友圈的文案都不知道发什么了明天该给代理发什么营销素材?其实，你只要掌握村长今天给你分享的这一套方法，以后你就不用为生产素材而发愁了。任何一个产品、一个账号、一个项目拿到手，你就知道怎么生产内容了。01�
日前，哪吒汽车的哪吒S项目总监晓光，在抖音直播哪吒S拆车，吸引了不少对哪吒S感兴趣的网友关注。哪吒CEO张勇发微博表示，在哪吒S车上，您看到的看不到的地方，用料都很扎实，100万以内的车，没有比我们更好的。增程版车型最大功率170kW，最大扭矩310牛米，CLTC综合工况下纯电续航里程提供200公里和310公里可选。
传统洗衣机洗衣动辄1小时起步，会占用大量的休息时间。海尔发明洗得又快又干净的“精华洗”洗衣机之后，解决了用户的洗衣困扰，也获得了用户的认可。海尔洗衣机还将持续推动“精华洗”科技自身的升级，以及这项科技在不同品类洗衣机中的推广落地，继续创造新的增量空间。
瑞典的在线支付和零售服务提供商Klarna宣布推出一系列新功能，旨在提高用户购物体验。最引人注目的是他们的AI图像搜索工具“ShoppingLens”，允许用户通过拍照快速找到购买的商品，涵盖了超过1千万种商品，包括服装和电子产品，并与应用程序中的搜索和比较工具中的超过5千万家店铺优惠相匹配。全球的零售商现在可以整合这一体验。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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