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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、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。
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。
互联网技术的快速发展催生了直播、短视频等新兴行业，成为年轻人职业选择的热门方向。微博近期发布的一项调查显示，超过六成的受访应届毕业生对新兴职业如网红直播等表示关注，只有不到四成的人不考虑从事这些职业。最重要的是要有长远的规划和职业认知，不盲目追随成功者的光环是关注自己的兴趣和发展，以实现更加有意义和可持续的职业生涯。
快科技9月21日消息，据资料显示，丰田6月在中国市场的销量为17.45万辆，同比下降12.8%。相比之下，本田6月在华销量为11.31万辆，同比下降19.8%;日产6月在华销量仅为6.91万辆，同比大跌28.0%。在国产新能源品牌强烈的竞争下，丰田汽车试图从技术层面找回属于自己的存在感。近日，丰田发布了其固态电池开发的最新情况。据悉，丰田确认在2026年将下一代电池技术量产上车，技术�
人类城市化发展过程中，势必会对自然造成不少负面影响，其中最为常见的就是鸟类撞上大厦，这不，近日就发生了一起较大规模的集体撞鸟事件。据美媒10月7日报道称，近1000只鸟类在4日晚撞上芝加哥麦考密克展览中心的窗户后死亡，尸体堆得像地毯一般。研究人员估计，美国每年约有亿只鸟类撞上窗户死亡，鸟类生态学家表示，通过调暗灯光，贴上便于鸟类识别的标记等，可预防类似的实践发生。
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�
越来越多人选择灵活就业，尤其是年轻人。统计数据显示，中国灵活就业人数已达2亿人，这一趋势在新型经济业态下愈加明显。就业市场的饱和度也需要被看作一个潜在挑战，需要求职者谨慎选择职业道路。
【新智元导读】GPT-4参数规模扩大1000倍，如何实现?OpenAI科学家最新演讲，从第一性原理出发，探讨了2023年大模型发展现状。「GPT-4即将超越拐点，并且性能实现显著跳跃」。「不管怎么说，从第一原理出发理解核心思想是唯一可扩展的方法」。
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。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
Blue Saturn是一款招聘辅助工具，通过即时验证器帮助中型和大型组织验证大量申请者。它可以分析数百个申请者的信息，在不到1分钟内提供全面的报告和排名。Blue Saturn的主要优点是快速验证、全面报告和智能招聘。
Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
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