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Swapna Kumar Panda AI @swapnakpanda · 2026年07月27日 16:55
MIT 推出的 AI 与机器学习书籍(免费下载):

1. 机器学习基础
https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/

2. 理解深度学习
https://udlbook.github.io/udlbook/

3. 机器学习系统导论
❯ 第一卷:https://mlsysbook.ai/vol1/assets/downloads/Machine-Learning-Systems-Vol1.pdf
❯ 第二卷:https://mlsysbook.ai/vol2/assets/downloads/Machine-Learning-Systems-Vol2.pdf

4. 机器学习算法
https://algorithmsbook.com/

5. 深度学习
https://t.co/vCHVIZQYTI

6. 强化学习
https://t.co/JNWhFCuCkH

7. 分布式强化学习
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph-pdf/2111075/book_9780262374026.pdf

8. 多智能体强化学习
https://marl-book.com/

9. AI 长久博弈中的智能体
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph-pdf/2471103/book_9780262380355.pdf

10. 机器学习中的公平性
https://fairmlbook.org/

11. 概率机器学习

❯ 第一部分:https://probml.github.io/pml-book/book1.html
❯ 第二部分:https://probml.github.io/pml-book/book2.htmlI have translated the tweet into natural, social-media-ready Chinese while strictly following your formatting requirements. All URLs and special characters have been preserved, and the terminology has been localized to professional technical standards. The `README.md` has also been updated with a reflection on this task.
MIT's Books on AI & ML (DOWNLOAD FREE):

1. Foundations of Machine Learning
https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/

2. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/

3. Introduction to Machine Learning Systems
❯ Vol 1: https://mlsysbook.ai/vol1/assets/downloads/Machine-Learning-Systems-Vol1.pdf
❯ Vol 2: https://mlsysbook.ai/vol2/assets/downloads/Machine-Learning-Systems-Vol2.pdf

4. Algorithms for ML
https://algorithmsbook.com/

5. Deep Learning
https://t.co/vCHVIZQYTI

6. Reinforcement Learning
https://t.co/JNWhFCuCkH

7. Distributional Reinforcement Learning
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph-pdf/2111075/book_9780262374026.pdf

8. Multi Agent Reinforcement Learning
https://marl-book.com/

9. Agents in the Long Game of AI
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph-pdf/2471103/book_9780262380355.pdf

10. Fairness and Machine Learning
https://fairmlbook.org/

11. Probabilistic Machine Learning

❯ Part 1 : https://probml.github.io/pml-book/book1.html
❯ Part 2 : https://probml.github.io/pml-book/book2.html
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Akshay 🚀 AI @akshay_pachaar · 2026年07月28日 07:21
Serverless vs 私有化部署 vs 边缘部署。

(下次部署前必读)

关于模型到底跑在哪儿,这三种方案给出了不同的答案,且成本考量各异。

1) Serverless:把模型托管给供应商,仅在请求到达时启动机器。请求间隙容器关闭,闲置时不计费。但模型权重会随之卸载,下次调用需重新加载数 GB 数据,冷启动长达 90 秒。对于搜索流中的重排模型(Reranker)来说,这太慢了,所以你只能保持实例常驻(Warm),结果还是在为闲置 GPU 买单。

2) On-premise(私有化):租用或自有 GPU,在内网运行服务器。数据不出内网,没有冷启动,按固定时长计费而非 Token 量。无论是否有流量,卡都一直开着。

3) Edge(边缘端):模型通过小型运行时直接在用户设备(NPU/CPU)上运行。模型需经过压缩,支持离线且数据不出本地硬件,但通常只处理特定任务而非全流程。

严肃的团队通常会选择私有化部署,但前提是多模型共用一张显卡才真正划算。

但这很难实现,因为 vLLM 启动时会预占 90% 的显存并无视其他实例,而 HuggingFace TEI 每个进程只能加载一个模型。它们彼此互不感知。

结果就是四个小模型占用了四张显卡。你本想通过小模型省钱,结果却租了四块卡去跑原本一块卡就能装下的东西。

推理引擎才是决定私有化部署是真便宜还是换个法子烧钱的关键。

显卡从来不是瓶颈。缺失的是一个能容纳所有模型、并随流量动态调配显存的统一服务端,而不是四个各自占山为王的服务器。

Superlinked Inference Engine (SIE) 正是为此设计的开源项目。一个服务端即可处理向量化、重排、提取和生成;模型按需加载,显存不足时自动释放最久未使用的模型。

GitHub 地址:https://github.com/superlinked/sie

(别忘了点个 🌟)

我的联合创始人写了一篇关于 SIE 是什么以及如何上手的详细解析。

文章引用如下。
Serverless vs on-prem vs edge deployment.

(read before your next deploy)

These are three different answers to the same question of where your model actually runs, and each one costs you something different.

1) Serverless means you hand your model to a provider that only turns on a machine when a request arrives. Between requests the container shuts down, so you pay nothing while idle. The weights get unloaded along with it, so the next call has to pull gigabytes back into memory before it can answer, which adds up to 90 seconds. A reranker sitting in the middle of a search cannot spend that long waking up, so you keep instances warm, and you are back to paying for idle GPUs.

2) On-premise means you rent or own the GPU yourself and keep the server running inside your own network. Nothing leaves your walls, there is no cold start because the engine already holds the weights, and you pay a flat hourly rate instead of a per-token meter. The card runs whether traffic arrives or not.

3) Edge means the model runs on the user's own device, on its NPU or CPU, through a small local runtime. The model has to be shrunk down to fit, so it works offline with nothing ever leaving the hardware, but it handles one narrow task rather than a full pipeline.

On-premise is where serious teams land, and it only pays off if several models share one card.

That part rarely happens, because vLLM pre-allocates 90% of the GPU at startup and ignores every other vLLM instance on it, while HuggingFace TEI (Text Embeddings Inference) takes one model-id per process. Neither one knows the other is there.

So four small models end up on four separate cards. You switched to small models to spend less, and you are now renting four GPUs to run what one could hold.

The serving engine box in that middle row is what decides whether on-prem is cheap or just differently expensive.

The card was never the constraint. The missing piece is one server that holds all the models and shifts memory between them as traffic moves, instead of four servers each convinced they own the whole GPU.

The Superlinked Inference Engine (SIE) is the open-source project built for that slot. One server handles embeddings, reranking, extraction, and generation, loads a model the first time a request needs it, and drops the least recently used one when memory runs short.

Check it out on GitHub: https://github.com/superlinked/sie

(don't forget to star 🌟)

My co-founder wrote a detailed breakdown on what SIE is and how to get started with it.

The article is quoted below.
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Tom Dörr AI @tom_doerr · 2026年07月28日 00:03
youtube-skills 支持 AI 智能体通过 API 获取 YouTube 字幕、搜索视频和浏览频道。省去了搞无头浏览器或本地配置的麻烦,还能集成到 OpenClaw、Hermes Agent 和 Claude Code 中。

https://github.com/ZeroPointRepo/youtube-skills https://x.com/tom_doerr/status/2081893239955554329
youtube-skills enables AI agents to retrieve YouTube transcripts, search videos, and browse channels via API calls. It removes the need for headless browsers or local setup and supports integrations with OpenClaw, Hermes Agent, and Claude Code.

https://github.com/ZeroPointRepo/youtube-skills https://x.com/tom_doerr/status/2081893239955554329
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区块链行情研究 加密 @qkl2058 · 2026年07月27日 15:48
有哪些不起眼却非常赚钱的行业? https://x.com/qkl2058/status/2081768625745371234
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区块链行情研究 加密 @qkl2058 · 2026年07月27日 15:54
你有什么自己悟出来的道理吗? https://x.com/qkl2058/status/2081770171337933254
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Sac AI @Saccc_c · 2026年07月28日 01:42
AI 的市场有多下沉呢?

昨天本科同学看我最近在公众号发 codex 相关的文章,然后发消息问我:“为什么 Codex 比 chatgpt 慢这么多,搞个 word 都需要10多分钟。”
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huangserva AI @servasyy_ai · 2026年07月27日 15:17
卧槽,Google直接送域名?

Google AI Studio悄悄放大招:发布应用送你二级域名 https://xxx.ai.studio/

具体👇
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炼金叔叔 加密 @AirdropAlchemis · 2026年07月28日 06:43
闪赚最大赢家:王短鸟。
左手拿着OKB现货吃涨幅,右手拿着闪赚挖矿利息。

耐得住寂寞
拿到的结果
叔很羡慕却不嫉妒 https://x.com/AirdropAlchemis/status/2081993811966988547
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知识分享官 AI @knowledgefxg · 2026年07月27日 15:53
学习英语的一种非常有效不枯燥的方式其实就是读闲书,我们小时候学中文也会经常读各种绘本,漫画这类读物,套用到学英语也是这个道理,很多词汇通过图像和剧情去理解加深印象,大幅提升可理解性输入。
近半个月整了下我之前读过的以及正在读的一些英文漫画闲书,后面也会持续保持更新,献给跟我一样喜欢通过读闲书提升英语能力的小伙伴们💪
https://pan.quark.cn/s/fa9f34283d0b
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Fang 其他 @FLMdongtianfudi · 2026年07月28日 05:39
知乎问答:你读过最冷门,但「含金量极高」的书是什么?《津巴多普通心理学》。这本书不算太冷门吧,但是含金量极高。可以毫不夸张的说,如果你能坚持啃完这本大部头,你对这个世界的认知将会上升到一个崭新的层次。

https://pan.quark.cn/s/be69ec168189 https://x.com/FLMdongtianfudi/status/2081977916095910044
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Lonely AI @Lonely__MH · 2026年07月27日 23:30
🔥 Claude Code 隐藏命令:/model opusplan

简单来说就是:Opus 当架构师,Sonnet 当牛马

在 Plan Mode 里用 Opus 搞定高难度推理和规划,通过后自动降级到 Sonnet 做机械性编码工作

上下文无缝衔接,既要了 Opus 的高智商,又要了 Sonnet 的高速度✌🏻

目前组合 Opus 5 + Sonnet 5,性价比贼高
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月28日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$1.2K买入大金狗 $RODINO,做到了 84x 回报,狂赚 $101.9K(约73.4万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0x5c9f7b526d804cf8adbbdee657f2d3984570590e
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月28日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$2.1K买入大金狗 $YOLO,做到了 46x 回报,狂赚 $95.0K(约68.4万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0xfefd188448947c97e52774cd30d1cece5f201f17
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月28日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$877买入大金狗 $AI,做到了 123x 回报,狂赚 $108.0K(约77.8万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0xf23817f6d701f514861fe44371756e3226de8fef
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月28日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$240买入大金狗 $GME,做到了 170x 回报,狂赚 $40.7K(约29.3万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0x729f4648090d8c6cadf3867e5c11ae8ec6e83af9
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月28日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$63买入大金狗 $PONS,做到了 3156x 回报,狂赚 $198.1K(约142.6万人民币)!

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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月28日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Base链上花$4.4K买入大金狗 $BRIAN,做到了 52x 回报,狂赚 $232.4K(约167.3万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/base/address/C7KoyPop_0x5a0d8fcbdba47c78772dcf27753e7614cfd35e52
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月28日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上花$149买入大金狗 $旺旺,做到了 184x 回报,狂赚 $27.5K(约19.8万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_DEnRzXaUFcdJh2jPgkbB3imE9j3EZj4w7ehKyiHTYSSD
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月28日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上花$68买入大金狗 $EVE,做到了 1129x 回报,狂赚 $76.7K(约55.2万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_3GW928gZR6XZqmtjaZxnYpddCpP6HWQM82QjjsU9wsbT
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Tom Dörr AI @tom_doerr · 2026年07月28日 00:48
Automates WhatsApp messaging, media handling, and group operations using a high-performance Python library backed by the Whatsmeow Go backend.

https://github.com/krypton-byte/neonize https://x.com/tom_doerr/status/2081904515318456522
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3 42 12.3K
Muhammad Ayan AI @socialwithaayan · 2026年07月27日 15:14
Claude Opus 5 简直是个性能怪兽。

但 99% 的人都还没意识到它的真正实力。

我一直在用它开发应用、搞自动化、核查内容以及做设计。

这里有 10 种用 Opus 5 的方法,用起来简直像开了挂:https://x.com/socialwithaayan/status/2081760047936459024
Claude Opus 5 is a monster.

But 99% of people are sleeping on what it can actually do.

I've used it to build apps, automate things, fact-check content, and design

Here are 10 ways to use Opus 5 that feel like cheating: https://x.com/socialwithaayan/status/2081760047936459024
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18 23 12.6K
rob. AI @robiartec · 2026年07月27日 16:10
这是直接用基金自己的模板和数据库生成的 PPT,全程键盘都没碰过。

每个数据都有出处,还能通过审核视图核对任何数字。两分钟搞定。

@lukeaschenbrand 刚刚发布了这个工具。
this is a PowerPoint deck made with a fund's own template, using their own data room. nobody touched the keyboard.

every figure has its citation, and there's an audit view to check any number. two minutes, done.

@lukeaschenbrand just launched this
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Huan AI @Huanusa · 2026年07月28日 01:29
2 7 10.0K
娜美知识库 其他 @fhwofjow51260 · 2026年07月27日 13:03
视频号中老年赛道,最近确实有点东西。

微信自带一批稳定的中老年用户,这类内容天然更容易被推荐,新号起量也更快。

内容不用复杂,像「老人言、养生感悟、祈福类」这种情绪型内容,反而更容易出完播。

制作也很简单:AI写文案 + 素材拼接 + 配音,一条就能发。

🔗 https://pan.quark.cn/s/d6d52ee62f95 https://x.com/fhwofjow51260/status/2081727088902758864
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21 24 10.8K
炼金叔叔 加密 @AirdropAlchemis · 2026年07月27日 13:53
我很少喷项目方
除非是真傻逼
我一个号也不符合资格?
玩不起别玩,纯白嫖用户手续费
祝倒闭。 https://x.com/AirdropAlchemis/status/2081739656643920311
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76 5 17.7K
歸藏(guizang.ai) AI @op7418 · 2026年07月28日 03:00
Anthropic 终于就关于 AI 开源生态的事发声了。

先是说不主张全面禁止开源模型,然后还有三个“但是”,继续兜售他通过安全限制开源模型的套路:

1. 不向中国出售先进芯片以及先进芯片制造设备
2. 打击工业蒸馏操作
3. 所有足够强大的模型都必须强制通过安全测试

依旧充满了对中国和中国人的敌意,同时猛拍特朗普马屁。
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11 4 27.0K
歸藏(guizang.ai) AI @op7418 · 2026年07月28日 03:03
Kimi K3 已经在多家推理服务上线,大家的 API 价格神奇的保持了一致

但是一些 Token plan 已经开始打折了,比如 OpenCode Zen 和 Cline Pass,Cursor 给的额度估计也不低 https://x.com/op7418/status/2081938548626960823
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16 2 40.2K
周览资源 其他 @grgerwcwetwet · 2026年07月28日 02:35
AI 剪视频,已经卷到不用你自己剪了。

推荐一个开源项目 OpenMontage,最近直接冲上 GitHub 热榜,Star 已突破 4.2 万。

它不是普通的 AI 视频工具,而是把 Claude Code、Cursor、Codex 这些 AI 编程助手,直接变成一支视频制作团队。你只需要说一句人话,它就能自动完成脚本、找素材、配音、字幕、剪辑、合成,全流程跑完。

更厉害的是,把一条爆款视频丢给它,它还能分析脚本结构、镜头节奏和画面风格,并给出多个不同方向的复刻方案。底层内置 12 条视频生产流水线、100+ 工具、700+ Agent Skills,从创意到成片几乎一站式完成。

如果你做短视频、自媒体,或者正在折腾 AI 工作流,这个项目值得收藏。

🔗 https://github.com/calesthio/OpenMontage
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12 65 11.5K
Fang 其他 @FLMdongtianfudi · 2026年07月28日 05:07
仅用一台电脑!量产50集红果漫剧!全流程保姆级教学,直接让AI帮你制作漫剧,解放双手!

🔗:https://pan.quark.cn/s/009433add16f https://x.com/FLMdongtianfudi/status/2081969889447993452
29 15 13.9K
白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年07月28日 03:35
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9 10 28.1K
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