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Awesome-Multi-Turn-LLMs：一站式资源库，助力多轮对话研究与应用。

汇总95篇多轮交互相关论文，涵盖多种任务类型；提供10+多轮对话数据集，助力模型训练与评估；整理多种改进方法，如SFT、RL等，提升模型性能
#LLM #资源参考 #AI

Lossless Video Compression Using Rational Bloom Filters：一种创新的无损视频压缩方法，使用有理布隆过滤器实现高效压缩。

利用布隆过滤器的高效空间利用率，压缩率可达0.366；通过有理布隆过滤器优化，突破传统整数哈希函数限制；仅需压缩视频帧差，大幅提升压缩效率

Duckduckgo-mcp-server：通过DuckDuckGo提供强大网页搜索能力的Model Context Protocol (MCP) 服务器

每分钟最多30次搜索请求的高级速率限制；智能内容提取，去除广告和无关内容；为大型语言模型优化的结果格式化
#资源参考 #MCP

一站式SSL证书全生命周期管理工具，解决证书申请、管理、部署和监控的繁琐流程，让HTTPS部署变得轻松高效。

全自动证书申请与续期，省心省力；支持多平台部署，适配广泛；证书过期监控与通知，保障网站安全无忧

AllinSSL | #工具

Awesome-CV-MasterHub：计算机视觉领域的前沿论文库，为研究人员和开发者提供最新研究成果和代码资源。

涵盖超过30个热门CV方向，如图像分类、目标检测、语义分割等；每个领域保留最多200篇最新论文，紧跟学术前沿；提供论文链接和代码，助力快速上手实践

CloudPlayPlus Stone：为远程游戏打造的超低延迟、高画质远程桌面软件。

实现2K分辨率60FPS，延迟仅40ms；支持多种硬件解码方案；定制版WebRTC提升性能
#资源参考 #远程桌面

MCP Node.js debugger：用于 Node.js 调试的 MCP 服务器，可以帮助开发者在运行时 debug 代码。

支持Cursor和Claude Code两大Agent，无缝集成；快速设置断点，实时捕获运行时状态；简单易用，只需几行配置即可接入
#资源参考 #MCP #Cursor #Claude #Agent

《Mathematics for Machine Learning》是由伦敦帝国理工学院David F. Greenberg教授编写的一份讲义，系统介绍了机器学习所需的数学基础。| #机器学习

内容涵盖线性代数、概率论、统计学和优化等核心领域，旨在帮助读者理解机器学习算法背后的数学原理。

讲义结构清晰，注重理论与实际应用的结合，适合对机器学习感兴趣的学生、研究人员和从业者作为自学或参考资料

AI Fluency：Anthropic最新发布一门免费在线课程，旨在帮助用户有效、安全、道德地与大型语言模型协作。

课程基于Dakan和Feller的AI Fluency框架，聚焦“4D”核心能力：Delegation（任务分配）、Description（清晰沟通）、Discernment（审慎评估）和Diligence（负责任使用）。

它探讨了三种AI协作方式：Automation（自动化）、Augmentation（增强）和Agency（代理），强调通过实践技能和思维转变，建立持久的AI协作能力。

课程时长约3-4小时，适合各领域用户，鼓励通过与Claude或其他AI模型的互动练习，提升跨平台AI应用能力
#资源参考 #AI在线课程 #Anthropic

Darwin Gödel Machine (DGM)：一个能够自我进化的代码改进系统，通过迭代修改自身代码来提升性能，解决代码优化难题。

自我改进能力，代码越改越好；基于SWE-bench和Polyglot基准测试验证改进效果；初始版本已展现出显著的性能提升

MiMo-VL：小米推出的强大视觉语言模型，助力复杂推理与多模态任务。

采用原生分辨率ViT编码器，保留精细视觉细节；通过四阶段预训练和混合策略强化学习，性能大幅提升；在多模态推理任务中超越开源基线模型，表现卓越

给程序员的提示词工程实战手册：为开发者提供AI编程助手的高效使用指南。| #手册

提供丰富的代码调试、优化和新功能实现的实用技巧；通过具体示例展示如何将AI工具打造成可靠的开发伙伴；涵盖从基础到高级的提示工程策略，助力开发者提升效率
#资源参考 #工具 #提示词

一款强大的工具，用于从Dify Marketplace和GitHub下载并重新打包Dify插件，生成真正的离线包。

支持跨平台打包，适配多种操作系统；提供详细的使用指南和示例，易于上手；灵活的配置选项，满足不同用户需求

Dify Plugin Repackaging | #工具

Dedoc：自动解析文档并统一格式的开源库。

支持多种文档格式（PDF、DOCX、HTML、扫描文档等）；自动提取文档的逻辑结构和表格；提供REST API，方便集成到现有系统

typed-ffmpeg：为Python开发者提供现代、易用的FFmpeg封装库，让复杂的视频处理变得简单高效。

零依赖，仅用Python标准库，确保最大兼容性；支持304次提交，涵盖大多数FFmpeg滤镜，IDE自动补全无压力；提供JSON序列化和图形化滤镜图，方便调试和分享

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