pierrebrunelle 的 awesome-pixeltable-apps:一批 Pixeltable + FastAPI 示例应用合集
pierrebrunelle 发布 awesome-pixeltable-apps,收录 20 多个基于 Pixeltable 与 FastAPI 的示例应用,覆盖果园收成、港口信号、仓库拣货、渡轮订票、药房补货等场景。
pierrebrunelle 发布 awesome-pixeltable-apps,收录 20 多个基于 Pixeltable 与 FastAPI 的示例应用,覆盖果园收成、港口信号、仓库拣货、渡轮订票、药房补货等场景。
文章以美国数据中心 2023 年用电 176 TWh、2024 年 192 TWh 为起点,结合 Berkeley Lab 对 2025 年增长 22%、2026 年增长 29% 的预测,估算 2026 年 AI 用电约 75 TWh。
2025 年爱尔兰数据中心消耗了全国 23% 的计量电力,几乎全部最终转化为热量,但如何处理这些余热该国才刚开始讨论。都柏林一座商业数据中心五年平均 PUE 为 1.27,而 AI 训练机架功耗远超传统机架,正推动行业转向液冷。Tallaght 区域供热项目已用 Amazon 数据中心的余热为 133 套公寓等建筑供热,2025 年减碳超 1,400 吨。
AI 建设热潮推高芯片成本,处理器成为继内存、显卡之后第三个涨价的电脑部件。Intel 自去年年底以来已三次提价,9 月 1 日这轮将高端 Panther Lake 笔记本芯片价格上调 15% 至 20%。
微软研究院一项研究提出 Fork-and-Flush 方法,让长时运行的 Autoresearch 智能体在保留工作区文件的同时清空对话上下文并分叉出 K 条并行分支,从而跳出反复收敛的“idea basin”。
Precision Numerics 发布 Boole-1.7B,一个从 Qwen3-1.7B 蒸馏而来的 1-bit 语言模型,存储权重 247 MB,十项基准平均分 50.55,BF16 基线为 58.83,相当于基线的 85.9%,权重体积缩小 13.9 倍。
NBA_AI 项目用深度学习与传统 ML 结合预测 NBA 比赛让分和胜负,直接从 play-by-play、box score 和球员追踪数据中学习,尽量减少人工特征工程。
GitHub 用户 ggauravky 公开了「100Plus-Days-of-Machine-Learning」仓库,以每天动手实践的方式系统学习机器学习。路线图分 9 个阶段,从机器学习基础、NumPy 与 Pandas 数据处理、EDA、特征工程,到回归、分类、集成学习、无监督学习与降维,最终落到端到端 ML 项目。目前处于第一阶段「机器学习基础」,后续阶段均标注为即将开始。
一项基于 GitHub 上 52,461 个仓库、3,139,779 条 issue 的分析显示,开源软件正从社区协作转向由单个开发者独立维护,AI 编程工具正在加速这一“独自编程”趋势。分析发现,作者数量更多的社区与软件受欢迎程度(下载量、GitHub star 数)呈强相关,社区规模缩小可能意味着软件质量下降。作者认为这一进程并非必然,仍可通过使用 AI 编程工具的方式重新激活开源社区。
摩根大通、摩根士丹利、SMBC 和 MUFG 正探索重大风险转移交易,把 AI 相关贷款中风险最高的部分转给外部投资者,原因是触及了内部 AI 敞口上限。据彭博报道,包括摩根大通和 MUFG 在内的银行财团已花六个多月试图分销与 Oracle 租用的得州和威斯康星数据中心项目相关的 380 亿美元建设债务,部分贷款方愿意折价卖给非银行买家。
一篇技术教程分三阶段讲解文本向量化:从词袋模型、n-gram 到稠密词向量,核心问题是"能从上下文里恢复多少词义"。实验基于 WikiText-2 语料(约 200 万 token、约 3.6 万篇文档),清洗后保留 21,465 行,训练集 1,680,658 个 token、61,822 个唯一类型,嵌入使用词频下限 5,测试集 OOV 率为 0.0417。
作者指出 from_pretrained 更像运行别人的安装程序:pytorch_model.bin 是 Python pickle,torch.load 不可信文件可能触发远程代码执行。
一篇技术教程分三阶段讲解文本向量化:从词袋模型、n-gram 到稠密词向量,核心问题是"能从上下文里恢复多少词义"。实验基于 WikiText-2 语料(约 200 万 token、约 3.6 万篇文档),清洗后保留 21,465 行,训练集 1,680,658 个 token、61,822 个唯一类型,嵌入使用词频下限 5,测试集 OOV 率为 0.0417。
Jeffy 是一个在本地运行的小型 Python 工具,可用自己标注的正解样本训练专用分类器,本次通过 PyPI 上的 jeffy-classify 0.1.0a9 试用。
liyupi/ai-model-world 把 500 多个大模型做成像素小镇角色,按厂商分屋展示,顶部「今日格局」用八块领奖台标出最聪明、最会编程、最划算、最便宜、记性最好、最新发布、国内最强、开源最强。站点提供时间线、排行榜和搜索,跨赛制分数不混算,数据来自 models.dev、Epoch AI、LiveBench、Hugging Face 等,新模型发布与价格调整全自动同步,无需人工维护。
404 Media 报道称,Graylark Technologies 开发的 AI 工具 Raven 新增室内图像地理定位功能,警方可上传一张房屋内部照片,选择搜索区域后数秒内得到疑似房源结果。
研究显示,无分词器的字节级 Transformer 在模型规模扩大时持续优于子词 Transformer,并能自发学到类似分词的局部文本抽象结构。将最多 25% 的中间层限制在这些局部表示上仍可保持下游性能,且生成不确定性集中在局部结构边界,用于投机解码时被接受的 token 数比子词 Transformer 多 3.4 倍。
阿里 Qwen 团队提出 QwenGyre,一个面向超长程在线 RL 的端到端框架,可在不中断执行的情况下弹性重分配 GPU,并通过轨迹处理器重建分支历史、评估部分进展、去重冗余路径。
Zafira 发布 v1.0.0 LTS,一款面向生成式 AI 时代的 Silicon-Native 双模式编程语言,通过 draft 动态原型与 seal 静态验证两种模式消除 Python 与 C++/Rust 之间的取舍。
Cube Core 是开源语义层,可在代码中一次性定义指标、维度、join 和访问规则,再通过 SQL、REST 和 GraphQL API 暴露给 BI 工具、自定义应用或 AI 智能体。
BrickerP/ai-usage-report 是一个个人 AI token 用量时间线项目,支持 Codex、Claude Code、Cursor 和 One API,由现有多 Mac 采集器支撑。
旧金山初创公司 Rune Energy 推出模块化数据中心 RELIC,直接接入太阳能阵列的直流电,绕开电网消纳瓶颈。单个模块长约 8 英尺、功耗最高 100 千瓦,可容纳 128 至 2000 多块 Nvidia B300 GPU,并内置电池保障全天候算力。公司已与太阳能电站签购电协议,现有站点位于加州、得州和马萨诸塞州,并计划扩展至 100 兆瓦算力。
Closed Form 是一个把 OpenAI 模型产出的数学结果用通俗语言解释的网站,覆盖 2026 年 9 月 10 日至 10 月 7 日的合集。该模型共发布 719 篇开放数学问题论文,合并相关论文后得到 372 项结果,其中 172 篇附有 Lean 形式化证明,目前已有 128 项结果被通俗解释。
Wren 是一个完全用 NumPy 从零手写的文本卷积神经网络,卷积层、全连接层、反向传播和优化器均未使用 PyTorch、TensorFlow、Keras 或 scikit-learn。
Portkey 在 GitHub 开源了覆盖 40+ 供应商、2000+ 模型的 LLM 定价与配置数据库,并配套免费、无需鉴权的 API。该库支撑 Portkey AI Gateway 每天 400B+ tokens 的成本归因,数据以每 token 美分计价,涵盖缓存读写、思考 token、批量折扣及 web_search、video_seconds 等附加计费单元。
CAVY 发布 eaal-platform,通过记录学生使用 AI 时的每次提示、回复、编辑与运行,计算 14 项行为信号并生成 Cognitive Interaction Quotient(CIQ)分数。
一个开源复现包用 GPT-2 和 all-MiniLM-L6-v2 对 600 条训练评论(200 条源评论 + 400 条生成评论)计算困惑度、近重复相似度、嵌入密度及组合分数四种检测指标,并据此训练情感分类器。作者发现过滤这些检测分数反而损害了模型表现,测试集为 200 条源评论。包内还含 Mendeley 数据集审计脚本,首次运行需下载预训练模型并占用约 2 GB 磁盘空间。
dimthink/awesome-ai-podcast-notes 是一个把 AI 长播客与 YouTube 访谈转成可检索、可引用 Markdown 笔记的开放资料库,当前收录 935 篇笔记、16 个频道/播客,含 609 篇结构化文稿与 895 篇原始文稿。
开发者 FirePing32 开源 claude-observability,用本地采集器 claude-obs 读取 Claude Code 会话文件,将用量上传至 Next.js 仪表盘,实现账户级分析。采集器约 2,000 行 TypeScript 且无运行时依赖,应用约 6,500 行,采用推送模型,仅上传数字、不触碰登录凭证,支持多机汇总与 5 小时限额追踪。
GizClaw 在 GitHub 开源 FlowCraft,一个用 Go 构建可扩展 AI 应用的模块化工具包,覆盖智能体执行、长期记忆、模型供应商适配与本地交互工作流。
Nvidia 投资的 AI 数据中心公司 Firmus 本周尝试上市,但因投资者拒绝认购而撤回 IPO,其估值原定为 300 亿美元,本将成为澳大利亚史上最大 IPO。
一项由 Benjamin Weisz 主导、几乎全部代码与计算由 Anthropic 的 Claude 完成的工作,给出了 Mertens 函数的新认证界:lim sup M(x)/√x > 1.92036,lim inf M(x)/√x < −1.915021。
Mozilla 推出官方 Python SDK datacollective,用于访问和贡献 Mozilla Data Collective 平台数据集。该 SDK 支持断点续传下载、加载为 pandas DataFrame 或 HuggingFace Dataset、无需 API key 浏览搜索公开目录,并可编程上传数据集。目前处于 0.X.X 版本,API 可能发生破坏性变更。
WorkBuddy 的财务与会计专家从 5,000 行黑五订单数据中清理出 3,000 笔真实订单,揪出 636 万美元的重复项和退款。该工具可清洗 CSV、逐项列出差异并生成可搜索的凭证,还支持从手机发消息让 PC 上的 bot 执行任务。
斯坦福 CS329A「Self-Improving AI Agents」第一讲 Course Overview 学习笔记梳理了大模型演进链条:规模扩展 → 后训练对齐 → 推理时计算 → 智能体与自我改进闭环。
Junseok Kim 发布 Python 原型 Talemaot,把 WhatsApp/SMS/语音等自由文本社区报告经 AI 分类为 UNFCCC 损失与损害类别,人工核验后发布 CSV/JSON 开放数据集。
论文提出 Mode 0——以路侧计算单元(RCU)为核心的第三类 V2X 协调实体,与基站调度和车辆自主选择并列,并给出 Mode 0a–0c 子类、交通风险分类及与 Mode 1–4 的共存方案。
MARGoS 是一个配置驱动的轻量级平台,用于提升 ARGoS 中多智能体强化学习(MARL)实验的可复现性与复用性。它通过配置哈希、端到端种子传播、冻结配置、结构化日志、环境指纹和可导出实验包,支持跨机器与跨时间的共享、重放和验证。该平台从架构、效率、可复现性、可用性和协作五个维度进行了评估,代码已公开。
SoftwareGym 是一套自动合成 GUI 软件环境的流水线,可生成结构多样、功能可执行且经运行时验证的应用,共合成 12 个类别 182 个应用,平均 GUI 任务通过率达 91.5%。
MiroFish-Offline 是 MiroFish 的全本地分支,不再需要云 API,界面改为英文,用 Neo4j Community Edition 5.15 替代 Zep Cloud 知识图谱、用 Ollama(qwen2.5、llama3 等)替代 DashScope/OpenAI API,并翻译了 20 个文件、1000 多条字符串。