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Zain Kahn
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Scaled products to 10M users + I write the world's biggest AI newsletter @superhuman_ai (1M readers). I share insights on AI, robotics, and building companies.
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Zain Kahn
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#主題貼#
Claude Code 的開發者剛剛洩露了工程師們錯過的 15 個隱藏功能: 完整列表請見評論! 附:我每天都會在這裡與超過 20 萬名工程師分享 1 個實用的 AI 編碼技巧:codenewsletter.ai/subscribe?ut...…
CRTR
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Zain Kahn
03-30
主題貼
#主題貼#
別再浪費幾千塊錢去上那些價格虛高的AI訓練營了! 你完全可以通過這些渠道免費掌握同樣的技能 👉 詳情請見評論。 獲取更多免費的GenAI資源:codenewsletter.ai/subscribe?ut...…
GENAI
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Zain Kahn
03-26
別再猜測你的機器到底能處理哪些 LLM 了。 llmfit 只需幾秒鐘就能分析你的硬件,找到最適合你的本地 AI 型號。 附:這裡分享更多實用、簡潔的 AI 資源,供超過 15 萬名工程師使用:codenewsletter.ai/subscribe?ut...… 因此,llmfit 不會像其他工具一樣下載模型後出現記憶體不足 (OOM) 錯誤,而是先掃描你的 RAM、CPU、GPU 和 VRAM,然後從以下四個維度對每個模型進行評分: 1. 品質 - 參數數量、模型系列、量化懲罰 2. 速度 - 針對你的後端(CUDA、Metal、ROCm)的預估 tok/s 速度 3. 適配性 - 記憶體使用率與可用硬體的匹配度 4. 上下文 - 上下文視窗與你的使用場景的匹配度 每個模型都會獲得一個標籤:完美 / 良好 / 勉強合格 / 太緊。
SCANS
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Zain Kahn
03-16
在你花2000美元購買人工智能課程之前,請先閱讀本文。 現在很多人都在購買昂貴的人工智能課程。 但說實話,他們中的大多數人其實沒必要花這麼多錢。 世界上一些最好的人工智能學習資源已經是免費的了。而且這些資源並非出自自封的人工智能專家之手,而是由那些真正構建支撐這波人工智能浪潮的模型、芯片、工具和基礎設施的公司創建的。 如果你想真正學習人工智能,直接從源頭學習才是明智之舉。 但在此之前,不妨先看看這個擁有超過20萬名人工智能/機器學習工程師的社區中分享的100多種此類資源: 以下是來自行業領先企業的 10 個免費 AI 學習平臺: 1 - 𝗔𝗻𝘁𝗵𝗿𝗼𝗽𝗶𝗰: lnkd.in/e5fK7QUA 2 - 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲: http:/grow.google/ai 3 - 𝗠𝗲𝘁𝗮: lnkd.in/et6wz-ta 4 - 𝗡𝗩𝗜𝗗𝗜𝗔: lnkd.in/e8aHmFxc (GOATed) 5 - 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝘀𝗼𝗳𝘁: lnkd.in/ej85NeZc 6 - 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗔𝗜: http:/academy.openai.com 7 - 𝗜𝗕𝗠: http:/skillsbuild.org 8 - 𝗔𝗪𝗦: http:/skillbuilder.aws 9 - 數據: http:/deeplearning.ai 10 - 學習進度: lnkd.in/eajVCrvv 如果你真的想認真學習人工智能,最大的進步通常來自於堅持不懈,而不是參加其他課程。
ML
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Zain Kahn
03-09
終於,每個人都能體驗到屬於自己的託尼·斯塔克時刻。 > Lemon 利用語音指令自動完成數小時的繁瑣工作
Lemon
@heylemon_ai
03-09
Turn what you say into what gets done. Lemon eliminates hours of busy work with voice commands. The average user saves 8-10 hours/week with Lemon. Here are 6 of the most powerful ways you can do the same. RT + Comment "Lemon" to get 30 days free. Or just try it now at:
TONY
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Zain Kahn
03-09
讓你的指令轉化為實際行動。 Lemon 通過語音命令幫你節省大量繁瑣工作。 普通用戶每週使用 Lemon 可節省 8-10 小時。 以下是 6 種最有效的省時方法。 轉發並評論“Lemon”,即可免費試用 30 天。 或者立即訪問 heylemon.ai 體驗。
LEMX
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Zain Kahn
03-09
這 16 個代碼庫絕對是 AI 工程師最常用的(趕緊學起來!) 它們主要用於加快推理速度、優化 LLM 速度、提高 GPU 效率等等。 附:我會在這裡(免費)與超過 20 萬名 AI/ML 工程師分享這些資源:codenewsletter.ai/subscribe?ut...…
ML
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