🏛️ 如果互联网有“人类文明备份”，这一定是其中一个节点。 我们在网上看到的绝大多数“名画”，其实都是被过度压缩、甚至偏色的二传手资料。 大多数人以为艺术资源在 Google 图片里，但网络上的这些名画数字版，大多因为早期数字化处理技术不够先进，或者年久未更新，只能“看个大概”，放大了都是马赛克。 真正能触达原始纹理的入口，其实一直被藏在这个看似“老旧”的俄系站点里。 Gallerix本质上是一个 EB 级（1,048,576 TB）的全人类审美底层索引。 在硬核收藏家和高级设计师的圈子里，它被视为“线上卢浮宫”的镜像服务器。 Gallerix 真正硬核的地方在于它的“暴力存储”逻辑： 1️⃣ 17万+ 超高清底片：这不是简单的缩略图，而是动辄几十 MB、连画布经纬线都能看清的数字存档。 2️⃣ 全维度元数据索引：它不仅有画，还完整保留了创作年份、馆藏地、流派演变轨迹。 3️⃣互动式体验：你可以选择一幅喜欢的作品进行拼图，亲自感受数百年前艺术家动笔时，赋予这些杰作的独特质地，色彩与纹路。 如果你厌倦了被算法包围的短视频审美， 在你的收藏夹里给它留个位子，提高审美就靠它了。

LLM benchmark 的价值在于构建一套能真实反映模型能力、可诊断短板、可持续迭代且评测成本可控的评测体系。 作者通过 MMLU、GPQA、BIG-Bench、IFEval、AlpacaEval、IRT/tinyBenchmarks/DatBench 等案例说明，好的 benchmark 必须重视数据质量、专家人工校验、真实任务贴近性、题目区分度和持续升级，否则很快会因题目过易、标签有噪声或

这是一个从第一性原理出发的机器学习入门教程。为希望像分析软件系统一样分析机器学习系统的工程师而写。 🎯 适合人群 你是一名出色的工程师。你可以凭借自己的深厚经验在白板上画出软件系统。你理解权衡——维护与优雅、性能与复杂性。 你对软件设计有直觉。但你对机器学习还没有这种直觉。 你知道各种工具存在，但无法判断什么时候该用哪种工具。本入门指南旨在建立这种直觉。 💡 与众不同之处 这不是教科书，也

smux 的核心亮点： 全键盘控制：用 Option（Alt）键快速切换窗格、布局、窗口，无需前缀，操作流畅； tmux-bridge 工具：让任意运行 bash 的 AI 代理能读写任意窗格内容，甚至实现多个 AI 代理间消息交互； 自动安装：一键安装 tmux（适配 macOS、Linux），配置好 keybindings、鼠标支持、窗格标签和简约状态栏； 终端多智能协作：通

Claude Code 的运行环境是基于 Firecracker MicroVM、通过快照恢复启动的定制沙箱；其核心由一个名为 process_api 的自定义 init / 进程管理服务和一个未剥离调试符号的 Go 二进制 environment-runner 组成。 作者从该二进制中发现了 Anthropic 内部一个未公开的部署平台 “Antspace”，它支持创建部署、上传构建产物和流式返

在线教学、红队测试或安全研究总是需要多模型对比、参数自适应调优以及输入扰动工具，往往分散且复杂。 G0DM0D3 是一个完全开源且注重隐私保护的多模型聊天界面和研究框架，支持50+模型（Claude、GPT-5、Gemini、Grok、Mistral等），通过 OpenRouter 提供统一的API路由。 G0DM0D3的特色功能包括： 🔥 GODMODE CLASSIC：5条战斗级模

本教程旨在通过实践的方式，帮助你理解和掌握机器学习的基本算法和应用。 特点 📝 详细的理论讲解 💻 完整的代码实现 🔍 丰富的实例分析 📊 直观的可视化展示 ⚡ 即学即用的实践经验

这个一个纯 JavaScript/TypeScript 库，用于多行文本测量与布局。效果如视频。 Pretext 避免了对 DOM 测量的依赖（例如 getBoundingClientRect、offsetHeight），这些操作会触发布局回流，是浏览器中最昂贵的操作之一。它实现了自己的文本测量逻辑，以浏览器自身的字体引擎作为基准（非常适合 AI 友好的迭代方法）。 开发者chenglou的介绍

“每个开发者最终都会形成自己的工作流程。他们有固定的提交信息书写方式、有在发起拉取请求前运行的检查清单、也有在审查代码时遵循的结构。他们手动执行这些流程，在每次会话中向代理解释，并观察代理每次都以不同方式理解。 Agent Skill可以解决这个问题。Skill是一个 Markdown 文件，会在你需要时自动加载到 Claude Code 的上下文中。你只需编写一次工作流程，Agent 每次都会

这个项目是一个 AI 驱动的信息聚合工具，追踪 AI 领域最顶尖的建造者——研究员、创始人、产品经理和工程师——并将他们的最新动态整理成易于消化的摘要推送给你。 理念： 追踪那些真正在做产品、有独立见解的人，而非只会搬运信息的网红（比如我，虽然也不红[苦涩]）。 目前其整理的信息源不超过30个。

在线上使用Claude Code时，发现学习曲线比较陡峭，官方文档多为功能列表，缺少实操方法，导致很多强大功能没能充分发挥。 Claude How To（github.com/luongnv89/claude-howto）是一份从入门到高级的可视化、示例驱动教程。它不仅涵盖了slash命令、内存、技能、子代理、 hooks、MCP协议、插件等全部Claude Code核心功能，还有实用的拷贝即用

在线利用各种AI工具写提示词，常常要反复尝试、浪费大量token和时间。Prompt Master 是一个专为Claude设计的技能，能帮你精准生成适合任何AI工具的高效提示词，最大限度减少无效调用。 Prompt Master 自动识别目标AI，结合任务、上下文、风格等9个维度智能生成最精简有力的提示语，避免无意义啰嗦和反复修正。它支持Claude、ChatGPT、Midjourney、Git

在线开发界面往往需整合多种功能，调度多个AI模型来提升效率，管理复杂的工作流也极具挑战。 Claude Code Best Practice（github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice）是一套以Claude AI为核心，围绕“实践造就完美”设计的智能代码开发最佳实践集合。 它涵盖了Agent、Commands、Skills等模块，支持多模

我想更深入地了解压缩的工作原理，所以我从头开始编写了一个 gzip 解压缩器。 最终得到的是大约 250 行 Rust 代码，可以从文件或标准输入中解压缩 gzip 文件。

团队招人最耗精力的环节，海量的初筛、电话面试，记录反馈，来回沟通的时间成本居高不下。 最近看到 FoloUp 这个开源项目，用 AI 语音来自动完成候选人面试，挺有意思的思路。 只需要把职位描述丢进去，AI 就能自动生成面试题目，生成专属链接发给候选人，对方点开就能直接开始语音面试。 AI 面试官会根据候选人的回答实时追问，不是死板地念题，而是像真人对话一样自然推进。 面试结束后自动生成详

🚀 宇树开源 UnifoLM-WBT-Dataset，开放场景人形机器人高质量全身遥操作真机数据集。 该数据集已于 2026 年 3 月 5 日上线，后续将持续高频滚动更新。旨在构建场景覆盖最广、任务复杂度最高、操作多样性最丰富的人形机器人真机数据体系。 👉 数据集地址：https://huggingface.co/collections/unitreerobotics/unifolm-wbt

“在这个 Github 仓库中，我记录了自己编写一个可自我编译的 C 语言子集编译器的过程。我也会详细说明，这样如果你想跟随学习，就能了解我做了什么、为什么这样做，并提供一些与编译器理论相关的参考。 但不会涉及太多理论，我希望这是一次实用的实践之旅。”

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