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25k Star，港大开源一款 AI 个性化辅导私教神器，在 GitHub 上杀疯了！🔥 今天带来DeepTutor，港大开源的AI个性化辅导私教！GitHub 25k🌟，100天内爆火了。它把出题、解题、研究、测验、知识管理全整合成一个智能体工作区，让AI真正陪你终身学习。 📌 六大模式无缝切换：Chat、Quiz、Research、Solve、Visualize、Mastery Path共享一个Agent引擎 📌 强大记忆系统：三层记忆+Memory Graph可追溯，上下文始终跟随你 📌 Partners与My Agents：轻松接入本地模型，独立Persona和技能，记忆隔离 📌 知识中心+活书编译：多引擎RAG支持PDF等文档，笔记一键生成可对话书籍 📌 Co-Writer协同写作：智能编辑、标注、TTS，一键导出Markdown 👋使用方法简单直接：pip安装或Docker一键部署，浏览器打开本地界面就能开始聊天学习。支持本地Ollama模型，配置好后直接用自然语言下指令，AI自动规划并执行。 🔗GitHub地址：强烈推荐给学生、终身学习者和想做AI教育工具的开发者，有个真正懂你、记得住的AI私教，还报啥辅导班啊！😄 #开源工具 #AI教育 #个性化学习 #DeepTutor

Denzii 🕊️

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Наука и технологии Образование

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Damn，Anthropic 这次直接把 AI 教育的主流叙事干翻了🤯。。。过去两年所有 AI 教育产品的叙事，全盯着学生端，个性化家教，自适应题库，一对一辅导，讲得都很性感，但Anthropic 直接掉头往反方向走，把 AI 塞到老师手里，而不是学生手里。这个选择的底层逻辑特别朴素，一个老师影响几十上百个学生，帮老师省一小时备课时间，杠杆效应跟帮一个学生省一小时完全不在一个量级，老师才是最懂班级学情的人，谁阅读跟不上，谁需要挑战题，这些判断 AI 替代不了，但 AI 可以把做差异化材料的三个小时全部省下来。更狠的是这四步棋，内置全美 50 州学术标准。合规成本直接归零。隐私标准联合工会制定。教学技能库全部开源。但这些都还不是最核心的，他们没有单纯的做一个 AI 教育工具，更像是在把 Claude 做成老师的认知外骨骼，备课，差异化材料，学情分析，重复任务自动化，当整个工作流都跑在 Claude 上，它就不再是可选工具了，而是一种基础设施，这种工作流粘性，比任何学生端产品都深得多。我觉得这才是 AI 教育更持久的方向，不去追逐取代老师的性感叙事，而是实实在在赋能那些每天站在教室里的人，我相信改变教育最有效的杠杆，往往不是直接改变学生，而是改变那些影响学生的人。

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✨科学界迎来新变化：阿里开源首个统一科学语言大模型阿里通义实验室（ATH-Token Foundry）联合中国人民大学高瓴人工智能学院，刚刚开源了 LOGOS — 一个尝试用同一套科学语法处理多领域科学对象的生成基础模型。核心亮点： - 预训练数据约 44.87B tokens，覆盖7类科学模态。 - 提供 1B、3B、8B 等规模模型，其中1B参数版本在多个任务上展现出较好的参数效率。 - 无需显式3D几何网络，直接通过序列建模实现生成。 - 完全开源：模型权重 + 推理代码 + 技术报告。核心价值： - 用同一套模型 + 同一套科学语法，统一处理原本需要多个领域专用模型的任务（蛋白质、分子、材料、反应等）。 - 参数效率高（1B版本就能在多个任务上表现出色），降低科研门槛，让AI辅助从预测转向生成设计。它把蛋白质、抗体、小分子、化学反应、材料以及界面互作等异构对象，全部统一编码成离散Token序列，用纯自回归方式进行跨领域生成。这为AI for Science提供了一个新的统一框架思路，值得相关领域的研究者和开发者关注和测试。

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10月15日周三🌦️小雨 🤠今天，我好像看清了 Play AI 🎲❣️的价值，静下心来剥离了所有宣传的包装，试看清 #PlayAI 真正的骨架。我发现它的核心可以归结为三个无法被轻易替代的价值点： ✅第一，它卖的不是工具，是省心。它的核心产品不是某个具体功能，而是一个结果：将你的时间和注意力还给你。在别人都在教你怎么更复杂地操作时，它直接让你用一句话的指令，替代掉那些重复、耗神的链上操作。关键不在于自动化，而在于无需你再操心。 ✅第二，它构建了可执行的信任。它解决了AI与区块链之间最根本的隔阂：逻辑与资产的脱节。通过其安全架构，它让一个理性的、永不疲倦的AI智能体，能够在你预设的、透明的规则内，安全地替你管理链上资产。你信任的不再是AI本身，而是你与AI共同认可的那套被锁死的、可验证的执行规则。 ✅第三，它在编织一个自动化网络。它的终极壁垒不是单个功能，而是可组合性。每一个被创建的工作流和智能体，都能成为网络中的一个节点，相互连接、协作。这意味它的价值会随着用户的创造而指数级增长，最终形成一个任何单一工具都无法比拟的、活的自动化生态。所以，#PlayAI 的本质，是一个通过安全规则将你的意图转化为链上行动，并能自我演进的省心系统👏👏。 🧐它不是另一个让你去学习的复杂应用，它是一个让你最终可以忘记操作的应用。最后我们一起观看Play AI 🎲 动画第四集吧！兄弟们互动起来！ #PlayAI #PlayAInetwork #GPlay

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之前跟大家分享过 Android 系统开源虚拟定位工具 GoGoGo，底下评论不少人在问 iOS 有没有。无独有偶，今天在 GitHub 上发现了一款支持虚拟定位到全球任意位置的跨平台开源工具：GeoPort。不仅支持 iOS 17/18 系统，还可以在 Windows 和 Mac 上运行，无需复杂的 Python 环境配置，直接开箱即用。 GitHub：主要功能： - 全球任意位置模拟，可随便更换任意城市或地标 - 支持最新 iOS 17 和 iOS 18 系统的位置欺骗 - 一键启用开发者模式，自动处理复杂的权限设置 - 提供直观可视化界面，点几下就能开启虚拟位置在项目的 GitHub 发布页就提供了安装包下载，有需要的同学可以试下。

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又在为文档解析头秃？云服务太贵？本地库太慢？别急！3秒告诉你神器——LiteParse！ LlamaIndex团队开源的本地解析神器：用Rust语言（一种高性能编程语言）写的，解析速度直接起飞！ - PDF、Word、Excel、PPT、图片全支持 - 带坐标（bounding box位置信息）、布局保留，表格不乱套 - OCR（光学字符识别）随便接，还能出截图给Agent（AI智能体） - Python、JS、Rust、浏览器全都能用完全本地跑，不用联网，不用API key（接口密钥），不用GPU（显卡）！现在做RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）、做Agent，文档预处理全靠它，爽得一批。以前解析文档要么慢、要么贵、要么乱、要么泄数据，现在LiteParse让你本地快速吃掉大部分常规文档，复杂场景再上他们的云版LlamaParse就行。适合人群：搞AI Agent（智能体）、RAG、本地LLM（大语言模型）应用、文档智能、隐私合规项目的开发者。

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为什么很多人的 Agent 用不起来？不管 Agent 多聪明，像Claude Code、Codex、OpenClaw，都会遇到同一个问题：上次说好的偏好，下次对话全忘了。不是模型不够聪明，是记忆架构本身的问题。很多市面上的Agent Memory，说的好听点叫长期记忆，其实就是个聊天记录仓库。最近在 GitHub 看到 MemOS 出的一个本地记忆插件，叫 MemOS Local Plugin，上线没多久就斩获了近万 Star。直接装进你的 Agent 里就能用，Hermes 和 OpenClaw 都已经支持，核心思路是执行即学习。 Agent 每跑一次任务，过程本身就在转化成经验，下次遇到类似的事能直接调用。最近 Local Plugin 2.0 还升级了记忆架构，让 Agent 能从任务里学到东西、沉淀经验。具体3件事： 1、每步操作都会被打分不只记录做了什么，还会标注是怎么做的、哪一步起了作用。这些被拆解成一个个可学习的单元，慢慢积累成可复用的经验。 2、记忆分层，按需读取记忆按层分类存放，短期的、任务相关的、长期沉淀的各归各处。用什么取什么，不会把不相关的东西一起翻出来干扰判断。 3、换 Agent也没事，经验不清零在一个Agent里积累的东西，换另一个也能直接用，记忆资产一直都在。

为什么很多人的 Agent 用不起来？不管 Agent 多聪明，像Claude Code、Codex、OpenClaw，都会遇到同一个问题：上次说好的偏好，下次对话全忘了。不是模型不够聪明，是记忆架构本身的问题。很多市面上的Agent Memory，说的好听点叫长期记忆，其实就是个聊天记录仓库。最近在 GitHub 看到 MemOS 出的一个本地记忆插件，叫 MemOS Local Plugin，上线没多久就斩获了近万 Star。直接装进你的 Agent 里就能用，Hermes 和 OpenClaw 都已经支持，核心思路是执行即学习。 Agent 每跑一次任务，过程本身就在转化成经验，下次遇到类似的事能直接调用。最近 Local Plugin 2.0 还升级了记忆架构，让 Agent 能从任务里学到东西、沉淀经验。具体3件事： 1、每步操作都会被打分不只记录做了什么，还会标注是怎么做的、哪一步起了作用。这些被拆解成一个个可学习的单元，慢慢积累成可复用的经验。 2、记忆分层，按需读取记忆按层分类存放，短期的、任务相关的、长期沉淀的各归各处。用什么取什么，不会把不相关的东西一起翻出来干扰判断。 3、换 Agent也没事，经验不清零在一个Agent里积累的东西，换另一个也能直接用，记忆资产一直都在。

阿西_出海

20,877 просмотров • 1 месяц назад

平时浏览到一篇比较好的国外文章时，常常会想着让 AI 翻译或总结整理笔记，若直接复制会带有乱七八糟的 HTML 标签。面对这个问题，在 GitHub 上发现了一款浏览器插件：cpdown，可一键复制网页内容并转换为 Markdown 格式。 GitHub：主要功能： - 一键复制任何网页内容为干净的 Markdown 格式 - 支持 YouTube 视频字幕提取和转换 - 自动去除广告、导航栏等无用 HTML 元素 - 显示内容的 token 数量，方便给 LLM 使用 - 支持键盘快捷键操作，提高工作效率目前已上架到 Chrome 应用商店，可直接安装，其他浏览器，可手动下载代码本地加载使用。

平时浏览到一篇比较好的国外文章时，常常会想着让 AI 翻译或总结整理笔记，若直接复制会带有乱七八糟的 HTML 标签。面对这个问题，在 GitHub 上发现了一款浏览器插件：cpdown，可一键复制网页内容并转换为 Markdown 格式。 GitHub：主要功能： - 一键复制任何网页内容为干净的 Markdown 格式 - 支持 YouTube 视频字幕提取和转换 - 自动去除广告、导航栏等无用 HTML 元素 - 显示内容的 token 数量，方便给 LLM 使用 - 支持键盘快捷键操作，提高工作效率目前已上架到 Chrome 应用商店，可直接安装，其他浏览器，可手动下载代码本地加载使用。

GitHubDaily

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