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GitHub 一周热点汇总第8期(2024/01/28-02/03)

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GitHub一周热点汇总第8期(2024/01/28-02/03) ，梳理每周热门的GitHub项目。还有一周的就要过年，我马上就要回家了，大家都开始休假了吗？先一起来看看这周的项目吧。

#1 zed

本周又出现了一个超火的现象级项目，一周完成了很多项目一生的star，它就是zed。

zed 是由Atom和Tree-sitter的创建者开发的高性能多人代码编辑器，看这一句介绍我就已经想去试用了，atom作者的品质基本没问题。

GitHub 一周热点汇总第8期(2024/01/28-02/03)

zed目前可以看到的特性有：

  • zed首先主要的就是高性能，底层采用 Rust，且默认支持 Rust，还自带了 rust-analyzer。
  • 集成AI，Zed 支持 GitHub Copilot 与 OpenAI
  • 团队协作：内置的Channels功能，可以提供团队协作的支持，支持远程开发，同步实时开发。
  • 精美的编辑器：Zed 的突破性性能始于GPUI 框架，这是一种构建 2D 用户界面的新方法。

其实还有很多内容，我觉得还是先下载来试用更直接。

GitHub 一周热点汇总第8期(2024/01/28-02/03)

下面是它的GitHub star，真的是从发布就火的不行。

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#2 LLMs-from-scratch

  • 项目名称：LLMs-from-scratch- 从头开始构建大型语言模型
  • GitHub 链接：github.com/rasbt/LLMs-…
  • 上周 Star 数：6500+

本项目是一个持续构建的互联网书籍，目标就是帮助用户从零开始实现类似 ChatGPT 的大型语言模型的项目。该项目通过逐步构建自己的 LLM，深入讲解了 LLM 内部工作原理，并提供清晰文本、图表和示例。

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本书通过分析和拆解一些教育目的的大模型创造过程，来引领大家体会大模型的深层原理。通过本项目你可以得到：

  • 逐步完成自己的 LLM
  • 解释每个阶段
  • 提供代码示例和补充材料
  • 深入理解大型语言模型工作原理

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目前书籍是一个早期预览版的阶段，还没有完成全部内容，预计要到2025年完成。下面就是目前书籍的目录，大家可以参考。

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#3 google-indexing-script

  • 项目名称：google-indexing-script - 在 Google 上建立索引的脚本
  • GitHub 链接：github.com/goenning/go…
  • 上周 Star 数：3200+

本项目是一个在Google上创建网站索引的脚本。使用此脚本可在 48 小时内将您的整个网站编入 Google 索引。没有技巧，没有黑客，只有一个简单的脚本和一个 Google API。

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作者在博客中详细介绍了脚本的使用和执行原理，感兴趣的可以去详细了解一下。这里有2点作者的重要提示：

  1. 索引！=排名。这不会帮助您的内容/页面在 Google 上排名，它只会让 Google 知道您所有页面的存在。
  2. 该脚本使用Google Indexing API。虽然不能绝对保证每个页面都会被索引，但最近于 2023 年 12 月进行的测试显示了非常高的成功率。

使用本项目依赖nodejs，需要v20 或更高版本，通过NPM安装依赖后就可以正常使用了。执行一条命令就可以完成建立索引的过程，比如：

npm run index <https://it-coffee.com>

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#4 my-tv

本项目是安卓电视直播软件，内置直播源。支持常见的电视安装，如小米电视，可以通过电视助手安装，也可以通过ADB。

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作者的介绍中这样阐述产品特点，我觉得挺好：

“讲好中国故事，传播好中国声音，阐释好中国特色。”

  • 稳
  • 快
  • 免费
  • 无广告
  • 无购物台
  • 无需注册

#5 InstantID

本项目是一款火爆蹿升的AI写真工具，也是发布一两周就已5Kstar。

InstantID只需一张图片，就可以实现ID 保留生成，无论图片表情多夸张，InstantID 都能轻松还原生成出美貌。

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项目发布后有多火爆？火爆到出现了一大堆的假官网。最后逼得主创团队出面澄清，最终大家知道了项目背后的大佬是小红书。本项目有以下特点：

  • 首先，它出图速度非常快，无需模型训练，20-30 秒出定制版的 AI 写真，支持多种风格。
  • 其次，用户只需要上传一张图片即可，什么角度的照片都可以，不需要 9 张，更不需要 20 张。这是由于 InstantID 提出了全新的 ID 保留方法，很有效地平衡训练效率与 ID 保真度。
  • 并且 InstantID 是可插拔的，与现有的文生图模型、LoRAs、ControlNets等完美兼容。

更多的内容可以查看项目的论文和网站，当然还要去试用。

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