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黑洞资源笔记

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  1. 派早报：微软发布新版 Bing 搜索、百度将推出类 ChatGPT 项目「文心一言」等 - 少数派
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    Telegraph
    派早报：微软发布新版 Bing 搜索、百度将推出类 ChatGPT 项目「文心一言」等 - 少数派
    2 月 8 日，微软正式发布基于 ChatGPT 的 Bing 搜索和基于 AI 的 Edge 浏览器功能。其中 Bing 搜索基于下一代 ChatGPT 和 GPT-3.5 打造，响应速度更快、检索结果更精准，并且能够基于近期的信息和资讯向用户提供搜索结果标注和对话式聊天机器人两种交互，前者通过 ChatGPT 为搜索结果提供更为直观的补充参考信息，后者则能应对更为复杂、更加个性化的信息检索请求。

  2. 这是受害的群友提供的骗子的银行卡信息。还有一张转账记录的图就不发了。谁能再查出点别的东西来，麻烦贴在这个评论区。最好能给他点教训。

  3. leetgo 是一个命令行工具，帮助你管理 LeetCode 代码、简化常用的 LeetCode 操作，让解题更轻松~

    leetgo 可以自动生成题目描述、样例代码，最特别的是还可以生成测试代码，让你的代码可以在本地运行、测试，你可以使用喜欢的 Debugger 来调试代码中的问题。

    leetgo 还支持竞赛模式，自动等待比赛的开始时间，第一时间为你生成所有比赛题目，并且可以一键提交所有题目，让你的排名更进一步。

    主要特性
    自动为题目生成描述、样例代码、测试代码
    通过模板引擎自定义配置生成的代码文件，支持对代码做预处理
    支持本地测试，可以使用 Debugger 调试代码
    自动等待并及时生成竞赛题目，一键提交所有题目
    同时支持 leetcode.com (美国站) 和 leetcode.cn (中国站)
    自动从浏览器中读取 LeetCode 的 Cookie，无需手动提供
    自动在你喜欢的编辑器中打开生成的代码文件

    Leetgo | #LeetCode #工具 #命令行

  4. 利用ChatGPT来帮助你快速解析论文

    直接上传一个pdf文件，然后它会利用ChatGPT来回答你针对这篇论文的问题

    上图是对一篇英文论文“Trickle: A Userland Bandwidth Shaper for Unix-like Systems”的提问和回答。 ​​​​

    HumataAI | #工具

  5. 推特将向企业用户收费，拟收1000美元认证月费

    据华尔街日报6日报道，推特将向企业用户收取每月1000美元的品牌认证费。在新东家马斯克的领导下，该公司继续寻求从先前免费的服务中赚取收入。

    华尔街日报引用The Information报道称，对金色验证标记收取高价的消息最先由社交媒体顾问Matt Navarra报道，他查看了该公司的内部文件。马斯克在去年年底提出了这个收取高价的想法。

    据报道，企业的关联账户每月将被额外收取50美元；定价结构尚未最终确定。拒绝支付这个四位数月费的品牌据悉将被取消其金色认证标记。

    华尔街报道提到，推特已经为那些希望在该平台上获得蓝色对勾认证标记的非知名用户推出了每月8美元的服务，这种认证标记以前只有名人、政治人物和记者才能获得。在新的模式下，政府官员将免费获得灰色认证标记。

    此前外媒报道，马斯克发文宣布，将推出较少广告的订阅方案，其中包括无广告版。

    推特2022年12月中推出付费订阅服务以前，一向依赖精准投放广告带来营收。

  7. 这本教程指导你如何用Python一个Git，介绍了在 Python 中实现 Git，以了解更多关于 Git 在内部如何工作的信息。

    本教程与大多数 Git 内部教程不同，因为不会只用文字来谈论 Git，还会用代码来谈论 Git，边学习边用 Python 编写。

    这个教程需要具备 Git 的应用知识，所以不适合Git新手。

    ugit: DIY Git in Python | #教程

  8. 各类名校计算机专业公开课的介绍和导航 《名校公开课程评价网》

    本项目的目标是收录以下内容：

    课程资源链接
    是否有视频
    有哪些作业(homework)、实验(lab/assignment)
    是否有自动测评程序(autograder)
    课程简介，包括前置课程知识，适合哪个阶段学习等等
    课程评价，包括难度、有趣程度、讲课质量、作业难度与质量等等
    非官方的优质课程资源链接（如笔记、课程内容翻译等等）
    后续课程推荐

  13. Nos- 开源以最大化 Kubernetes 中的 GPU 利用率

    nos是开源模块，用于以优化方式在 Kubernetes 上运行 AI 工作负载，提高 GPU 利用率，降低基础设施成本并提高工作负载性能。

    目前，可用的功能有：

    动态 GPU 分区：允许调度请求部分 GPU 的 Pod。GPU 分区是根据集群中挂起和运行的 Pod 实时自动执行的，这样 Pod 就可以只请求绝对必要的资源，GPU 始终得到充分利用。

    弹性资源配额管理：通过允许命名空间从其他命名空间借用保留资源的配额（只要它们不使用）来增加集群上运行的 Pod 数量。