大模型背后的数据供应商 - Surge AI
第一次知道Surge AI这家公司是看到Edwin Chen的播客访谈，正值他们第一次出来融资，Edwin极其务实高效的观点让人印象深刻
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豆包AI手机背后的VL模型
根据公开报道，豆包AI手机使用的模型是基于UI-TARS在手机上优化的闭源版本，UI-TARS是在阿里的Qwen2 VL上做SFT得来的，目前开源了7b的版本（Qwen2 VL开源了3b-72b的模型）。这里不再多介绍Qwen（Qwen2 VL其实也已经有了UI Operation的功能），主要关注UI-TARS模型在Qwen2 VL上的进一步改进，分数据和训练两部分。
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使用UTM标签来分析流量来源
我们在做推广的时候，通常会采用多个渠道：cold email、google广告投放、twitter推广、seo优化、社区内容等等，弄清楚我们流量来源和转化效果是至关重要的，这样可以帮助我们进一步优化营销策略。今天分享一种简单的方式来区分流量以及分析转化效果：
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jenni.ai的冷启动与增长策略
jenni.ai是用来辅助论文写作与阅读的工具，目前收入已经达到了$5M ARR，用户2.5M，并还在高速增长，作者表示预期能达到$10M~20M ARR，他们的CEO David Park非常诚意的分享了他们的收入和用户的增长策略，有很多值得学习的地方
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startup的相关福利
最近打算薅一下羊毛，梳理了国外大厂给的福利，主要是云和openai的token
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PyTorch训练加速的量化分析
本文从一个baseline出发，通过软件+硬件各种方法逐步对训练速度进行优化，最终将训练时间减少为1/8
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神经网络架构搜索(NAS)中的milestones
神经网络架构搜索(NAS)今年也是火的不行，本文简单梳理一下个人觉得比较有代表意义的工作，如果有错误或者遗漏欢迎大家指出hhhh
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