推荐:zju-cst-fellow — 构建浙大软院校友生态链
项目介绍
在浩瀚的学术和职业海洋中航行,我们渴望一盏灯塔指引前行的方向。zju-cst-fellow正是这样一盏明灯,由浙江大学软件学院(简称“浙大软院”)校友携手打造的一个开源社区。这里不仅汇集了校友间宝贵的联系方式,更是共享求职心得、行业洞见以及校园记忆的空间。无论是正在寻找职场导航的新手,还是希望重拾往日情谊的老友,zju-cst-fellow都是连接过去与未来的桥梁。
技术分析
开源的力量与GitHub的角色
zju-cst-fellow采用了GitHub作为其技术基石,利用版本控制的优势将分散的知识汇聚成海。GitHub不只是代码管理平台,它为社区成员提供了高效的协作环境,使每个参与者都能轻松地修改和完善文档,无需复杂的沟通流程。
Markdown的魅力
Markdown简洁易读的特性被广泛应用于文档编写,zju-cst-fellow充分利用这一优势,确保内容的更新既快速又精准。从求职经验分享到校友通讯录构建,Markdown的直观性降低了新用户的上手门槛,使得信息传递更加流畅。
应用场景
链接校友网络
对于即将毕业或已步入社会的学子而言,zju-cst-fellow是一个无价之宝。它可以帮你迅速定位同专业的前辈,获得宝贵的职业发展建议,甚至直接接触到内推机会。
资深校友回馈社群
经历过职业生涯起伏的资深校友,可通过zju-cst-fellow分享他们的智慧结晶,不仅是个人经验的总结,也是对未来校友的一种鼓舞和支持。
社会人士洞察行业趋势
即使不是校友,任何关注科技和教育领域发展的人都能从zju-cst-fellow中汲取行业动态、就业趋势和学术研究前沿的第一手资料。
项目特色
开放协作精神
zju-cst-fellow倡导开放文化,鼓励所有校友乃至非校友积极参与进来,无论是贡献经验、提出改进意见还是一份简单的问候,都欢迎在此留痕。
持续成长的生命力
不同于静态的信息集合,zju-cst-fellow持续进化,随着每一位参与者的小贡献汇聚成为不断丰富的大资源库。
坚守隐私安全边界
在强调分享的同时,zju-cst-fellow尊重每位成员的隐私权,提倡使用更为持久且私密的联系方式进行交换,如企业邮箱或个人微信,避免不必要的个人信息泄露风险。
总而言之,zju-cst-fellow不仅仅是一个信息交换平台,它是连接校友之间情感与事业纽带的桥梁,是探索未来可能性的窗口。不论你是浙大软院的一员,或是向往这片学术热土的社会人士,都值得在此停留,感受来自社区的温暖与力量。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
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Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
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