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Obsidian Weekly 20250907 期：能显示自定义置顶笔记和最近笔记的主页&高度可控的版本管理系统]

本期 obsidian weekly 详细内容请见 （附交流群入口）： [PKMer_Obsidian Weekly 2025-09-07：能显示自定义置顶笔记和最近笔记的主页&高度可控的版本管理系统] ( https://pkmer.cn/show/20250909001108 ) 本期主播：@杰森_He

顶级工具人！夸克接上Ai后有多离谱？

用夸克自学真的爽! 感谢前辈们提供的模型

AI抠图神器BiRefNet，无脑超精细一键抠图，办公效率翻倍（附安装包）

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A I时代，教师从未如此重要

所有卷帙浩繁的世界，起初都有良师的开卷。今天是第四十一个教师节，一起致敬辛勤耕耘的全体人民教师。未来时代，何以为师？我们试图回答这个极其严肃的问题，回顾教育演化史，教育从来不只是知识的传递，更是人与人之间的情感连接。提灯引路，育梦成光。师者为光，照亮前方！

ChatGPT之父伊利亚：AI将学会人类一切能力

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从候选到排序：HSTU Ranking实现细节复现

本期视频我们进入 HSTU 复现系列的第三篇：Ranking 代码部分！ 会带大家完整走一遍 数据准备 → 模型（DLRM-HSTU）→ Loss 设计 的流程，重点讲解 Ranking 与 Retrieval 的关键区别 — 候选ID输入。 我们还会演示如何把 MovieLens 数据转成 KeyJaggedTensor，梳理整个多任务 Loss 的实现逻辑，并揭示m-falcon的核心秘密。 欢迎留言讨论你的复现心得，也可以分享你在 Ranking 实现中的踩坑经验！也期待大家分享multi-target rab实现! 相关代码 HSTU（up主实现）: https://github.com/foreverYoungGitHub/generative-recommenders-pl HSTU（官方实现）: https://github.com/facebookresearch/generative-recommenders 相关论文 HSTU: [2402.17152] Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations

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