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Source channel @githubtrending · Post #15072 · Aug 18

#other#automation#automation_templates#integration#n8n#n8n_automation#n8n_template#no_code_ai#no_code_automation#workflow_automation You can use a large collection of ready-made automation templates for n8n, an open-source, low-code workflow automation tool that connects over 350 apps. These templates help automate tasks like email labeling, social media posting, document processing, chatbots, and data analysis without needing to build workflows from scratch. This saves you time and effort by letting you quickly implement smart automations for business, marketing, support, and more. n8n’s visual editor and AI integrations make it easy to customize workflows, improving your productivity and operational efficiency with minimal coding. https://github.com/enescingoz/awesome-n8n-templates

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探索号

@seeker_rc · Post #20227 · 05/11/2026, 06:25 AM

来个民科风暴:我要把这头上的 token 给他换成 DNA ai 说让我把这个实验写论文 投顶会,投图灵 我是这个时代新范式的引领者。 我要是刚 ai ,我肯定就信了。 下面开始介绍(吹) 先说问题 token embedding 有个我觉得很根本的毛病:它把"这个词是什么意思"和"推理过程中积累的上下文"塞进同一个向量里,然后每层都覆盖一遍。 残差连接解决了梯度消失,但解决不了这个问题——原始语义和推理状态混在一起,没有办法分开。你想知道"这个 token 原本是什么意思",在深层网络里做不到。 这不是调参能解决的。是结构问题。 我的假设 如果信息承载物本身有两个物理隔离的区域——一个永远不变,一个随推理动态演化——会怎样? 灵... via V2EX 分享创造 标签: #grade#token#Phase ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。