每日扫描 Product Hunt 发现值得关注的海外 AI 工具与独立开发机会,重点关注一人可做、SEO 可积累、订阅可变现的方向。
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代码人生:编织技术与生活的博客之旅
海外需求雷达日报 - 2026-05-31
每日扫描 Product Hunt 发现值得关注的海外 AI 工具与独立开发机会,重点关注一人可做、SEO 可积累、订阅可变现的方向。
海外需求雷达日报 - 2026-05-30
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海外需求雷达日报 - 2026-05-29
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⚠️ 今日 Product Hunt 主站被 Cloudflare 严格封锁(浏览器和 curl 均触发 JS Challenge),本次扫描数据来自 PH RSS Feed (
/feed),覆盖 2026-05-20 至 2026-05-28 期间发布/更新的产品。
海外需求雷达日报 - 2026-05-28
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海外需求雷达日报 - 2026-05-27
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海外需求雷达日报 - 2026-05-26
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海外需求雷达日报 - 2026-05-25
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海外需求雷达日报 - 2026-05-24
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海外需求雷达日报 - 2026-05-23
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海外需求雷达日报 - 2026-05-22
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🔥 今日最值得关注机会(Top 3)
海外需求雷达日报 - 2026-05-21
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🔥 今日最值得关注机会(Top 3)
海外需求雷达日报 - 2026-05-20
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海外需求雷达日报 - 2026-05-19
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🔥 今日最值得关注机会(Top 3)
海外需求雷达日报 - 2026-05-18
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🔥 今日最值得关注机会(Top 3)
L40S 大模型部署实录④:160 道题考三个大模型,赢家出乎意料
跑得最快的模型,长文本全部超时。参数最多的模型,总分垫底。最终胜出的是参数最少的那个——76.6% vs 69.7% vs 69.1%。这篇记录 160 道题、6 个维度的完整评测过程,以及为什么"参数大 ≠ 质量好"。
L40S 大模型部署实录③:同一张卡跑三个模型,速度差了 8 倍
Qwen3.5-27B:18 tok/s。Qwen3.6-35B:11 tok/s。gemma-4-26B 双卡:93 tok/s。同样是 L40S,模型选错速度差 8 倍。这篇用真实测试数据告诉你,哪个模型值得你的 GPU 时间。
L40S 大模型部署实录②:48GB 显存塞两个模型——7 个让我崩溃的坑
Free memory: 0.41 GiB。这是我第一次尝试在一张卡上跑两个模型时,vLLM 启动日志里的数字。然后它 crash 了。从第一次 OOM 到三组模型稳定运行,中间经历了 7 种不同的失败姿势。这篇是完整的踩坑记录。