信息流

IT之家 11 月 5 日消息，苹果开发者官网昨日（11 月 4 日）发布公告，宣布面向 App Store 开发者上线了“订阅挽留”功能。用户在 iPhone、iPad 或 Mac 上尝试取消自动续订订阅后， 开发者可以在取消流程中插入文字、图片或特别优惠，例如折扣、延长会员期或说明继续订阅的理由。 该功能已在 App Store Connect 中开放，适用于自动续订订阅，开发者还可设置用户资格条件以及两次挽留信息之间的等待时间。 IT之家援引博文介绍，苹果同时推出了独立的 Retention Messaging API。通过申请获得权限后，开发者可以根据订阅者的订阅状态、历史等信息，决定向其展示何种挽留内容。对于订阅用户而言，未来看到的可能不是统一的“确定要取消吗？”提示，会呈现更具针对性的优惠或劝留页面。 科技媒体 MacRumors 解读认为，这项变化有利有弊。好处是，取消订阅时可能获得原本不会主动提供的折扣或优惠， 相当于一次“议价”机会 ；但另一方面，原本简单的取消操作可能被更多弹窗、图片和促销信息打断，增加退订阻力。苹果并未表示会限制开发者展示挽留信息的次数或形式，只提供了消息间隔等配置选项。 值得注意的是，该功能并不等于“禁止取消”。用户仍可继续完成退订流程，开发者也无法直接阻止用户关闭订阅。

IT之家 11 月 4 日消息，博主 @数码闲聊站 今日发文，称行业预计内存短缺将持续至 2029-2030 年， 各家手机厂商反映 BOM 采购价也在持续走高 。 博主透露，AI 服务器配套芯片抢成熟制程产能，连带 OLED IC 也开始缺货涨价， 预计 2027 年会更显著 ，听说已经有手机厂商开始囤货。 据IT之家昨日报道，十铨科技在 2026 财年第三季度法人说明会表示， 内存需求最旺盛的时期，可能会在 2026 年第四季度至 2027 年第二季度到来 。SK 海力士、三星和美光等 DRAM 厂商的 2027 年产能已经售罄，大客户早就和这些大厂签订长期供货协议，第三方市场越来越难采购到内存。 今年 10 月底，央视财经报道， 目前内存出厂价仍然在涨 ，但是由于不少渠道商前期囤了很多货，而大部分消费者在内存价格高企的时刻选择观望，整个市场需求下滑，为了迅速回笼资金减轻库存压力，不少渠道商还是会选择降价出货。 业内人士表示，内存市场价格出现小幅下调，主要是有些渠道商资金压力大，必须出货回笼资金，但大家都是高成本进货，谁也不敢降太多，于是市场出现了报价坚挺、成交冷清、局部倒挂的现象，整个渠道库存和资金压力正在累积。

工作五年，一家主动离职，两家已经倒闭，仲裁要薪，一家给了一家还没给，现在这家又开始不发工资了。我人嘛了！！！留还是跑呢

随着模型能力的提升，越来越觉得，macmini这种小主机才是个人终端的归宿。耗电小，能力强，对AI适配友好，可24小时开机运行。这不就是一台带gui的个人服务器么。而macbook或者windows这种，前者一个笔记本一直开机远程总感觉很奇怪而且好像还需要一直开盖，后者的功耗和耗电感觉有点夸张 以后的工作形态可能是这样的，手机上远程指挥下达命令，macmini远程执行。基本所有的和电脑的交互工作，编码，等等都交给AI来做。 人无论身在何地，都可以手机上对话下达命令。这就是现在各种bot盛行的理念。当然云端的bot毕竟还有很多局限，拿不到个人电脑的东西，但是如果是自己的macmini，那很多都很方便了。

Have I befriended a murderer?

IT之家 11 月 5 日消息，在没有任何预告的情况下，网易《永劫无间》官方刚刚宣布已正式支持英伟达 DLSS 5 技术及神经渲染（Neural Rendering）技术，早于《燕云十六声》的 11 月 24 日，并同步支持最高 6 倍插帧，成为真正的全球首批支持该技术的游戏。 网易官方表示，DLSS 5 通过 AI 模型参与画面重建，在纹理细节、皮肤次表面散射、接触阴影与头发渲染等方面带来更精细的表现。 《永劫无间》服务器原计划于 11 月 5 日早 7:00-12:00 进行停服维护，但截至IT之家发稿仍未开服。 据官方介绍，开启 DLSS 5 后，《永劫无间》聚窟洲、蓬莱岛等场景中远景建筑的结构层次、水面反射的连续性与植被纹理的清晰度均有提升，人物近景的皮肤与发丝过渡更为自然。 相关阅读： 《 国内首款：网易〈燕云十六声〉官宣 11 月 24 日实装英伟达 DLSS 5 》

写程序，咱们习惯了确定、可复现性，所以始终不能彻底理解这个“涌现”，总是说不清道不明的 大家理解啥叫“涌现”吗？这个“涌现”到底是怎么来的？ 也看了些文章，始终没彻底理解

如题，plus月卡快到期，闲着没事儿想扫下我的某个群聊的视频记录，统计下发言人，微信直接提示账号风险把我踢下线了，他怎么知道的？

不是量化，也没回测，纯google ai studio网页端选，我发现效果还不错啊，每天能赚个几十块，虽然不多，但感觉比上班来钱还爽

IT之家 11 月 5 日消息，微星 (MSI) 今日宣布推出基于英特尔第 3 代酷睿处理器的 Cubi NUC WCG。这一迷你主机面向商用场景，体积仅 0.55L， 采用免工具 2.0 易维护设计 。 Cubi NUC WCG 三维 135.6 × 112.6 × 40.1 (mm)，提供 2 个 （IT之家注：原文如是） DDR5 SO-DIMM 内存插槽、1 个 M.2 2280 PCIe SSD 盘位，搭载英特尔 AX211 无线网卡（支持 Wi-Fi 6E & 蓝牙 5.4）。 其正面提供 2 个 USB-A 10Gbps、2 个 USB-A 480Mbps、1 个 3.5mm 二合一音频插孔；反面提供 1 个雷电 4 、1 个 USB-C 20Gbps、2 个 USB-A 480Mbps、2 个 HDMI 2.1 (TMDS)、1 个 2.5GbE RJ-45、1 个 1GbE RJ-45。

Expressiveness is central to speech-to-speech translation (S2ST), yet existing datasets rarely align source and target speech jointly in content, prosody, timing, and speaker identity. Consequently, current systems often rely on indirect conditioning or transfer mechanisms. To obtain this supervision, we introduce a training-data construction strategy that combines professional dubbing, which provides human-performed correspondence in content, prosody, and timing, with multilingual voice conversion to reduce speaker mismatch. We evaluate this supervision using existing expressive S2ST systems and DirectS2ST, an end-to-end method developed in this work that predicts the complete target-speech representation directly from source speech. Experiments on English-German and English-Spanish show that holistic parallel supervision improves expressive realization across all evaluated systems. DirectS2ST exhibits the largest gains in content, prosody, timing, speaker similarity, and human-rated expressiveness. To our knowledge, this work provides the first systematic investigation of holistic parallel supervision for expressive S2ST.

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大家好，初来乍到，我想推荐一下自己做的解决降智的服务，不成功不会收费，成功也有试用，欢迎大家尝试 目前采用滚动注册，每天都会有名额注册，为保证真正有需要的用户优先，会间隔 24 小时清理没有使用的用户；没有拿到的用户也可以关注公告频道，会同步消息 官网： https://www.useoai.com 反馈群： https://t.me/+y21P0cSNGxBmM2Fl 注意 方案虽然目前没有封号，且审计后也对官方没有破坏行为，但依然存在风险，使用前请知悉并接受 方案不会在任何情况下公开，一旦公开会在 24 小时内被针对性检测，公开没有意义 为了防止用户或正当或不正当的窃取方案，我们设计了一个完全解耦的系统： 系统 A 为用户能够接触到的 UseOAI 系统，该系统上没有处理流程，用户在将凭据提供给我们后，会在验证可用以及符合条件后，按批次将凭据打包加密，上传到一个公共空间(任何人都可以访问，但因为加密，所以中间人无法得知内容) 然后真正负责处理的系统 B ，会间隔一段时间轮询该公共空间，获取数据并解密处理，系统 A 则只需要等待[系统 B 的轮询间隔+系统 B 的处理超时]后，进行验证，通过则交付，不通过则进入下一轮处理(有重试上限) 两个系统没有直接交流，而用户则完全没有与系统 B 的交流(甚至我们也是在完全不同的环境中访问两个系统，没有耦合)，所以攻破我们的系统 A 没有意义，如果有需要直接使用即可 名词解释 拉起：将异常账户处理后回到正常状态，称为拉起 滑落：将异常账户处理正常后，再度异常，称为滑落 使用前的注意事项 就目前的样本来看，我们推测用户的使用环境也会被识别，所以，在使用本系统前 重置 codex 环境(通过重命名或删除 ~/.codex 文件夹)，重启，然后打开 codex 自动创建新的文件夹，替换配置文件 使用新的空文件夹作为项目，进行测试 若完成上述两种后：正常，则保持环境干净，并将之前的工程内的 agent 相关的文件删除，再使用；异常，则进行反馈 请在处理期间，保持只有我们有 codex 的访问，其余设备踢出或者断网(新的 codex 有守护进程和后台，依然会有通信) 由于我们测试正常后，用户测试异常，一般发生了滑落，就目前的情况来看，分为用户环境异常(没有按规定重置)，以及其他 codex 端与官方建立了通信。这两种情况都不是我们能够控制的，所以一旦发生滑落，原则上我们仅免费处理一次，后续则需要按次付费，请严格按照要求执行 计费 我们的成本主要分为处理成本和流量成本，处理成本按凭据按次产生，与订阅档位无关；流量成本则和实际的流量有关，订阅档位越高，使用的流量理论越多；实际的价格受成本波动，以系统内显示的为主。 需要注意，滑落的处理成本完全没有办法回收，所以对于滑落，首次处理免费，后续每次处理收费 大批量用户请直接私信联系

IT之家 11 月 5 日消息，当地时间 11 月 4 日，索尼圣莫尼卡工作室（Santa Monica Studio）宣布旗下 PS5 独占游戏《战神：劳菲》延期发售，原定于 2027 年 2 月 16 日推出的新作现调整至 2027 年 5 月 20 日，推迟约 3 个月。 索尼圣莫尼卡工作室称，自今年 6 月公布游戏以来，团队非常感谢玩家对劳菲冒险故事的关注。为了打造符合玩家期待的游戏体验，开发团队决定延长开发时间，在正式发售前完成最后的打磨工作，并进一步完善游戏品质。 《战神：劳菲》于 2026 年 6 月的 PlayStation State of Play 发布会上正式公布，是《战神》系列的新作。与此前以奎托斯为主角的作品不同，本作将由奎托斯已故妻子劳菲（Faye）担任主角，讲述她在诸神的来世世界“万时界”（Everywhen）展开冒险的故事。 根据索尼此前公布的介绍，劳菲在自己的葬礼后意外苏醒，发现自己此前为保护奎托斯和阿特柔斯所制定的计划正面临威胁。为了拯救家人，她必须穿越万时界，与来自不同神话体系的神明展开战斗。 索尼此前已于 9 月 29 日开启游戏预购，并公布了不同版本的内容和售价。标准版售价 69.99 美元（IT之家注：现汇率约合 467.8 元人民币），数字豪华版售价 79.99 美元（现汇率约合 534.7 元人民币）。 此外，索尼还推出了限量版 Collector Box 收藏套装，英国地区售价为 129.99 英镑（现汇率约合 1,164 元人民币）。该收藏套装此前标注的发售日期同样为 2027 年 2 月 16 日，此次延期后，其实际发货时间也将同步调整。

IT之家 11 月 4 日消息，据彭博社报道，为了应对数据中心引发的反对浪潮，美国加利福尼亚州的开发商提出了一种环保替代方案：将高尔夫球场及其巨大的用水需求，改造成耗水量更低的计算机服务器设施。 在南加州圣盖博谷地区的工业市（City of Industry），18 洞加利福尼亚乡村俱乐部（California Country Club）的所有者已提交项目计划，拟在这片占地 124 英亩（约 50 公顷）的土地上建设一座装机容量为 99 兆瓦的数据中心。该项目名为“洛杉矶休闲与科技园”（Los Angeles Recreation and Technology Park，简称 LARTP），还将保留一大片绿地，并建设一座规模较小的 9 洞高尔夫球场。总部位于洛杉矶的拉姆斯开发公司（Ramus Development）表示，通过将原有私人高尔夫球场用地改造为计算设施，新项目能够降低整个场地的用水量。 拉姆斯公司总裁斯蒂芬 · 赵（Stephen Cho）表示：“这是一个非常难得的项目选址，既能够减少环境影响，又能根据实际需求，为洛杉矶这样的大型都市区提供边缘计算服务。” 拉姆斯开发公司与比彻开发公司（Birtcher Development）的承包商于 11 月 3 日提交了这份项目提案，旨在回应近几个月席卷美国各地数据中心项目的社区反对意见。这些反对意见主要涉及噪声、居民水电账单上涨以及项目透明度等问题。 这座计算设施占地约 37.3 万平方英尺（约 3.47 万平方米），计划建在俱乐部场地中央附近，发电机和机械设备则朝向 605 号高速公路，以便利用高速公路的交通噪声作为掩护。 这种选址方式旨在降低服务器运行噪声以及计划部署的 43 台备用柴油发电机对周边社区的影响。邻近城市惠蒂尔（Whittier）的郊区住宅紧邻高尔夫球场东侧，与拟建数据中心的距离约为 600 至 700 英尺（约 183 至 213 米）。 开发商表示，当地将成立一个社区利益委员会，让周边居民有机会决定如何更好地利用项目保留的场地。赵表示：“我们致力于确保项目审批流程透明，并将社区利益融入设计之中。” 洛杉矶科技园项目反映出，面对居民的抵触情绪，数据中心开发商正尝试通过重新包装项目争取社区支持。今年美国选举日，多个地区将数据中心建设禁令列入选票；不少地方和州级公职候选人也已将反对数据中心作为竞选纲领的核心内容。 这一项目还体现了另一种开发趋势：在可供开发的土地日益稀缺的地区，将现有或已经关闭的高尔夫球场改作其他用途。例如，仅大洛杉矶地区就有约 1 万英亩土地用于高尔夫运动。 在北弗吉尼亚州的“数据中心走廊”，一些企业已经收购停业的高尔夫球场，将其改造成“营养补偿地块”（nutrient banks），以部分抵消数据中心造成的环境影响。宾夕法尼亚州哈里斯堡附近一座由县政府拥有的公共高尔夫球场，近期以超过 4,500 万美元（IT之家注：现汇率约合 3.01 亿元人民币）的价格出售给一家开发商，后者计划在这片土地上建设 AI 数据中心。 在北加州东湾地区的匹兹堡市（Pittsburg），也有人提出将高尔夫球场改建为数据中心。Avaio 数据中心项目计划在 2018 年关闭的 Delta View 高尔夫球场旧址上建设一座超大规模数据中心园区。该项目获得初步批准后引发了强烈的社区反对，尽管这项批准尚未被撤销，但当地市政府已因此实施临时数据中心建设暂停令。 推广并不容易 无论是高尔夫球场还是数据中心，用水量都是一个容易引发争议的问题。根据美国高尔夫球协会的数据，美国西南部一座典型的 18 洞高尔夫球场，每年每英亩需要灌溉的草坪约消耗 4 英亩英尺（acre-foot）的水，相当于约 130 万加仑。 LARTP 项目的宣传重点之一，就是承诺新建计算设施的用水效率将远高于原有高尔夫球场。加利福尼亚乡村俱乐部建于 20 世纪 50 年代，目前每年用水量约为 1.45 亿加仑。将其改建为 9 洞球场后，需要灌溉的草坪面积将从 97 英亩缩减至 33 英亩，降幅约为 66%。 比彻开发公司总裁布鲁克 · 比彻 · 古斯塔夫森（Brooke Birtcher Gustafson）表示，数据中心每年预计仅消耗 30 万加仑水，这得益于服务器冷却所采用的闭环系统。改造后的高尔夫球场与计算设施合计用水量预计将比现状减少 13%。 不过，要说服当地居民接受新项目依然困难重重。Heatmap 最近的一项民意调查显示，71% 的美国人反对在自家附近建设数据中心。 南加州这一地区一直是美国反对数据中心和电池储能设施运动的主要阵地。今年 6 月，邻近的蒙特雷公园市（Monterey Park）选民通过公开投票，成为美国首个禁止新建数据中心的城市。与此同时，位于普恩特山购物中心（Puente Hills Malls）的另一项数据中心建设提案也已遭遇强烈反对。该购物中心曾在电影《回到未来》（Back to the Future）中作为双松购物中心（Twin Pines Mall）的取景地而闻名。 圣盖博谷反数据中心联盟（No Data Centers San Gabriel Valley Coalition）的两名社区活动人士布里 · 塞拉诺（Bri Serrano）和安德鲁 · 陈（Andrew Chen），都对开发商关于解决资源消耗、电力成本和噪声问题的承诺持怀疑态度。两人尚未听取 LARTP 项目的具体介绍。 陈表示：“我认为，无论开发商采取多少措施，都不足以让这个项目对社区实现净零影响，甚至产生净积极影响。它带来的只会是净负面影响。” 圣盖博谷联盟的另一个团体还在反对一座 400 兆瓦的电池储能设施。该项目已于今年 1 月获得工业市批准。 面对反对声音，数据中心项目的支持者开始强调社区利益协议。这类协议通常承诺提供经济激励，例如建设新的消防站、增加学校投资等。还有一些开发商试图通过技术手段减轻设施发出的低频噪声，或在建筑周围种植树木、设置景观缓冲带，以掩饰数据中心类似仓库的外观。 但许多社区仍然不为所动。今年 10 月，宾夕法尼亚州黑兹尔镇（Hazle Township）的居民就拒绝了开发商提出的条件：只要允许建设一座新设施，每户家庭就能获得 1 万美元（现汇率约合 66,840 元人民币）支票。 为数据中心行业提供服务、并持续追踪公众对新项目态度的米尔丹公共关系公司（Milldam Public Relations）人士亚当 · 韦特库纳斯（Adam Waitkunas）表示：“问题不在于社区利益协议具体包含哪些内容，而在于整个决策过程。这些社区觉得，开发商只是在告诉他们事情将会如何进行，然后声称会给他们提供各种好处，却根本没有真正听取他们的意见。” 为商业发展创造条件 将 LARTP 选址在工业市，可能会为项目带来显著优势。这座城市的行政边界形状类似经过选区划分的国会选区，常住人口不足 300 人，超过 90% 的土地用于工业开发。南加州爱迪生电力公司（Southern California Edison）的大型输电线路从拟建场地旁经过，能够为数据中心提供便利的电力接入条件。 古斯塔夫森表示：“我们希望在土地规划和利用方面真正做到科学、合理。” 工业市发言人伊丽莎白 · 汉塞尔（Elizabeth Hansell）表示，市政府此前只收到过另一份数据中心建设提案，即位于普恩特山的项目。该市规划委员会于 2025 年底建议修改与数据中心相关的城市法规，以便为更多此类开发项目提供空间。 汉塞尔表示：“工业市成立之初就定位为一座对商业友好的城市，长期以来一直支持经济发展、就业创造和投资。随着产业和技术不断演进，市政府会定期评估分区规划法规，以适应不断变化的商业需求和发展机遇。” LARTP 项目开发商已与加利福尼亚州建筑行业工会（California Building Trades）签署项目劳工协议，并估计项目建设期间将创造 1500 多个就业岗位。洛杉矶及橙县建筑与施工行业理事会（Los Angeles / Orange Counties Building and Construction Trades Council）执行秘书长埃内斯托 · 梅德拉诺（Ernesto Medrano）在一份声明中表示，这项提案“体现了对公平与发展机会的坚定承诺，而这种承诺将贯穿整个项目建设过程”。 项目规划和审批预计至少需要 18 至 24 个月，在此期间，加利福尼亚乡村俱乐部将继续营业。赵表示，俱乐部目前经营状况良好，但改建为 9 洞球场可能更符合时间有限的高尔夫爱好者的需求。俱乐部代表暂未立即回应置评请求。 即使不涉及数据中心，将高尔夫球场改作其他用途也可能引发争议。周边居民往往反对失去公共开放空间，并对建筑密度增加、交通拥堵以及社区原有风貌遭到破坏表示担忧。 例如，在附近的伍德兰希尔斯（Woodland Hills），当地居民就对一项住宅开发计划提出异议。该项目拟在占地 93 英亩的伍德兰希尔斯乡村俱乐部部分土地上建设 400 套住宅，居民担心这会危及当地的野火疏散路线。 如今，LARTP 项目也将当地社区推向了

佬友们都早起了没 自从上班后天天要早起 以及有没有熬夜到现在的

IT之家 11 月 4 日消息，IT之家从国家市场监督管理总局获悉，日前，克莱斯勒（中国）汽车销售有限公司、斯泰兰蒂斯（上海）汽车有限公司根据《缺陷汽车产品召回管理条例》《缺陷汽车产品召回管理条例实施办法》的要求，向国家市场监督管理总局备案了召回计划。 一、克莱斯勒（中国）汽车销售有限公司 召回编号 S2026M0122V：自即日起，召回 2020 年 8 月 22 日至 2024 年 8 月 19 日期间生产的部分进口牧马人汽车，共计 18544 辆；2022 年 1 月 4 日至 2022 年 9 月 1 日期间生产的部分进口角斗士汽车，共计 1853 辆。 二、斯泰兰蒂斯（上海）汽车有限公司 召回编号 S2026M0123V：自即日起，召回 2023 年 6 月 7 日至 2024 年 10 月 15 日期间生产的部分进口牧马人汽车，共计 5948 辆；2023 年 4 月 3 日至 2023 年 12 月 20 日期间生产的部分进口角斗士汽车，共计 1811 辆。 本次召回范围内的部分车辆，由于制造原因，电动液压助力转向泵连接器的针脚排不符合规范，可能造成连接器与线束之间电气连接不良，导致转向助力失效。极端情况下，可能引发连接器和周边区域过热，存在起火风险。 克莱斯勒（中国）汽车销售有限公司、斯泰兰蒂斯（上海）汽车有限公司将为召回范围内的车辆免费检查电动液压助力转向泵连接器与泵端接口是否完全插合，且连接器二次锁与连接器锁扣是否完全接合，若不符合要求，则免费更换电动液压助力转向泵及线束，以消除安全隐患。

使用 nodejs 有 5 ，6 年了，一直用的官方 npm 仓库，虽然 npm 的仓库内容是公开的，但是很多包的 readme 都是英文的，每次都要用浏览器翻译一遍（英文很差，没办法），所以干脆做了一个自动翻译的 npm 仓库中文版，内容都是提前翻译好的，而且提供原文和翻译后的内容进行对比 忘记贴地址了： npm 包中文文档 如果大家也有中文站，可以交换一下友链，大家一起做大做强

先说一句暴论(自我感觉)： 有活干的人干不完，人更卷心更累。没活干的人更没活干，持续被边缘化。 楼猪属于就是被边缘化的人之一，发帖也是纯吐槽。 先说下工作概况，属于公司中的略大一点的部门（100+人员）中的研发组（20+人）其中的后端开发boy，从去年开始研发组内全面拥抱ai。 大领导的嫡系员工(嫡系都是大领导同校的学生)，开始着手对当前产品进行全面重构，组建新的ai团队。原内部研发团队(包括测试、产品等)18个月中被裁了10+人，被替换为ai团队，楼猪可能是入职这边刚刚一年多没动楼猪。现在团队内部领导只抓新产品+新方向，我和另外一个bro属于是老旧产品的维护者了。 现在最大的体感就是，组内一边在扩招(ai组)，一边在裁员（老员工）。内耗极其严重，而且我是知道嫡系手里的kpi、工作其实是做不完的，就是狠狠的在鞭打ai，但是这些工作并不会被划分给外部的人，很不解也很气愤，大伙儿都是来工作的，现在搞得像是对立的一样。每次开大会，就要把之前的旧项目拉出来鞭尸，彰显出来新的项目的nb之处。 最近真的是内耗太严重了，也不想干了。 也确实每天没啥可干的 我也是参与了部分新项目的开发，但全是边缘工作了，解决下bug、优化下参数啥的，很无力。 最离谱的还属于是，嫡系有的用cc、cx，我们边缘人只有glm能用 笑嘻了。

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真是出乎我意料，华为比亚迪这两网上骂的做多，一扒黑料一堆，然后前几天，一看研究生就业去向全校的，去的最多的是比亚迪，第二是华为，第三是海思，就是华为那个海思，不清楚为什么海思没有算在华为，而是单独算

Generative AI is currently fragmented, with separate subscriptions required for text generation, image synthesis, and code assistance, leading to high costs and workflow disruptions. AI Express is a SaaS platform that consolidates these capabilities into a unified pay-as-you-go service. The platform provides a range of AI tools, including a Core Code Reviewer that evaluates GitHub repositories, a Text-to-Website generator that converts text into fully functional websites, script generation, grammar checking, data analysis, and watermark removal, all accessible through a single interface without requiring technical expertise.

In natural human-AI dialogue, users' corrections, requests, and self-descriptions carry reusable signals about how they want work to be done. These signals reveal individual process preferences, user-specific standards for evidence, depth, analytical focus, procedure, and delivery. We ask whether a preference revealed in one dialogue can shape an assistant's later answer when the task does not restate it. ProcessPrefBench uses three months of natural dialogues from two knowledge workers to build 66 source-target cases separately judged for source evidence and target applicability. Sources are preselected, so the benchmark tests application rather than retrieval. We test three models with target-only, full-history, and distilled-preference prompts. Target-specific 0-2 rubrics score preference realization, and a task gate flags severe failures. Compared with target-only prompting, full-history and imperative distilled-preference prompting raise preference realization by 0.204 and 0.244 points on the 0-2 scale, respectively, with no reliable advantage from distillation. Fabricated-evidence failures rise from 5.8% under target-only prompting to 10.1% under full-history and 10.4% under imperative prompting. ProcessPrefBench highlights a tension in learning from dialogue, where drawing on prior interactions can improve preference realization yet also invite fabricated evidence. We hope it helps build assistants that honor a user's process preferences without sacrificing factual reliability.

IT之家 11 月 5 日消息，据科技日报报道，记者 4 日从华中科技大学获悉，该校机械科学与工程学院黄禹教授团队与上海空间电源研究所联合研制的“舱外激光维修装置”，近期在轨完成我国空间站舱外激光切割维护试验。这是国际上在数百公里外的太空极端环境下， 首次通过遥操作开展的激光精密切割试验 ，标志着我国在轨运维与装备制造技术领域取得重大突破。 黄禹介绍，对于长时间运行的空间站而言，舱外装备定期维护与高精度修补是安全运行和设施常态化运行的生命线。然而，太空环境极其苛刻，面对极端高真空、强辐照以及剧烈温差变化，将高精度地面精密激光加工设备“搬”到舱外，并实施毫米甚至数十微米级精度切割维护，需要突破真空辐照环境适应性、毫米级高精度定位以及微米级激光精密切割三大技术瓶颈。 IT之家从报道中获悉，为此，华中科技大学攻关团队联合上海空间电源研究所，依托过硬技术和丰富工程经验， 仅用 1 年时间 完成了从方案设计、原理样机到飞行件一步正样的全流程研发。团队创新激光工艺方法，成功将工业级产品升级为符合航天苛刻标准的高可靠在轨装备。 同时，团队研发出“8+2”轴多自由度精调机构、三自由度精准捕获机构与先进的多级视觉引导系统，实现了太空复杂姿态下舱外目标的智能高精度定位与微米级激光热效应精密切割。这些由华中科技大学团队参与攻关的关键技术，为本次在轨试验成功提供了重要支撑。 延伸阅读 黄禹是华中科技大学机械科学与工程学院教授、博士生导师，国家级领军人才，现任制造装备数字化国家工程研究中心副主任、广东省制造装备数字化重点实验室主任，长期从事机械制造及自动化、智能制造、激光加工技术与装备的科研与教学工作，曾获国家科技进步一等奖 1 项、二等奖 2 项。 上海空间电源研究所隶属于中国航天科技集团第八研究院，主要承担星、箭、弹、船、（探测）器及其他特殊设备用电源系统、控制设备的研究、设计、制造和试验任务，拥有空间电源技术国家重点实验室，建所数十年来已为百余颗卫星、运载火箭等提供电源产品。 2024 年 3 月，神舟十七号乘组完成我国航天员首次在轨航天器舱外设施维修任务，修复了因空间碎片撞击导致供电能力受损的天和核心舱太阳翼；2026 年 8 月，神舟二十三号乘组又完成我国航天员第二次太阳翼舱外维修。此前的舱外维修主要依靠航天员出舱人工操作，而本次则通过遥操作由地面远程完成激光精密切割维护。 空间碎片会对空间站舱外设备造成严重威胁：其运动速度普遍达每秒 7 至 10 公里，毫米级碎片即可划伤航天器太阳翼，导致透光率下降或供电效率受损，厘米级碎片则可穿透航天器外壳，击穿燃料箱、管线等关键部件，这也是舱外装备需要定期维护与高精度修补的原因之一。

统一多模态模型（UMMs）中的离散 token 化虽然建立了强大的语义推理能力，但也引入了严格的量化瓶颈，导致细粒度视觉细节退化，通常生成结构准确但伪影严重的图像。我们提出 FlowShift，一种参数高效的后训练框架，通过将预训练的离散 UMMs 转换为连续 rectified-flow 生成器来绕开这一瓶颈。FlowShift 不丢弃骨干网络的语义先验，而是用连续潜变量投影替换离散视觉接口，并对注意力层应用 LoRA。为了在不产生语义漂移的前提下高效提升视觉质量，我们提出双目标速度向量蒸馏（Dual-Objective Velocity Vector Distillation, DOVD），使模型与高保真连续教师模型以及真值连续轨迹对齐。该方法在显著提升感知质量的同时，保持了提示词遵循能力和推理能力。将 FlowShift 应用于领先的离散 UMMs 时，COCO-30K FID 和美学分数显著提升，同时保留超过 99.5% 的多模态理解能力。消融实验证实 DOVD 驱动了生成质量的提升。最终，FlowShift 在不牺牲预训练语义基础的情况下实现了高保真连续生成。

IT之家 11 月 5 日消息，世界互联网大会乌镇峰会互联网企业家论坛于 11 月 4 日在浙江乌镇举行。微博 CEO 王高飞出席论坛并发表题为“共建可信企业 IP，让中国企业家的声音走向世界”的主旨演讲。 据新浪科技报道，王高飞表示，企业家日益成为品牌对外叙事的重要主体。中国产品走向世界，企业家的声音也要形成传播合力。 企业家 IP 不只是个人流量热度，更是通过技术分享、产品理念、责任担当形成的长期信任资产 。 针对企业家如何做好公众沟通，王高飞指出，企业家运营个人 IP 尤其需要警惕三种常见误区： 只有宣传，没有沟通；只有道理，没有共情；只有态度，没有行动 。用户关注企业家，不只是看产品，更希望得到真实解释、互动反馈和被尊重的感受；企业家发声既要向外解释战略，也要向内感知用户问题。 围绕网络营商环境与平台责任，王高飞介绍，近年来在中央网信办的指导下，微博把保护企业家权益上升到平台战略： 一方面开通投诉专区，优化“一键防护”工具， 帮助企业家隔离恶意攻击 ； 另一方面， 主动处置贬损丑化企业家的不良内容 ，斩断恶意营销炒作的灰色链条。 今年以来，微博平台累计清理涉企违规信息 11 万余条，处置账号 1200 余个。 据IT之家今年 9 月报道 ，中央网信办发布通知，处置涉企侵权信息，事关企业、企业家切身利益，事关人民群众切身权益。经过一段时间实践，各方对处置涉企侵权信息已形成共识。网站平台对以下涉企侵权信息，应当积极主动清理处置。 1.个人信息类。包括泄露企业家身份证、护照、户籍档案、家庭住址、电话号码等个人身份及联系信息，以及生物识别、医疗健康、金融账户、行踪轨迹等敏感个人信息。 2.侮辱贬损类。包括侮辱谩骂企业、企业家，恶搞丑化企业标识、产品和企业家肖像，将企业、企业家与色情低俗话题恶意关联，使用污名化词汇诋毁企业、企业家或特定品牌用户。 3.假冒仿冒类。包括假冒仿冒新闻单位制作发布的涉企监督信息，假借企业或企业家名义发布的信息，在公众账号名称、头像、简介中，擅自使用与企业相同或相似的名称标识或企业家姓名肖像。 4.虚假误导类。包括断章取义、歪曲解读企业家过往言论，呈现与事实不符的搜索关键词联想、搜索落地页结果，已经权威辟谣、澄清的不实信息，与企业、企业家在超大平台上的官方账号发布的公开声明不符信息。 5.其他类。包括涉企拉踩引战信息，集纳翻炒的企业旧闻旧事、负面信息，已被本平台处置过的涉企侵权信息，机器人账号、网络水军账号发布的涉企评论信息，明显违背公序良俗抹黑诋毁企业、企业家信息。

ultra5x的gemini一整个晚上不是跳繁体字就是“冒烟”“回归”“基线” 这还不如gpt5.6呢 说的都是啥。 gemini最近已经被废了，谨慎入局。

左边，右边还是底部 我是放右边 底部的话，页面上下长度不够用 左边的话，影响顶部关闭窗口的按钮 大家还有没有别的 mac 使用习惯，一起讨论一下

48team现在要合并chat和work，毫无意义了，想转投土区低价ultra20x，argon的实际水平如何，日常工作任务（文本PPT等）和coding大概是什么水平？

多模态脑MRI可提供互补的解剖、组织和病理信息，以支持下游人工智能（AI）应用。然而，在公开和汇总的神经影像数据集中，各模态的可用性并不均衡：T1加权（T1w）MRI广泛存在，T2加权（T2w）和液体衰减反转恢复（FLAIR）MRI的可用性相对较低，而钆增强T1加权（T1Gd）MRI则较为稀缺。因此，汇总数据集包含具有不同已采集MRI对比组合的受试者，这反映了各贡献研究在研究设计、采集协议以及临床或研究目标上的差异。许多缺失模态基准通过从完整的四模态病例中扣留对比来模拟不完整MRI，这可能无法代表汇总数据集中观察到的可用性模式。为弥补这一空白，我们提出C-WFDM，这是我们的Wavelet-Fusion Diffusion Model（WFDM）的ControlNet扩展，用于受试者特定的缺失模态补全。C-WFDM构建于早期BrainScape快照之上，该快照包含157个公开MRI数据集和45,880次预处理扫描。预训练的WFDM主干保留目标模态和元数据条件，而目标特定的ControlNet适配器使用同一受试者的MRI对比来指导合成。C-WFDM从T1w合成T2w，从T1w和T2w合成FLAIR，并从T1w、T2w和FLAIR合成T1Gd。已采集的条件对比在可用时会被使用。

在图像中定位文本查询需要一个对每个词与每个图块进行打分的矩阵。视觉-语言模型用对齐的文本编码器来计算它，而许多图像编码器（例如仅在切片上训练的病理学相关模型）缺少这种编码器。Caption-Anchored Patch-Term Occurrence Representation（CAPTOR）在没有文本编码器的情况下估计该矩阵。它将冻结图像编码器的图块 token 聚类为视觉词，并用每张带描述图像在各词中的图块占比来描述该图像。一个词项的签名是：在描述提到该词项的图像与其余图像之间，这些占比的标准化差值。该矩阵可分解为一个词项×视觉词表和一个与查询无关的图像因子，因此图像只需编码一次，而新增一个词项只需增加一行表。与所有免训练基线相比，CAPTOR 在 Common Objects in Context（COCO）、Pascal Visual Object Classes（VOC）和 Cityscapes 上领先。在 COCO 上，按一个物体拥有的单元评分，它达到 0.565 平均交并比（mIoU），而对比为 0.502。在这三个数据集上，它也与在同一骨干上训练的文本对齐方法持平，而后者需要梯度、文本编码器和数倍的描述。在留出的乳腺癌切片上，它比用病理学文本编码器对图块打分的最强基线高出 0.160 mIoU。通过 CAPTOR 来解读，UNI（一个仅在切片上训练的编码器）在常见网格上比此类基线高出 0.132。因此，计数可以为任何训练于……的图像编码器提供文本接口

昨天费了老大劲整了一个 20 刀的 Claude Pro 订阅，目前还没被封，想问一下各位大佬，大家做项目使用 cli 版本的 Claude Code 还是桌面版本的 CoWork 啊？

IT之家 11 月 4 日消息，在今天的 2026 年世界互联网大会乌镇峰会互联网企业家论坛，蔚来创始人、董事长、CEO 李斌分享了自己对行业的看法。 李斌表示， 现在出货量最多的具身智能体就是智能电动汽车 。每一辆车的算力传感器的大模型，从感知到决策和最终执行的过程都已经跑通。 他认为， 智能电动汽车已经成为最大的 AI 应用产业 。 参考IT之家此前报道，在今年 10 月的 2026 世界智能网联汽车大会上，工业和信息化部装备工业一司司长郭守刚透露，截止到今年 8 月底， 国内约 6,100 万辆乘用车搭载组合驾驶辅助功能 ， 其中大约有 1,500 万辆乘用车具备了领航驾驶辅助功能 。 工业和信息化部副部长辛国斌也在 10 月 21 日表示，我国智能网联汽车产业发展取得阶段性成效，下一步工业和信息化部将深化跨界协同融合， 稳妥有序扩大场景应用 ，审慎推进智能网联汽车准入和上路通行试点，加快自动驾驶重点场景规模化示范。 此外，李斌今年 10 月还透露，基于世界模型架构 + 闭环强化学习的蔚来智能辅助驾驶系统， 已经部署在超过 95 万辆智能电动汽车上 。蔚来的智能辅助驾驶安全行驶里程也已超过 91.4 亿公里，累计使用时长达到 1.12 亿小时。

iOS 27.3 出来了，有人体验过吗？我更新了，不知道是不美区账号的原因，没有看到相关设置

今天是我生日，想找个地方记录一下这几天发生的事，也算是给自己一个树洞吧。 老婆怀孕一直都挺顺利的，之前的产检也都没什么问题。谁也没想到，短短几天，事情会变成这样。 10月30日，老婆突然说肚子痛，我们赶紧去了医院。第一次腹部超声检查看宝宝，没什么问题，医生让先回家观察，如果还有腹痛就再来做下腹部彩超。到了11月1日早上，老婆说肚子又开始痛了，我们立刻又去了医院。这次做了彩超，拿到报告后，我忍不住先上网查了一下，结果瞬间感觉大事不妙： 宫颈内口已经开放，距离外口只剩19mm。 当时怀孕才18周多，四个半月，正常情况下宫颈不应该这么短。 医生看完报告就让我们直接去9楼办理住院。到了病床上，先是抽了足足10管血，然后马上开始输硫酸镁，医生说是用来抑制宫缩的。后面检查结果出来，又怀疑宫内感染，另一只手也扎上针，开始输头孢抗生素。 从那时候起，老婆手上的输液基本就没停过，除此之外还要打屁股针。硫酸镁输进去的时候手臂很疼，我只能在旁边轻轻帮她揉揉、摸摸，尽量让她舒服一点。老婆心里很难受，也很害怕，一直担心宝宝会不会保不住。我其实也很害怕，看着她两只手都扎着针，肚子还很痛，心里也很不是滋味。只能不停安慰她：已经住进医院了，这里也是成都除华西外最专业的医院了吧（妇女儿童中心医院），相信医生，肯定还有办法的。 隔壁床刚好是一对生完孩子两三天的夫妻，听说我们的情况后，他们告诉我们，他们之前也是因为类似的问题，24周的时候来保胎，在医院住了整整一个月，最后孩子顺利出生了（早产了几周）。听完他们的经历，我们心里似乎又有了一点希望。 中午给老婆点了医院的饭，她一边吃一边哭，说宝宝是不是保不住了。我只能继续安慰她，让她先吃饭，好好休息。等她躺下且情绪稍微平复下来，我便急忙开车回家准备住院用品。路上还想着，大不了就在医院住上一两个月嘛，只要宝宝能保住，怎么样都行。期间也给父母打了电话，让他们先别担心，我在医院能照顾好老婆，我们就安心听医生的。 可惜，事与愿违。虽然硫酸镁一直没停，抗生素也一直在用，刚开始似乎确实有一点效果，老婆肚子痛得没那么频繁了。但到了11月2日晚上，腹痛又开始越来越明显，而且越来越频繁。我们赶紧通知值班医生。医生过来看了以后，说还可以再尝试加用阿托西班，不过对于我们这个孕周属于超说明书用药，能不能起作用也不确定。签完字，我们还是决定试一试。于是老婆手臂上又被扎了一针，三种药同时输着，还要忍受一阵又一阵的腹痛。看着她那个样子，真的特别心疼。好在输了一会儿以后，似乎又起了些作用。原本每5～10分钟就要痛一次，后来变成了一两个小时才痛一次。 我们俩终于稍微松了口气，好像是在往好的方向发展了吧，也就都迷迷糊糊睡了一会儿。 然后就到了11月3日凌晨4点。 老婆喊醒我说想上厕所。因为身上连着输液和两台需要接电源的仪器，行动很不方便，就想着先在床边用盆解决。我们入院的时候根本没想到情况会这么严重，连便盆都没提前准备。结果老婆想上厕所，却怎么都上不出来。一看裤子里全是血。老婆也说现在好痛好痛，说从肚子一直痛到大腿，整个下半身都在痛。 我赶紧扶她躺好，跑出去叫值班护士。护士过来检查后，说宫口已经开了，马上又出去打电话叫医生，让人准备送产房。听到这些话，我心里其实已经有些绝望了。我知道，这个宝宝大概率真的保不住了。 老婆还在床上很坚强，闭着眼，也不喊疼，只说感觉有什么东西滑出来了，我低头一看，被子下护理垫上已经有一团粉红色的东西，还有透明的囊，混着很多血。 这时候护士才刚把轮椅推到病房门口。我已经控制不住眼泪了，带着哭腔喊：“快点，都已经出来了！” 护士也愣了一下，似乎没想到会这么快，赶紧放下轮椅过来检查。看完后告诉我们，胎儿和胎盘都已经排出来了。 宝宝就这样没了。 从发现情况不对，到宝宝娩出，整个过程快得让人根本反应不过来。我想看看宝宝，又不敢看。只是在低头的时候，瞥见了食指那么细的、白白的小腿，还有两个小小的脚丫。就那一眼，我真的彻底绷不住了，眼泪一下子哗哗地往下流。 护士拿着医疗废物袋过来，很快就把宝宝装走了。后来医生也来了，询问了一下老婆的情况，说目前看没有什么异常，让她好好休息。医生也说，这样的事情虽然很难接受，但在医院里也很常见，举了些例子，还说隔壁才收了一个25周胎心停止的产妇。 随后让我签字确认胎儿已经娩出，又交代了一些后续处理的事情。整个过程其实很短。短到我们甚至都还没反应过来，前一天还在拼命保胎的宝宝，就已经不在了。 后面我自己帮老婆把身上的血擦洗干净，换好贴身衣物（只是没想到护士并不帮多少忙，可能因为这些是另一批护理人员管但我们并没有），收拾好床铺，让她躺好休息。我们两个都很懵。眼泪就这么一直流，完全不敢相信，快五个月的宝宝，怎么突然就没了呢？前一天晚上11点听胎心，都还好好的。 老婆还一直哭着跟我说，对不起，对不起，都是她的问题。她自己都已经那么难受了，还伸手帮我擦眼泪。我也只能告诉她，千万不要这样想，这不是她的错，谁也不希望发生这样的事情。可说着说着，我自己也忍不住哭。我们俩就这样哭了很久很久。最后我们眼睛都哭红了，眼泪似乎也哭干了，老婆只是静静地躺着，双眼无神地看向一边，整个人像是有些麻木了。看着她那个样子，我心里更难受。我只能帮她盖好被子，喂了点热水，让她先别想那么多，好好睡一觉。 然后我说出去打几个电话。走到医院楼下，已经早上7点多了。刚走出门口，眼泪又开始不受控制地往下掉。我拨通了老妈的电话。电话接通以后，我只喊了一声妈，然后就再也说不出话了。是真的一个字都说不出来。想告诉她发生了什么，可话到嘴边，只剩下不停地抽泣。隔了十几秒，我才终于说出老婆流产了，又描述了下整个过程。老妈听完也是一直叹气，说天啦，唉，又安慰我，说事情已经发生了，别太难过，可能就是这个孩子跟我们没有缘分。然后说她马上坐高铁过来。后面又给我姐姐、老婆的姐姐打了电话。每打一通电话，刚开口，眼泪就又止不住地往下流。 回到病房，老婆眼角还是又有眼泪。我边给她擦，自己又开始哭，她又反过来安慰我，让我别哭了。 然后她又说了一句话： “明天本来还是你的生日，唉” 是啊，11月4日，本来是我的生日。可这前一天，却成了我这30年来最难受、最不想回忆的一天。 想到老婆这几天两只手扎满针、一直输液，忍受着一阵阵腹痛，最后又经历了那么痛苦的娩出过程，我就更难受了。我们明明已经尽力了。从第一次发现不对劲，到住院、检查、输液、加药，该做的好像都做了。明明之前每次产检都没什么问题，明明宝宝一直都好好的。为什么会突然变成这样？那一天真的不知道哭了多少次。毫不夸张地说，只要脑子里稍微想起凌晨发生的事情，眼泪就会自己掉下来。 中午老妈到了成都，我去地铁站接她，刚一见到她，又忍不住哭了。我平时其实不是一个爱哭的人，但这一次真的控制不了。后来老妈跟我一起回到医院，老婆看到她以后，又开始掉眼泪。我们谁也不知道该说些什么。事情已经发生了，想再多也没有办法改变。11月3日这一天，就这样浑浑噩噩地过去了。 后面老婆又继续住院，输抗生素，做后续检查。到了晚上，我想着都得转移一下注意力，就陪她看了一部韩剧的解说，叫末路兼职（确实还不错。。）看了将近三个小时。刚好病房其他人都出院了，也没有打扰到别人。那几个小时，我们总算暂时没有一直想着白天发生的事情。那天晚上，也终于安稳地睡了一觉。 11月4日上午，老婆又做了一些检查，结果都没什么大问题。到了下午，医生说可以出院了，继续住院主要也是输抗生素，开药回家休养也可以。于是我办完所有手续，收拾好东西，和老婆老妈一起开车回家。 从10月30日第一次因为肚子痛去医院，到11月4日出院，短短六天，真的像做了一场噩梦。尤其是11月3日凌晨发生的一切，直到现在回想起来，还是觉得不真实。我们甚至已经做好了在医院住一两个月的准备，只要能保住宝宝，再辛苦都愿意。但最后连这个机会都没有。 现在回到家，情绪总算稍微平复了一些，也开始慢慢接受这个事实。只是偶尔想到老婆躺在病床上哭着跟我道歉的样子，想到宝宝那两只小小的脚丫，还是忍不住鼻子发酸。其实我们都很期待这个孩子。 从知道怀孕开始，就已经在期待未来一家三口的生活了。如今只能告诉自己，也许真的是缘分太浅吧。 现在只希望老婆能好好养身体，不要责怪自己。她已经受了太多苦了。至于宝宝，虽然我们最终没能见面，但爸爸妈妈真的很期待过你的到来。写下这些，也不是想得到什么安慰，只是这几天发生了太多事，心里有太多话不知道该跟谁说。 从来也没写过长文，希望把这些写出来以后，心里能稍微轻松一点。 然后就是想告诉各位想怀孕备孕的准爸爸妈妈们，这次我们核心问题就是两个：不明原因的感染（之前身体无任何不适、且饮食起居一切如常）、以及潜在的 宫颈机能不全 （因为不确定感染导致的还是本来就有问题）。尤其后者，产检整个过程中，从来没有医生和我们提起过。毫不夸张的说，就算是刷抖音小红书知乎，都从来没看到过，自己亲身经历了才知道。可是已经晚了。如果各位有打算，一定要做好准备。 写在30岁

11 月 4 日下午消息，哔哩哔哩董事长兼 CEO 陈睿出席 2026 年世界互联网大会乌镇峰会，并在互联网企业家论坛上发表《AI 时代的内容创作》主题演讲。 陈睿表示， 最好的内容一定是由人类来主导创作 。在他看来，优秀的作品不仅需要技术呈现，更需要创作者的个人表达。最好的内容，内核是触达人心。让作品获得观众认可的，是创作者自我表达和观众形成了共情。 在现场，陈睿分享了《牌子》等多部B站 UP 主创作的 AI 作品。在这些作品中，AI 拓展了创作者的能力边界，让观察、思考、想法和兴趣有了更多实现方式，但创作的核心始终来自于人。陈睿表示， 一部作品之所以优秀，不仅在于表现形式，更在于其中包含了创作者的个人表达 。 同时，陈睿也认为，AI 是视频产生以来最大的技术革命。 未来，AI 创作视频技术上一定会超过人类 。但未来的好内容，应当由不断进步的制作技能，与触达人心的共情共同构成。技术会持续发展，但人们对好内容的理解并没有改变，即使阅读三千年前的《诗经》，今天的人们仍然会为其中的词句感动。 陈睿提出，B站要用最好的技术赋能给创作者，让创作者能够做好自我表达，在 AI 时代也能够做出最好的内容。

查 API 、挑组件、复现 Bug 、压缩图片、排查兼容问题……前端开发的一天里，很多时间花在寻找合适的资料和工具上。把常用入口整理好，遇到问题时就能少绕一些弯路。 这份 2026 版清单收录了 100 个网站，分成 10 类：学习文档、框架工具、组件库、在线调试、包管理与协作、测试性能、设计配色、图标字体、图片与 CSS 工具、实战练习。每个网站都附上入口和使用场景，可以按当前需求收藏。 整理时间：2026 年 11 月。 一、学习与文档类网站 知识会更新，查阅资料也需要讲究方法。理解概念时看教程，确认行为时看文档，遇到版本差异时回到对应版本的说明。 1 、 npmcn.com ：npm 包中文文档 https://npmcn.com/ 读 npm 包的英文 README 时，可以先到这里查看已有的中文文档。网站提供包搜索、中文简介、README 和原文切换，也能浏览热门中文包与最新中文包。它适合用来初步了解一个包，再对照原文确认 API 和配置。中文内容由自动翻译流程生成，可能有措辞偏差，当前也没有覆盖所有 npm 包。 2 、MDN Web Docs https://developer.mozilla.org/ 查 HTML 、CSS 、JavaScript 和浏览器 API 时，优先打开这份参考资料。它把语法、示例与相关概念放在一起，适合解决具体问题，也适合沿着学习路径补齐前端基础。 3 、web.dev https://web.dev/ 页面能运行之后，怎样让它更快、更易用？这里围绕性能、无障碍和跨浏览器体验提供课程与案例，适合把零散的优化技巧整理成可以执行的开发与检查流程。 4 、 JavaScript.info https://javascript.info/ 适合系统学习 JavaScript 。教程从语言基础延伸到对象、异步与浏览器交互，配有练习；遇到概念理解不牢的问题，可以顺着章节补课，再用练习检验自己是否理解。 5 、TypeScript https://www.typescriptlang.org/ 类型报错看不懂时，官方手册和 Playground 很有用。可以把复杂类型缩成一小段代码，观察推断结果，再核对接口、泛型与配置的正式说明，适合团队统一写法。 6 、Can I use https://caniuse.com/ 准备使用一个新 CSS 属性或浏览器能力时，先查支持表。它按浏览器和版本展示兼容情况，适合评估目标用户能否使用某项特性，再决定是否增加降级方案。 7 、CSS-Tricks https://css-tricks.com/ 以 CSS 和前端实践文章见长的资料站，适合在处理布局、样式细节时寻找思路。阅读历史文章时，记得同时核对发布日期与浏览器支持，避免直接照搬旧时代的兼容写法。 8 、W3C WAI https://www.w3.org/WAI/ 做无障碍不能只给图片补一个说明。WAI 汇集标准、设计开发指导和评估资源，适合检查键盘操作、内容语义与辅助技术体验，让产品的可用性有明确的参考依据。 9 、freeCodeCamp https://www.freecodecamp.org/ 想边写边学，可以从它的 HTML 、CSS 、JavaScript 课程与项目练习开始。适合需要练习节奏的入门者，也适合用完整项目检查自己是否真正掌握了基础知识。 10 、 roadmap.sh https://roadmap.sh/ 当学习资料太多、不知道下一步学什么时，用路线图梳理知识位置。它提供前端等方向的学习路径、指南与课程，适合做查漏补缺清单，不必把每个节点都当成入职门槛。 二、框架与工程化类网站 框架解决不同的问题。选型前先看它的使用方式、渲染方案和部署要求，再决定是否适合当前项目。 11 、React https://react.dev/ 学习 React 时值得反复查阅的官方入口，包含教程与 API 参考。适合从组件和数据流建立理解，再对照官方示例排查状态设计问题，减少仅靠复制片段拼页面的习惯。 12 、Vue.js https://vuejs.org/ Vue 官方站把快速上手、交互教程、示例和 API 放在同一入口，还能找到路由及状态管理生态。适合开发时按问题查文档，也适合给新人安排循序渐进的学习路径。 13 、Angular https://angular.dev/ 需要理解一套完整应用框架时，可以从这里查组件、依赖注入、表单和路由。官网还有浏览器内教程，适合先做小实验，再判断 Angular 的组织方式是否适合团队项目。 14 、Svelte https://svelte.dev/ 想体验以编译器为核心的组件开发，可以从交互教程和 Playground 入手。它用 HTML 、CSS 与 JavaScript 编写组件，适合做小型原型，也能继续学习 SvelteKit 应用开发。 15 、Next.js https://nextjs.org/ 做 React 网站时，路由、服务端渲染和数据获取往往需要一起考虑。这里提供框架文档与学习材料，适合查清客户端和服务端的边界，再选择适合项目的页面组织方式。 16 、Nuxt https://nuxt.com/ Vue 项目需要页面路由、服务端渲染和数据获取时，可以先看 Nuxt 的约定。官方教程解释目录与自动导入等机制，适合搭应用原型，也适合查清框架替你处理了哪些工作。 17 、Astro https://astro.build/ 建设博客、文档或内容型网站时值得了解。官网提供文档、主题、集成与示例入口，适合先围绕内容展示组织页面，再按需要加入交互，避免一开始就堆积复杂应用结构。 18 、Vite https://vite.dev/ 前端项目遇到开发服务、构建配置或插件问题时，直接查官方指南更有效。它把配置与生态入口集中起来，适合搭建项目，也适合逐项理解现有工程中的构建约定。 19 、Tailwind CSS https://tailwindcss.com/ 采用工具类写样式时，官方文档是常用速查表。适合确认布局、间距、响应式与状态变体的用法，再把重复组合抽成组件；先理解 CSS 行为，类名才不会变成新的记忆负担。 20 、Sass https://sass-lang.com/ 维护较大的样式代码库时，可以用官方文档查变量、嵌套、混入和函数。它也解释如何组织与复用样式，适合接手已有 Sass 工程时厘清规则，再逐步整理重复代码。 三、组件库与界面开发类网站 做后台、搭表单、实现弹窗时，成熟组件能省去不少重复工作。挑选时也要考虑项目技术栈、主题定制和交互可访问性。 21 、shadcn/ui https://

Large language models increasingly automate complex tasks, but human decision capacity does not scale with their capabilities. In many applications, humans remain essential for providing private context, authority, or judgments unavailable to the agent. We formulate human decision capacity allocation: given multiple consultation opportunities and a limited budget, at which decisions should an LLM agent consult a human? The central challenge is estimating consultation value, which is executor-dependent because the same human input may benefit different downstream agents differently. We introduce Consultation Value Distillation (CVD), which estimates consultation values offline using Monte Carlo executor rollouts and distills these values into lightweight predictors for budgeted allocation, requiring no rollout-based value estimation at deployment. Across five batch and three sequential settings with two frontier executors, CVD improves allocation through joint and continuation-aware value learning, while independent consultation values remain competitive in several settings. CVD also broadly outperforms direct prompting and Value of Information where applicable, remains robust with substantially less rollout supervision, and enables nearly lossless approximate allocation at low search cost.

IT之家 11 月 4 日消息，小米旗下小米智能屏显开关 2 现已在有品（ 点此访问 ）开启众筹，该产品主打“一屏焕彩四键控，单火零火皆可用”，搭载 Xiaomi HyperOS Connect，旨在通过创新供电技术，让更多家庭无需改线即可享受智能彩屏交互体验，众筹价 159 元起。 IT之家注意到，针对传统彩屏开关对零线供电的依赖，小米智能屏显开关 2 采用创新供电技术，实现单火、零火皆可使用。在单火接线模式下，开关可通过内置储能模块实现彩屏显示，但需满足“每日开灯时间大于 10 分钟”的亮屏条件，且不支持亮屏常显（零火接线则无此限制）。这一设计极大降低了老旧房屋升级智能彩屏开关的门槛。此外，产品采用 7.9mm 超薄面板与全新复合有机玻璃面板，搭配小米智能开关 2 同系美学，联排安装更显协调。 在交互体验上，该开关配备高清晰度彩屏，内置 10 余款多彩主题（涵盖天气、萌宠、星球、晨光等），并支持时间、日期及天气信息显示。每个按键均支持自定义名称，告别记忆负担。 同时，产品内置 24GHz 毫米波雷达与光感元件，实现 90° 广角探测，做到“人来屏先亮，亮度随光调”。屏幕支持搭配小米智能灯，实现亮度、色温等预设模式的一键切换。 小米智能屏显开关 2 采用“上方两键无线开关 + 下方两路灯控开关”的布局。下方两个按键控制两路真实灯具负载，保留传统墙壁开关熟悉操作；上方两个无线按键则支持单击、双击、长按等操作，通过米家 App 可随心定义智能场景。 产品全面支持小米澎湃智联，支持无线双控（免布线）及场景联动（一键离家 / 回家模式等）。网络连接方面，升级至小米 Mesh 2.0，响应速度提升 50%，组网时间降低 50%，并支持远程 OTA 升级。 硬件品质方面，该产品具备 100 万次开合寿命，采用 650℃ 阻燃材料外壳，并内置温度检测与过温保护，遇高温自动断电。连接方式上，用户只需打开米家 App 扫描二维码即可两步轻松完成添加。 IT之家附产品参数：

IT之家 11 月 4 日消息，小米 REDMI K100 手机已于 10 月 27 日正式发布。据小米技术官方今日介绍，该机在影像上新增了 3D 运镜的 AI 玩法 —— 从相册选一张静态照片，AI 就能生成一段大角度 3D 运镜视频，镜头可以环绕、推拉、倾斜，而画面中人物的五官、发型、衣着始终保持一致。 IT之家从小米技术官方了解到，支撑这项功能的，是小米在近期公开论文里带来的 视觉生成框架 WorldCast ：它通过解读画面的深度结构，把平面照片还原成三维场景，并在其中虚拟出一条真实相机轨迹，让镜头像被真实拍摄一样运动，能够在镜头运动过程中持续保持主角外观的一致性。 ▲ WorldCast 框架总览：轨迹对齐的几何引导 × 几何对齐的多视角角色记忆 小米技术官方称，WorldCast 是小米在可控视觉生成方向上的又一突破，它不只让 REDMI K100 的相册多了一种玩法，更重要的是把方法、数据集和评测方式沉淀了下来。在这套底座之上，团队将进一步探索更复杂的运镜形态、更长的连续生成，以及可控 4D 视频生成技术等。

IT之家 11 月 4 日消息，阿迈奇新推出了一款搭载英特尔酷睿 i9-12900H 处理器 + 16GB 显存 RTX 3070 移动显卡的星舰 M2A 迷你主机，配备 16GB 内存 + 1TB 固态硬盘，京东显示为 5199 元。 京东阿迈奇 M2A 迷你主机酷睿 i9+16G 显存满血 RTX3070M DIY 副屏 +16G 内存 +1TB 高速固态券后 5199 元领 400 元券 这款产品采用俯冲式星舰机甲设计，双展飞翼勾勒凌厉轮廓，哑光金属质感机身搭配可编程 RGB 灯带环绕，底部带有投影灯效，整机尺寸为 315×255×198mm，机身前置搭载 1.9 英寸长条 DIY 副屏，支持自定义主题、背景图与显示内容，可实时展示 CPU / GPU 温度、功耗、占用率、风扇转速等信息。 核心配置方面，星舰 M2A 搭载第 12 代英特尔酷睿 i9-12900H 处理器，采用 14 核心 20 线程混合异构架构，睿频至高可达 5.0GHz，配备 24MB L3 智能缓存，集成英特尔锐炬 Xe 核显。 独显部分，该机搭载 NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop 显卡，具备 5120 个 CUDA 核心、16GB GDDR6 显存，功耗释放可达 115W，支持光线追踪与 NVIDIA Reflex 低延迟技术。 星舰 M2A 采用自研 4D 冷却散热系统，配备 4 个大口径静音散热风扇与 7 根散热铜管，散热性能较常规方案提升 45%，可承载处理器 45W + 显卡 115W 的满功耗输出。 这款主机内置双 DDR4 SO-DIMM 内存插槽，配备双 M.2 2280 PCIe3.0×4 NVMe SSD 盘位，存储容量至高可扩展至 4TB。 视频输出能力上，该机配备 1 个 USB4 Type-C（支持 8K@60Hz）、2 个 HDMI 2.0（支持 4K@60Hz）、1 个 DP1.4（支持 8K@60Hz）接口，可同时连接 4 台显示屏实现四屏异显；还配备双 2.5G 网口，它支持 WiFi 6 与蓝牙 5.2。 除此之外，机身背部接口还包括 6 个 USB 3.2 接口、1 个 3.5mm 耳机接口、电源接口与安全锁扣；出厂预装正版 Windows 11 操作系统，整机享受 1 年免费质保、主要硬件 3 年质保服务。 IT之家附详细参数如下： 京东 阿迈奇 Ai 智算 M2A 独显电脑迷你主机 i7 大显存 RTX3060 游戏电竞台式高性能剪辑设计渲染 3A 大作整机 mini 小机箱 酷睿 i7+16G 显存满血 RTX3070M DIY 副屏 +1TB 高速固态 券后 5599 元 领 400 元券 京东 11.11 无门槛红包 面额至高 26888 元，每天抽 3 次： 点此抽红包 。 淘宝 11.11 无门槛红包 面额至高 26888 元，每天抽 1 次： 点此抽红包 。

Comparisons in conversational emotion-shift forecasting are easily distorted when a learned model receives rich features but its transition baseline is given a noisy or unavailable current-emotion label, when hyperparameter budgets differ, or when target-turn information enters the representation. We present an information-matched, leakage-safe auditing protocol that closes these gaps with an explicit commitment point, executable causality tests, equal four-configuration validation searches, and seed-dialogue-aware inference. Applying it to six causal model families on four text corpora and two feature-source sensitivity configurations shows that a deployable train-only current-emotion classifier feeding the transition baseline yields a different verdict than an oracle diagnostic where both sides receive gold current emotion. Under the deployable condition, learned models improve over the predicted-label baseline on all four primary corpora; DailyDialog gains are large and survive a 72-comparison Holm correction (best ROC-AUC gain = +0.167, adjusted p=.0144). Under matched gold information, the baseline remains competitive on IEMOCAP and stronger on MELD, while every model retains a large DailyDialog advantage. We additionally report precision-recall AUC, calibration, a strictly utterance-local feature control, same-person self-shift forecasting, and a future-access dose-response test. An eight-item leakage checklist accompanies the protocol. Code, raw seed predictions, and reporting artifacts are available from the corresponding author upon request.

AI Agent 正逐渐成为数字同事，能够浏览网页、编写代码、运行实验，并在较长的时间跨度内协助人类。然而，现有基准测试尚不足以反映真实的知识工作：许多基准依赖合成数据或孤立任务，忽略了协作项目中复杂的多方动态——在协作项目里，关键信息分散于对话、代码和不断演进的决策之中。即使是一个简单的工作场所问题，也可能需要定位相关频道和私信、从冗长讨论中还原上下文、检查仓库状态、调和过时或相互冲突的证据，并跨来源进行综合。我们推出 SlackBench，这是一个用于评估 Agent 在真实科研与工程工作流中表现的基准，这些工作流要求对工作场所沟通和不断演进的仓库状态进行联合推理。SlackBench 以隐私保护的、对真实学术研究项目的重演为基础，提供可复现的环境，包含真实的多方对话、不断演进的决策，以及以 GitHub 仓库和 Google Docs 为依据的相应代码变更。它包含 140 个查询，涵盖异构来源的 Agent 式检索、对无法回答或前提错误的问题进行弃答、目标导向的摘要生成，以及长对话中的情境推断。这些任务无法简化为静态语料问答：Agent 必须判断哪些对话重要、遍历讨论串、检查仓库状态，并在各来源之间综合证据。

Most memory systems for LLM agents are retrospective, preserving and retrieving past information to inform current decisions. Proactive agents, however, also require prospective memory: retaining future-directed intentions and realizing them when appropriate opportunities arise, even without explicit requests. Crucially, remembering the right intention does not guarantee acting at the right time: a related observation may call for waiting, while a later cue may make the same intention actionable. Inspired by cognitive theories of human prospective memory, we introduce Pro-Memory, a memory framework that separates maintaining future intentions from deciding when and how to realize them. Pro-Memory preserves pending objectives linked to their supporting evidence, assesses new observations against their original goals and activation conditions, and coordinates appropriate contributions with the agent's ongoing actions. It further updates intention states based on actions actually issued or evidence of resolution, while an experience memory distills feedback from completed episodes into guidance for future decisions. Experiments on two benchmarks spanning delayed-intention tasks and open-ended proactive assistance demonstrate consistent improvements in proactive task performance over representative memory approaches across multiple LLM backbones, while limiting unnecessary interventions.

IT之家 11 月 5 日消息，科技媒体 Windows Central 昨日（11 月 4 日）发布博文，报道称 PC 游戏平台 GOG 官宣将于美国太平洋时间 11 月 5 日上午 10 点（IT之家注：北京时间 11 月 6 日凌晨 2 点）举办其历史上首次游戏展示活动“GOG Showcase”。 官方表示，本次活动将公布新游戏、平台新功能及更多惊喜，并借平台 18 周年之机开启新篇章。GOG 长期以“玩家可永久拥有游戏”为核心卖点：其发售的 PC 游戏不绑定在线验证或 DRM 限制，并提供 30 天退款保障。该平台近年来还陆续将《恐龙危机》系列、《龙战士 4》等经典作品移植到现代 PC，让其成为复古游戏复兴和数字所有权讨论中的代表性平台。 该媒体认为在数字游戏所有权日益受到关注的背景下，此次发布会尤其引人注目。随着实体光盘逐渐退出主流主机生态、部分在线服务对玩家游戏库的访问构成限制，GOG 的“无 DRM、可离线保存”模式被视为对传统数字商店的一种替代方案。

最近一直刷李维刚钓鱼的视频，感觉这个很有意思，想模仿这个模式做个游戏，于是启动 codex 干了几天搞定了，第一次做游戏，只会用 threejs 搞，没有别人的的画面精美。 请大家试玩一下，提点建议。

主要是纵跳垫产品，测试运动相关的数据 联系方式：Y3Jhenl1X2NoYW5n 备注：运动设备开发

IT之家 11 月 5 日消息，米哈游今日宣布精灵养成冒险策略游戏《崩坏：因缘精灵》App Store 预约现已开启， 公测定档 2027 年春季 。《崩坏：因缘精灵》「幸福测试」及云游戏技术测试将于 11 月 25 日正式开始，测试招募时间为 2026 年 11 月 5 日 12:00 - 2026 年 11 月 22 日 09:59。 据官方介绍，玩家可通过填写招募问卷、参与官方活动等方式，抽取获得测试资格。「幸福测试」为 限量、删档、计费 测试，测试期间将开启付费功能，测试平台为 PC、安卓端、iOS 平台、云游戏。累计付费金额将在正式公测后，按照规则返还至测试期间进行过付费的同一米哈游通行证账号下。 IT之家从官方介绍获悉，《崩坏：因缘精灵》是一款米哈游「崩坏」IP 下的全新精灵养成冒险策略游戏。在本作中，您将扮演一位从幽禁中逃生的位面旅行者，在新世界与精灵建立心与心的连接，参与一场又一场因缘对决，并发掘隐藏在自己过去的真相。

神经网络能否在没有光栅化器的渲染器中自行学习渲染 3D Gaussian splats？我们提出 GaussianRenderFormer，这是一个 transformer，接收一组 Gaussians 和相机，直接输出图像。每个 Gaussian 在视图无关的编码器中变成一个 token，而视图相关的解码器通过关注这些 token，将相机射线的小块区域转换为像素。在 26,820 个 Objaverse 对象（每个裁剪至 20,000 个 Gaussians）上训练后，GaussianRenderFormer 针对完整、未裁剪的 splats 渲染 300 个未见对象，达到 38.08 dB PSNR，而对相同裁剪输入进行光栅化则达到 44.02 dB。这一差距并非泛化问题，我们的诊断结果与视图解码器存在瓶颈一致：告知其每个 Gaussian 的投影足迹（它原则上可以推断出来），可增加 1.4 dB。不能排除训练不足。代码、训练模型和视频：https://svlwoof.github.io/gaussianrenderformer

Layer3 Intel – 4 Nov 26 Residential Proxies Detected on White House Network Our new Residential Proxy Observatory shows residential proxy traffic exiting the White House network: 236 times in 30 days, through 28 public proxy services. 专注研究住宅代理的 Layer3 Intel 最近发现白宫 ASN 有代理流量，IP 在 28 个住宅代理提供商的池子里。。。 有佬研究这种渠道怎么整，能锁定 IP 吗？这种 IP 注册的 claude 号大概很硬吧

我在知乎上用 AI 回答问题，被警告了。这是怎么判断出来的？ 您的账号被禁言 7 天 您的账号多次发布疑似 AI 辅助创作的内容，对社区秩序造成了不良影响，我们已对违规内容作出处理，您可以在您的内容列表中查看。现对您的账号禁言 7 天。禁言结束后，您的账号将恢复正常使用。社区提醒您，如后续仍有异常行为，您的账号可能被加重处罚。

背景是一直在帖子里看到别人回帖说“扔给 AI 改一下”“发给 AI 很简单就改好了”类似的话语，但是对于开发环境或者条件只字不提，比如我要改 app ，是直接把 apk 或者 ipa 传给 AI 然后跟他说需求吗？是否是需要付费用户才能执行这个操作？ 本人 0 门槛，所谓的 0 门槛就是没有学过任何编程语言，没有任何编程经验，之前一直认为不管是 iOS 或者安卓或者鸿蒙都必须在其开发平台上进行开发/修改/反编译？ 举两个简单的例子说明 1 、比如现在要对 iOS 平台某个 app 进行个性化修改，如分辨率适配这类简单的修改，扔给 AI 可以直接生成直接可用的 ipa 吗？ 2 、第二个比较简单，比如现在对游戏的插件进行个性化修改，是否直接文件扔给 AI 提需求就可以？ 以上的文件生成后又如何核实其是否满足需求？

在评估 LLM 生成的代码时，“已验证”究竟应当意味着什么？许多现有流水线只报告一个单一的验证数字。我们认为，这种做法掩盖了在条件审计序列中测得的三个不同属性：验证器接受（Surface A）、\emph{语法规范绑定（Surface B：证明义务是否绑定到规范？）}，以及 \emph{语义规范保真度}（Surface C：规范是否捕捉到了非形式化需求？）。两个实证演示表明，这些层面是可分离的。\textbf{第一（$A \neq B$），通过 Li@Opus（在 Claude Opus 4.7 下对 \citet{li2025dafny} 的 Dafny-as-intermediate-representation (IR) 流水线进行的同模型复现）在三个 Python 基准上}：它在 HumanEval 上达到 \textbf{99.1\% 的验证器接受率}，而只有 \textbf{1.9\%} 携带绑定到规范定义的谓词或函数的证书。\textbf{第二（$B \neq C$），通过 VCG 在两个 Rust 基准上}：我们在 Rust 上使用 VCG（这是我们自研的 Dafny-as-intermediate 流水线），因为 Rust 目标让我们能够强制产出完全可验证的输出（每个组件都以 Dafny 证书形式交付，通过构造即确保绑定门通过）。即使在这一构造内部，\textbf{11.48\%（MBPP-Rust）和 14.82\%（VeriContest LC 切片）的结构化验证样本仍然无法通过隐藏测试}。在 VeriContest 的 LC 切片上，\textbf{VCG 报告的 End2End 率为 7.79\%（535/6870）。}引用的外部比率为 5.51\%（GPT-5.5）和 1.88\%（单次 Opus 4.7）。这些给出了描述

IT之家 11 月 4 日消息，联想拯救者游戏社区宣布将于 12 月 2 日美国东部时间 12:00 起限量发放免费《辐射：新维加斯（Fallout: New Vegas）》Steam 激活码，玩家需要按指定流程排队领取，IT之家附活动地址（ https://gaming.lenovo.com/fallout-new-vegas-key-drops ）。 据介绍，参与者需先创建免费的社区账号，并绑定经过验证的 Twitch 账号。活动开始后，玩家要进入官方赠送页面排队；成功获得免费兑换券后，还需前往 Gamesplanet 完成兑换，取得可在 Steam 激活的密钥，领取资格和库存取决于排队结果，并非所有用户都能无条件入库。 公开信息显示，《辐射：新维加斯》于 2010 年发行，目前在 Steam 的常规售价为 9.99 美元（IT之家注：现汇率约合 66.8 元人民币），国区定价为 41 元，玩家好评率为 95%“特别好评”。

IT之家 11 月 4 日消息，11 月 3 日，苹果在年度财务报告中警告，AI 智能体可能做出 不符合预期、难以预测 的行为，给公司带来法律诉讼和声誉受损的风险，进而影响业务。 苹果的报告称：“AI 智能体及其他技术可以自主执行操作，例如与内部或外部系统交互，有时甚至会访问没有权限访问的系统，还可以运行或修改代码、发送消息及完成交易。智能体的行为也可能 违背预期或难以预测 ，甚至在没有收到要求、指令或授权的情况下自行采取行动。” 据IT之家了解，苹果发出警告之前，曾发生多起 AI 智能体失控事件。例如，在 Hugging Face 事件中，AI 智能体突破了沙箱环境的限制，入侵第三方网站。这类事件再次引起美国华盛顿及全球各地政策制定者的关注。 上个月，苹果宣布 调整 Mac 的完全磁盘访问权限 ，以降低安装在电脑上的 AI 智能体获取此类权限后可能带来的风险。然而，苹果此次仍在报告中警告：“公司对第三方 AI 智能体及其他技术的监督和控制能力 可能有限 。” 苹果尚未推出能够自主完成复杂任务的 AI 智能体。不过在财报电话会议上，面对有关 AI 智能体的提问，新任 CEO 约翰 · 特努斯称，Siri 的功能还有 很大的拓展空间 。“我们认为 AI 智能体的功能对用户很有吸引力。我们只是希望确保用户清楚自己授予了哪些访问权限，并确保这些功能在保障安全和隐私的前提下实现。” 特努斯强调，苹果无法访问用户设备中的私人数据，这是苹果与其他公司的重要区别。“想想看，iPhone 里有那么多个人数据，联系人、通信记录、健康信息、财务信息…… Siri 可以调用它们，以非常安全、保护隐私的方式帮助你获取信息，而且其他任何人都无法访问这些数据。” 苹果还指出，针对 AI 和超级智能的监管规定仍在不断变化，未来存在很大的不确定性。随着各国出台新的 AI 法律法规，苹果可能需要投入大量资金才能满足监管要求。“围绕自动化、人工智能和超级智能的伦理争议，以及消费者对这些技术的负面看法，也会给公司带来风险，包括公众认为这些技术存在安全隐患，或可能对社会造成其他危害和问题。”

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现代铁路感知需要大规模综合图像数据集，但人工标注（尤其是轨道折线和其他复杂基础设施几何）拖慢了创建过程。本文提出 Active Railway Infrastructure Dataset Annotation 框架，这是一种铁路专用的半自动流水线，可将 mask scoring 实例分割网络的实例预测转换为边界框、多边形、折线和成对折线。为在无真值情况下保持自动轨道几何标注的可靠性，它采用置信度阈值和独特的轮廓一致性质量评分作为接受门控。主动学习循环按不确定性对剩余图像排序，并调整每轮人工查询数量。这通过一种新颖的数量控制机制实现，其中简单图像被自动接受，人力集中于困难案例。在不相交、多样化影像以及时间序列、冗余影像上的实验量化了工作量减少与精度权衡，在不相交场景中减少约三分之二，在序列场景中最高减少 93%。该研究还为初始标注预算和停止时机提供指导，以避免过度标注。

大家好，我做了一个复古像素风的无尽跑酷游戏 Dino ，现在在 Google Play 封闭测试阶段，需要至少 12 位测试者连续参与 14 天才能申请正式发布。 游戏特点： 触屏操作，也可选声音控制和头部动作控制（均在本地处理） 多种恐龙皮肤、会变化的场景 无广告、无内购、无需注册账号 参与方式（需要 Google 账号并能访问 Google Play ）： 加入 Google 群组： https://groups.google.com/g/dino-testers 打开测试链接，点“成为测试人员”： https://play.google.com/apps/testing/com.homyit.studio.dino 从 Google Play 安装，并保持安装 14 天（偶尔打开玩玩即可） 也欢迎互测：你的应用需要测试者的话，评论里留下链接，我也会帮忙。有任何问题或建议都可以直接回复，谢谢！

IT之家 11 月 4 日消息，Valve 正在调整 Steam 游戏上线前的审核流程，以应对近期游戏商店页面和游戏构建版本提交量大幅增加带来的审核积压。 Valve 于当地时间 11 月 3 日在 Steamworks 开发者公告中公布了相关调整，称过去几个月商店页面和游戏构建版本的审核提交量显著增加。 Valve 表示，目前游戏构建版本审核通常需要 3 至 5 个工作日，但近期审核进度有所延迟，最长可能需要 12 个工作日。该公司称，审核延迟的很大一部分原因是部分游戏需要重复审核。 此次更新主要针对开发者发布前的检查清单，目的是帮助更多游戏一次性通过审核，减少因基本功能问题导致的重复审核。 根据新的要求，开发者在提交游戏审核前，必须通过 Steam 客户端启动游戏并至少运行 5 分钟。 Valve 表示，有时审核团队收到的游戏构建版本甚至从未通过 Steam 启动过。即使开发者直接运行游戏可执行文件时一切正常，也可能遗漏影响玩家通过 Steam 安装和启动游戏的必要配置。 新检查清单还要求开发者确认游戏成就已经准备就绪，并检查游戏所需的常见可再发行组件，例如 DirectX 或 Visual C++ 运行库，确保 Steam 能够按需安装。 Valve 还会根据游戏商店页面所标注的功能动态显示检查项目，例如开发者宣称支持多语言，就需要确认相应语言内容已经包含在游戏构建版本中；如果多人游戏功能需要特殊账号才能访问，也应向审核人员提供相关凭据。 Valve 表示，这些调整已经在过去几周陆续推出，后续还会继续改进构建版本审核流程，并完善开发者发布检查清单的相关文档。该公司也建议开发者在提交审核前，确认商店页面描述和素材完整清晰，游戏实际内容与页面承诺一致，并确保需要披露的敏感内容已经在相关调查表中准确说明。 据《The Verge》报道，此前有部分独立游戏开发者曾公开反映 Steam 审核等待时间过长，甚至有游戏因此错过原定发售日期，例如独立游戏《Food Devils》在计划开启抢先体验的当天仍未通过审核；发行商 2 Left Thumbs 的游戏《Wheel Make It》也因审核延迟，最终比原计划晚了近两周上线。 相关阅读： 《 Valve 回应“Steam 平台低质量 AI 游戏泛滥”：正持续优化作品推荐机制 》

今天看到一个帖子，帖主 16 岁入伍参军 15 年军龄以后转业 30 岁开始上班，工龄 17 年以后，47 岁退休。退休后在 47 岁的年龄是否可以领取退休金？按照现行养老金制度，在一二线城市又分别可以领取每月多少的退休金？请根据公开资料务必清晰明确，给出官方或者可信度比较高的引用。 这个我找 gemini 和 kimi 都查了一下： 退休没的说，这个是事实发生的。依据《中华人民共和国公务员法》第九十四条（公务员退休后，享受国家规定的退休金和其他待遇）及国务院《关于机关事业单位工作人员养老保险制度改革的决定》（国发〔 2015 〕 2 号）：依法办理退休手续、累计缴费满 15 年的机关事业单位参保人员，由社保经办机构按批准退休时间自次月起按月发放基本养老金。 也就是办理退休手续后次月就可以发放。 gemini 估算的退休金 每月合计到手 一二线城市：约 8,500 ～ 10,500 元/月 三四线城市约 6,000 ～ 7,500 元/月 我又不死心问了一下： 那企业职工是否可以在有社会工龄 30 年的情况下进行退休并在 60 岁之前就领取退休金？ 不能。 在现行法律政策框架下，“工作年限满 30 年可申请提前退休”是专属公务员（及参照公务员法管理人员）的法定政策，并不适用于普通企业职工。企业职工即便工龄达到 30 年，男职工在 47 岁或 60 岁之前均无法直接办理法定退休并领取基本养老金。

IT之家 11 月 5 日消息，暴雪旗下《魔兽世界：无限》（World of Warcraft: Forever）今天早上 7 点全球同步上线，国服与国际服同一时间开服，客户端此前已在战网开放预下载。 该作是暴雪在正式服与经典怀旧服之外推出的第三条独立产品线，官方将其定位为长期并行的“永久家园”，而非阶段性资料片。 游玩门槛延续了《魔兽世界》的订阅逻辑：账号内拥有《魔兽世界》游戏时间即可进入《魔兽世界：无限》，无需单独购买游戏本体。 同时，暴雪也提供了付费礼包，但提供的是额外内容，例如新种族“天裔”、泽风岛起始剧情以及外观与便利性奖励，不影响玩家先体验基础内容。国服战网另售天裔英雄礼包（218 元）与天裔史诗礼包（388 元）。 硬件方面，最低配置要求 Windows 10 64 位、4 核 3.0GHz 处理器、8GB 内存、DirectX 12 兼容的 4GB 显存显卡，以及 128GB 固态硬盘可用空间。 暴雪介绍称，《魔兽世界：无限》的核心设定是一条与正式服完全独立的平行时间线，故事起点在熔火之心开放之前，等级上限永久锁定在 60 级，不随资料片推进而提升。 其内容层面新增超过 1000 个全新任务，并加入海加尔山、辛德拉、河林、泽风岛等探索区域，其中河林区域覆盖 35 级至 45 级，包含 150 余个新任务。可玩种族“天裔”是源自泽风岛的高等精灵流亡者，可自由选择加入联盟或部落；游戏同时开放了侏儒牧师、矮人萨满祭司、亡灵圣骑士等全新的种族职业组合。27 棵天赋树均经过重新设计，猎人的野兽控制、射击与生存三条路线以及德鲁伊的形态切换等核心机制在保留原有框架的前提下做了调整，设计思路明确回避专精同质化。 技术层面，《魔兽世界：无限》引入了“体验预设”机制，首次登录时玩家可在“经典”与“强化”两种呈现方式之间选择。经典模式使用标清角色模型、关闭任务关注点与幻化，接近原版界面布局；强化模式默认开启高清模型、单背包视图、幻化与任务指引，并采用居中的屏幕布局与横向移动键位。 IT之家注：体验预设仅改变画面与界面默认状态，不限制规则集选择，后续仍可在设置中逐项调整。 此外，游戏取消了传统独立服务器，改为规则集选择，上线时开放普通、PvP、角色扮演与角色扮演 PvP 四种模式，专家模式（永久死亡）计划在后续推出。 首发版本包含 9 座全新五人地下城，以及 15 对 15 的暗矛群岛 PvP 战场。团队副本方面，深穴、海加尔峰与奥妮克希亚的巢穴将于 2026 年 12 月 10 日起向 60 级玩家开放。露营与传承系统同步上线，传承天赋树最初开放“专业”“冒险”“充裕”三类，传承点数由账号下所有角色共享；游戏不提供飞行坐骑，角色命名采用双名结构，完整名字在同一大区内保持唯一。手柄支持以 Beta 状态随游戏上线，可用于选择目标、施放技能与拾取战利品，聊天等功能仍需键盘操作。 开发团队表示，《魔兽世界：无限》并不试图复刻 2004 年的原版体验，而是在 60 级框架内持续横向扩充内容，以“不追赶进度”为节奏设计前提。

IT之家 11 月 5 日消息，香橙派 (OrangePi) 今日公布了新品 OrangePi Zero 3W Pro。这是一款 "Zero" 级小尺寸单板计算机 (SBC)， 提供同级外形规格中少见的中端性能 。 OrangePi Zero 3W Pro 长宽仅有 65×30 (mm)，基于瑞芯微 RK3576 通用处理器，最高支持 16GB LPDDR 内存，可选 eMMC / UFS / microSD 存储，支持转接扩展 PCIe / SATA。 此外，这款 SBC 集成 Wi-Fi 6E & 蓝牙 5.3 无线模块，提供 Mini HDMI、MIPI-CSI、MIPI-DSI、支持 DisplayPort 1.4 Alt 的 USB-C 5Gbps、40-Pin GPIO，另有 2-Pin 5V PWM 风扇接口，无 RJ-45 有线网口。 香橙派表示，凭借集成的 NPU、VPU，OrangePi Zero 3W Pro 开发板 可以较小的体积在本地运行解码、轻量 AI 推理等工作负载 。

查 API 、挑组件、复现 Bug 、压缩图片、排查兼容问题……前端开发的一天里，很多时间花在寻找合适的资料和工具上。把常用入口整理好，遇到问题时就能少绕一些弯路。 这份 2026 版清单收录了 100 个网站，分成 10 类：学习文档、框架工具、组件库、在线调试、包管理与协作、测试性能、设计配色、图标字体、图片与 CSS 工具、实战练习。每个网站都附上入口和使用场景，可以按当前需求收藏。 整理时间：2026 年 11 月。 一、学习与文档类网站 知识会更新，查阅资料也需要讲究方法。理解概念时看教程，确认行为时看文档，遇到版本差异时回到对应版本的说明。 1 、 npmcn.com ：npm 包中文文档 https://npmcn.com/ 读 npm 包的英文 README 时，可以先到这里查看已有的中文文档。网站提供包搜索、中文简介、README 和原文切换，也能浏览热门中文包与最新中文包。它适合用来初步了解一个包，再对照原文确认 API 和配置。中文内容由自动翻译流程生成，可能有措辞偏差，当前也没有覆盖所有 npm 包。 2 、MDN Web Docs https://developer.mozilla.org/ 查 HTML 、CSS 、JavaScript 和浏览器 API 时，优先打开这份参考资料。它把语法、示例与相关概念放在一起，适合解决具体问题，也适合沿着学习路径补齐前端基础。 3 、web.dev https://web.dev/ 页面能运行之后，怎样让它更快、更易用？这里围绕性能、无障碍和跨浏览器体验提供课程与案例，适合把零散的优化技巧整理成可以执行的开发与检查流程。 4 、 JavaScript.info https://javascript.info/ 适合系统学习 JavaScript 。教程从语言基础延伸到对象、异步与浏览器交互，配有练习；遇到概念理解不牢的问题，可以顺着章节补课，再用练习检验自己是否理解。 5 、TypeScript https://www.typescriptlang.org/ 类型报错看不懂时，官方手册和 Playground 很有用。可以把复杂类型缩成一小段代码，观察推断结果，再核对接口、泛型与配置的正式说明，适合团队统一写法。 6 、Can I use https://caniuse.com/ 准备使用一个新 CSS 属性或浏览器能力时，先查支持表。它按浏览器和版本展示兼容情况，适合评估目标用户能否使用某项特性，再决定是否增加降级方案。 7 、CSS-Tricks https://css-tricks.com/ 以 CSS 和前端实践文章见长的资料站，适合在处理布局、样式细节时寻找思路。阅读历史文章时，记得同时核对发布日期与浏览器支持，避免直接照搬旧时代的兼容写法。 8 、W3C WAI https://www.w3.org/WAI/ 做无障碍不能只给图片补一个说明。WAI 汇集标准、设计开发指导和评估资源，适合检查键盘操作、内容语义与辅助技术体验，让产品的可用性有明确的参考依据。 9 、freeCodeCamp https://www.freecodecamp.org/ 想边写边学，可以从它的 HTML 、CSS 、JavaScript 课程与项目练习开始。适合需要练习节奏的入门者，也适合用完整项目检查自己是否真正掌握了基础知识。 10 、 roadmap.sh https://roadmap.sh/ 当学习资料太多、不知道下一步学什么时，用路线图梳理知识位置。它提供前端等方向的学习路径、指南与课程，适合做查漏补缺清单，不必把每个节点都当成入职门槛。 二、框架与工程化类网站 框架解决不同的问题。选型前先看它的使用方式、渲染方案和部署要求，再决定是否适合当前项目。 11 、React https://react.dev/ 学习 React 时值得反复查阅的官方入口，包含教程与 API 参考。适合从组件和数据流建立理解，再对照官方示例排查状态设计问题，减少仅靠复制片段拼页面的习惯。 12 、Vue.js https://vuejs.org/ Vue 官方站把快速上手、交互教程、示例和 API 放在同一入口，还能找到路由及状态管理生态。适合开发时按问题查文档，也适合给新人安排循序渐进的学习路径。 13 、Angular https://angular.dev/ 需要理解一套完整应用框架时，可以从这里查组件、依赖注入、表单和路由。官网还有浏览器内教程，适合先做小实验，再判断 Angular 的组织方式是否适合团队项目。 14 、Svelte https://svelte.dev/ 想体验以编译器为核心的组件开发，可以从交互教程和 Playground 入手。它用 HTML 、CSS 与 JavaScript 编写组件，适合做小型原型，也能继续学习 SvelteKit 应用开发。 15 、Next.js https://nextjs.org/ 做 React 网站时，路由、服务端渲染和数据获取往往需要一起考虑。这里提供框架文档与学习材料，适合查清客户端和服务端的边界，再选择适合项目的页面组织方式。 16 、Nuxt https://nuxt.com/ Vue 项目需要页面路由、服务端渲染和数据获取时，可以先看 Nuxt 的约定。官方教程解释目录与自动导入等机制，适合搭应用原型，也适合查清框架替你处理了哪些工作。 17 、Astro https://astro.build/ 建设博客、文档或内容型网站时值得了解。官网提供文档、主题、集成与示例入口，适合先围绕内容展示组织页面，再按需要加入交互，避免一开始就堆积复杂应用结构。 18 、Vite https://vite.dev/ 前端项目遇到开发服务、构建配置或插件问题时，直接查官方指南更有效。它把配置与生态入口集中起来，适合搭建项目，也适合逐项理解现有工程中的构建约定。 19 、Tailwind CSS https://tailwindcss.com/ 采用工具类写样式时，官方文档是常用速查表。适合确认布局、间距、响应式与状态变体的用法，再把重复组合抽成组件；先理解 CSS 行为，类名才不会变成新的记忆负担。 20 、Sass https://sass-lang.com/ 维护较大的样式代码库时，可以用官方文档查变量、嵌套、混入和函数。它也解释如何组织与复用样式，适合接手已有 Sass 工程时厘清规则，再逐步整理重复代码。 三、组件库与界面开发类网站 做后台、搭表单、实现弹窗时，成熟组件能省去不少重复工作。挑选时也要考虑项目技术栈、主题定制和交互可访问性。 21 、shadcn/ui https://

已发表的关于长时程 agent 为何失败的解释，通常是对完整轨迹进行标注的分类体系：评判者阅读转录文本并命名失败。我们认为，将 agent 的行为归因于其历史的主张应附带经干预验证的证据，按实例或通过经过验证的估计器：冻结一个可执行的轨迹中状态，仅改变 agent 所看到的历史，然后继续——是执行而非从转录文本推断，在一个其恢复已被测量的状态上，并带有与估计目标匹配的重放证书。我们命名的四类操纵中的每一类都有先例，且若干方法已经能够从检查点、重新执行的前缀或记录的对话状态执行干预（例如 DoVer、REFLECT、Min et al.、Who&When Pro、Causal Agent Replay），但没有任何一个报告经过测量的重放证书。接下来是两个警示性测量，二者均未应用该标准：一个是载体分类体系，其“集中度”无法与基准构建分离（调整后的比值比为 1.15，区间跨过 1）；另一个是哈希相同的快照，将其恢复到相同种子的进程中时，在 24/24 个状态上彼此一致，而在 24 个状态中有 9 个和 20 个与实时继续不同。恢复随机流的捕获位置使所有 24 个状态都与实时运行一致。

根据验证结果，苹果对 Trust Asset Version （受信任资产版本） >= 1014 设备上的 MITM 进行了封禁，不能全球飘了。

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新官上任，一人送5张重置卡不过分吧

问了 Claude 后才知道，只有 Enterprise 才有，幸好我司只是 Team 套餐😂

IT之家 11 月 5 日消息，游族网络 11 月 4 日发布关于签署日常经营合同的公告，全资子公司上海游族信息技术有限公司（简称“游族信息”）于近日与 A 公司签署了《销售合同》， 游族信息向 A 公司采购型号为 PRO5500 (PCIe) 的 GPU 产品，协议总金额为人民币 42.25 亿元 （含税，订单价格可能会因原厂或上级供应商调整而发生变动）。 游族网络表示，本项目资金来源为自有资金、银行授信、金融租赁等组合方式。鉴于本次合同约定的交付方式采取分批交付方式，资金可滚动使用，整体资金投入规模可控。 游族网络还称，本合同的签订对公司财务指标的具体金额影响目前尚无法测算，需视后续具体业务合作的推进和实施情况而定。若合同能够顺利实施， 长期来看，将助力公司推进转型升级 ，有利于增强公司持续经营能力与长期核心竞争力，符合公司及全体股东的长期利益。 此外，游族网络为游族信息向广发银行股份有限公司上海分行申请 1 亿元人民币的授信额度（具体授信情况以银行实际审批为准），并为其提供 1 亿元的保证担保。 IT之家查询财报了解到，游族网络 2026 年第三季度营业总收入 3.66 亿元，同比增长 10.75%；归母净亏损 1.11 亿元。

Decision models choose among predefined options in tasks such as routing and action selection. In multi-agent collaboration, a decision determines how members divide work, exchange resources, and act in parallel. We introduce TandemBench, a benchmark of 1,200 questions in multi-agent cooking scenarios where coordination choices affect goal completion. Models receive complete global information and candidate team plans, with reference answers established through execution and exact search. Models select an optimal team plan and, in paired variants that retain or remove it, judge whether better arrangements exist beyond the supplied options. We evaluate 40 native decision models and compare them with 10 general-purpose language models. The best native decision model achieves 62.50% decision accuracy. Native decision models remain close to chance in optimality verification. Paired tests reveal that some report better alternatives regardless of whether an optimal plan is already present. These findings show that team-plan decision accuracy alone can conceal systematic errors in judging whether the supplied options contain an optimal arrangement. The dataset and evaluation code are publicly available at https://github.com/lililibaohang/TandemBench.

主要是纵跳垫产品，测试运动相关的数据 联系方式：Y3Jhenl1X2NoYW5n 备注：运动设备开发

淘宝上搜了几家都不能选定制。求可以定制的渠道，谢谢各位大哥

这段时间在搞副业，被种草生财有术这个社群，好像评价不错，有点冲动，但是价位也让人肉疼，纠结好几天了，现在双十一活动还要2965。各位佬快来点醒我！！！ 有在里面待过的吗，说说真实感受，值不值得加入，能不能赚回票价！！ 顺便插一句，如果能加入的话，有没有小伙伴一起拼个团的 【始皇大大，我只是为了咨询一下，不是在种草引流，如果不能发，立马删除】

IT之家 11 月 4 日消息，OpenAI 公司昨日（11 月 3 日）发布博文，公布 AI 辅助实体产品研发的最新进展， 展示 GPT‑6 Astra 在机械、电路及软件协同设计中的应用 ，并宣布与马自达开展研究合作，将模型用于汽车设计与仿真评估。 IT之家附上相关视频如下： 在 AI 辅助实体产品研发方面，OpenAI 称两名团队成员利用业余时间，在不到一周内借助 Astra 完成一款可与 Codex 交互的测试设备设计。模型承担外观、外壳结构、电子元件选型、电路板布局及固件生成等工作，代工厂随后在不到一个月内制成小批量原型机。 但从设计到制造仍有明显门槛。OpenAI 承认，模型未能始终充分考虑生产限制、尺寸公差及装配细节，投产准备仍需多轮审核与迭代。 汽车领域，OpenAI 正与马自达的空气动力学及碰撞安全工程师合作，利用气流与结构仿真探索新车设计，在造型、性能和成本之间寻找更优方案。 同时，公司扩大与 Chip Ganassi Racing 车队的合作，测试将零件三维扫描数据转为可编辑 CAD 模型和二维制造图纸，帮助处理原始设计文件缺失的问题。

为啥京东上可以光明正大的卖？ 7 月份不是封了一波号，更新了限制条款。 但是京东为啥可以光明正大的卖？ 大家有好的推荐吗？只接码，不打电话（或者极少），不用流量（或者极少） 香港有啥适合的卡？ giff? 新西兰我有张卡也被封了。

IT之家 11 月 5 日消息，彭博社今天（11 月 5 日）发布博文， 报道称苹果公司为了遏制快速上升的 AI 使用成本，正在削减员工使用人工智能工具的内部预算。 报道称苹果公司希望在研发、工程和日常运营流程中，更深入地整合 AI 从而提高运转效率，但伴随着 AI 使用成本不断上涨，苹果公司开始对员工调用 AI 模型的词元（Token）消耗设置更严格上限。 知情人士称，苹果上个月（2026 年 10 月）已下调部分工程师的每日 AI 支出上限，从 300 美元（IT之家注：现汇率约合 2,005 元人民币）降至 200 美元（现汇率约合 1,337 元人民币），下降 33%； 并计划进一步下调部分工程团队，最低可能降至每日 100 美元（现汇率约合 668.4 元人民币）。 部分非工程团队的额度原本即为 100 美元（现汇率约合 668.4 元人民币），苹果甚至考虑将其压低至 25 美元（现汇率约合 167.1 元人民币）；确有更高需求的员工可向高级管理层申请豁免。 这些预算覆盖的是 AI 模型处理请求时消耗的词元量，即文本、代码等数据量单位。AI 服务商通常按词元用量计费，越先进的模型成本越高；编写、调试软件代码等复杂任务尤其容易大量消耗额度。 报道称，公司正推动用 AI 改造工程流程和内部运营，员工可使用 Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 Gemini 等服务；部分团队则被要求改用更便宜的模型，或转向可在设备本地运行的 AI 方案。 这一调整也折射出科技行业的共同转变：企业从鼓励员工大规模试验 AI，转向精细核算投入产出。微软同样收紧了内部 AI 支出，特斯拉对员工 AI 支出设每周 200 美元（现汇率约合 1,337 元人民币）上限，Uber 将单个 AI 编程工具的月度用量限制在 1,500 美元（现汇率约合 10,026 元人民币），Meta 则引入代币预算并鼓励员工使用自研工具。

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稀疏自编码器（SAEs）将视觉表示分解为独立特征，为解释模型行为提供了有前景的基础。解释这些特征通常依赖于最能强烈激活它们的图像或像素区域。然而，当多个语义不同的特征频繁在同一位置激活时，例如同一图案中的纹理和颜色，这种证据会变得模糊。我们提出重建式 SAE 干预（Reconstructive SAE Intervention, RecSAEI），一个将特征解释从被动观察转向主动视觉重建的框架。通过沿 SAE 解码器方向干预表示并重建视觉输出，我们为特征的语义含义提供直接证据。我们证明，我们的方法在多个数据集和视觉编码器上成功消除了特征含义的歧义。此外，我们的框架将 [CLS] SAE 干预建立在稀疏的一组图像块 SAE 解码器方向上。除了稳定的目标响应之外，这种归因还揭示了基本视觉模式与高层语义之间的组合关系。我们的结果主张将干预重建作为解释神经网络的重要补充信号。

平时测解锁我都用 RegionRestrictionCheck ，但它在 VPS 上跑，测的是 VPS 本身的 IP 。我自己日常用 Clash 分流，ChatGPT 走日本，Netflix 走香港，国内的直连，脚本的结果和我电脑上实际看到的经常对不上。 所以干脆写了个网页版，直接在浏览器里测，每个服务走的就是你平时打开它的那条线路： https://unlock.1ms.dog 现在一共 154 个服务。除了 ChatGPT 、Claude 、Gemini 、Netflix 、Disney+ 这些，还有一堆地区性的：ABEMA 、U-NEXT 、TVer 、巴哈、KKTV 、TVB 、Wavve 、BBC iPlayer 、ITVX 、Sling TV 之类。这些是我对着 RegionRestrictionCheck 和 MediaUnlockTest 几个版本的检测项一项项过的，网页能做的都加了，做不了的在仓库里写了原因。 网页最麻烦的是跨域，大部分服务的返回读不到，只能各想办法： 有些服务的地区接口本身允许跨域，直接读它的判断，比如 ChatGPT 、DAZN 、KKTV 、NHK 、ITVX 走 Cloudflare 的服务，读它域名下的 /cdn-cgi/trace ，就知道它看到你在哪个国家，再对照它官方公布的支持地区 Netflix 用的是跳转次数：浏览器最多跟 20 次跳转，先在自己站上绕几圈再跳过去，就能算出 Netflix 自己跳了几次，从而判断你拿到的是哪个区 实在什么都读不到的，只确认能打开，再看别的服务认为你在哪，页面上会标「推测」 测完会顺便看一下几件常见的事：各服务看到的出口是不是同一个国家、浏览器时区对不对得上、DNS 有没有走到国内解析器、IP 有没有被维基百科当成机房 IP 。如果某个服务在这条线路上不行、你另一条出口可以，它会直接告诉你把哪个域名分过去。 结果可以生成分享卡片。分享出去的只有结论和国家，不带 IP 。 网页版还有个隐患：服务哪天改了接口，检测会悄悄失效。所以我在东京的服务器上每小时把 154 项全跑一遍，哪项连续两次不对，页面就自动改成推测。每项的情况都公开在这里： https://unlock.1ms.dog/zh-cn/status/ 纯静态页面，结果不上传，代码开源（ MIT ）： https://github.com/yt1988/unlock-check 也有做不到的：Netflix 是不是「仅自制剧」网页看不出来； Gemini 用的是 Google 自己的 IP 库，「送中」的情况只能靠推测。 手机也能用： 哪个服务测得不准，或者想加什么服务，回帖告诉我就行。

使用 codex 生成的代码文件，部分小 bug 我会在 IDE 里人工改了，但是让他做下一个功能的时候，如果涉及到这个文件，它会恢复到它之前生成的状态，我手工修改的部分就丢失了，请教下这个是因为什么原因啊，要怎么处理呢

毕竟一个蔡司的镜片也要千把块了，怕长久洗坏了，之前眼镜用久了会感觉被磨了，想掉了膜一样的，不知道洗洁精会不会加重这个

IT之家 11 月 4 日消息，《Arc Raiders》开发商 Embark Studios 的开发人员近日谈到了这款撤离射击游戏中生成式 AI 配音技术的使用问题。他们认为，最初采用生成式 AI 生成语音台词，实际上减轻了配音演员的工作负担。原因是，如果所有台词都要由演员亲自录制，“他们恐怕会被这些工作量逼疯”。 IT之家注意到，相关内容来自 Embark Studios 近期发布的一段视频，视频主要介绍了《Arc Raiders》的音效与音乐制作过程。多名核心工作人员在视频中谈到了游戏对生成式 AI 的使用，包括早期利用 AI 生成角色语音，以及此后逐步用真人录音替换 AI 配音的过程。 音频总监本斯 · 帕约尔（Bence Pajor）首先谈到了自己在此前工作室遇到的问题。他表示，过去由于语音台词已经确定，游戏玩法方面的调整往往无法进行。他认为这是一件“非常痛苦”的事，因为这不仅会给编剧团队和对话团队带来压力，也会影响配音演员的工作安排，尤其是在演员档期发生冲突时。 帕约尔表示，在斯德哥尔摩聘用能够随时联系到的配音演员，并借助现有工具开展工作，让所有人的工作都变得更加轻松。 随后，帕约尔进一步解释了游戏训练数据的制作方式：团队使用配音演员的表演录音来制作相关数据。由于游戏每增加一项新功能、一件道具或一款武器，都可能需要新增相应的语音台词，因此，如果要求演员录制每一种可能出现的台词版本，实际操作起来并不现实。 帕约尔说：“如果所有这些内容都要让演员亲自录制，他们恐怕会被逼疯。” 他还指出，《Arc Raiders》自 2025 年 10 月发售以来，经历了大量更新和调整。每当游戏中的台词需要修改，团队都不可能因此反复召集配音演员进棚录音。 视频中出镜的两位配音演员乔 · 赖德奥特（Jo Rideout，饰演沙妮）和戴安娜 · 加德纳（Diana Gardner，饰演塞莱斯特）也分享了各自的看法。 加德纳表示，能够接受其他地方的工作，而不必担心因此取消其他拍摄或项目安排，让她感到“轻松了不少”。 不过，在谈到自己对游戏中塞莱斯特大量语音台词的所有权时，加德纳也表达了另一层顾虑。她说：“这份合同看起来相当公平…… 从这个角度来说，我几乎没有理由拒绝。但当我真正听到合成出来的声音时，我不知道自己会有什么感受。我当时就在想：我能否拥有这段表演的所有权？…… 这些内容是我花了好几个小时完成的，但最终成品的所有权是否属于我？答案是否定的。” 尽管使用 AI 配音被认为有上述好处，Embark Studios 仍在逐步用真人录音替换游戏中的 AI 语音。该工作室首席创意官斯特凡 · 斯特兰德伯格（Stefan Strandberg）表示：“我们并不是一家以取代配音演员为目标的公司。”他也承认，不少玩家在游玩《Arc Raiders》时，听到 AI 配音会产生破坏沉浸感的体验。 斯特兰德伯格和帕约尔均表示，他们理解外界对 AI 配音的批评，也正在努力替换游戏中能够替换的 AI 语音。 斯特兰德伯格表示：“我们并不是一家以取代演员为目标的公司。事实上，我认为情况恰恰相反。我们应该肯定演员们的表演，并给予他们更多展示空间。这也是我希望在未来几年为玩家带来的体验。”

IT之家 11 月 4 日消息，乔思伯 (JONSBO) 即将于今日 20:00 发售机箱新品 X400M。这一型号拥有 5 条扩展槽，兼容 M-ATX 主板，延续了更大尺寸型号 X400 上的 外骨骼框架结构设计 ，到手价 399 元。 X400M 三维 460.2 × 310.3 × 416.3 (mm)，体积较 X400 减少约 12%；基于钢板、ABS 塑料、钢化玻璃，框架 覆盖 2H 硬度的深灰色金属质感涂层 ；自带显卡支撑架，提供背部理线挡板。 其兼容背插主板，扩展卡限长 427mm、ATX 电源限长 180mm、处理器散热器限高 176mm；提供 2 个 3.5" 盘位、1 个 2.5" 盘位；具备 10 个风扇位，顶部兼容 360 / 280 冷排、侧部兼容 240 冷排；前置 I/O 面板包括 1 个 USB-C 10Gbps、2 个 USB-A 5Gbps。 京东乔思伯 X400M 灰色 机箱 11 月 4 日 20:00 开售 399 元直达链接 京东 11.11 无门槛红包 面额至高 26888 元，每天抽 3 次： 点此抽红包 。 淘宝 11.11 无门槛红包 面额至高 26888 元，每天抽 1 次： 点此抽红包 。

IT之家 11 月 4 日消息，Cooler Master（酷码 / 酷冷至尊）即将于今晚 20:00 开始销售 HAF II 500 机箱的“冰川白”版本。其 包含同样为白色的 2 颗 Mighty40 F220 前置风扇、1 颗 Mighty40 V180 后置风扇 ，价格为 1199 元。 HAF II 500 拥有 8 条扩展槽，兼容部分 E-ATX 和 SSI-CEB 主板。其三维 557×262×548 (mm)，体积约 80L，显卡限长 430mm、电源限长 210mm、处理器散热器限高 220mm；提供 1 个 USB-C 20Gbps、2 个 USB-A 5Gbps 的前置 I/O。 除三颗预装风扇外，该机箱顶部支持 3 个 120mm / 140mm 风扇或 2 个 160mm / 180mm 风扇，兼容 3×120 / 2×140 / 2×180 规格冷排。 此外，酷冷至尊为 HAF II 500 提供了错层线材管理、宗师风扇滑轨、可滑动遮线盖、双模式显卡支撑架。 京东酷冷至尊 HAF II 500 机箱 冰川白 1199 元直达链接 京东 11.11 无门槛红包 面额至高 26888 元，每天抽 3 次： 点此抽红包 。 淘宝 11.11 无门槛红包 面额至高 26888 元，每天抽 1 次： 点此抽红包 。

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IT之家 11 月 5 日消息，据《The Information》当地时间 11 月 4 日报道，OpenAI 最快可能于当地时间周五（11 月 6 日）发布新一代 Astra、Sol 系列模型，以及面向网络安全领域的 Cyber 模型。 不过，报道没有披露具体型号编号，也未提供定价、上下文窗口长度或基准测试成绩。目前尚不清楚这些模型是否会首先通过 API、ChatGPT、Codex 或合作伙伴渠道推出。 IT之家此前报道，部分用户已经在 Codex 用量统计中发现了“gpt-6.2-astra”这一模型标识，尽管产品界面的模型选择器仍显示 GPT-6 Astra。 此外，疑似首批参与灰度测试的用户已在 X 平台分享体验，反馈称新模型在物理效果和动画生成方面有所改善，生成的动画衔接较为流畅。不过，这些内容目前主要来自用户展示和主观体验，尚无公开基准测试数据能够独立验证相关提升。 相关阅读： 《 OpenAI 下一代 GPT-6.2 Astra 正灰度测试，Codex 用量统计中已单独列出 》

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