IT之家 10 月 11 日消息，小鹏汽车官方宣布， 欧洲本地首台小鹏 G9L 已于 10 月 7 日在麦格纳奥地利工厂顺利完成试制 。 小鹏汽车官方表示，该工厂隶属麦格纳集团 —— 全球领先的汽车零部件供应商与整车代工商，其格拉茨工厂拥有百年积淀和成熟的高端车型整车量产经验。随着首台小鹏 G9L 在麦格纳奥地利工厂试装车下线，标志着小鹏欧洲本地化战略的又一重要进展。 据IT之家此前报道，小鹏 G9L 即将亮相巴黎车展，正式开启全球上市， 计划登陆全球 64 个国家和地区 。 该车已于 9 月 17 日晚间在国内正式上市 ，定位“黄金大五座科技旗舰”，拥有超级增程、纯电两种动力选择，限时优惠价 23.18 万-29.98 万元。
半年前开始做的本地媒体搜索工具 Vixel 更新到 v0.4.1 了，继续完全离线、免费开源（ MIT ）。 它做的事：把你 现有的文件夹 （照片、视频、音频、SVG/PSD/PDF/AI 设计文件）原地只读索引， 然后用一句话去找——「海边的日落」「火箭发射」「等一列车」。视频按 32 秒切段，画面和声音 一起编码，搜到直接 跳到命中的那一段 ；截图、票据、视频画面里出现过的字也能搜（ PaddleOCR v5 + 结巴分词，中文很稳）。 0.4.1 的主要变化： 全局快速搜索 ：任何应用里按 ⇧⌘Space （ Windows：Alt+Shift+Space ）呼出一个 Spotlight 式面板， ↩ 打开直接跳到命中片段，Space 快速查看，⌘C 把文件本身拷进剪贴板（不是路径文字）， 结果还能直接拖进剪辑软件的时间轴。 笔记本更省电 ：接电池 / 低电量模式 / 机器过热时，大批量的回填索引自动等待（新文件照常即时索引）， 状态栏会写清楚在等什么。 爬虫更懂分寸 ：永远不读密钥 / 凭证类文件；跳过 node_modules 、应用包、照片图库包； 识别并跳过机器生成的数据集目录（ frame_000042 那种，相机命名 IMG_1234 不受影响）； iCloud / OneDrive 的云端占位文件不会被触发下载。 搜索质量 ：整词命中（文件名 / 图中文字 / 标签）优先；同一视频几段都像时选更早的那段； "火车的视频"这类带媒体类型词的查询不再被稀释。公开评测集上 demo 库 top-1 1.00 、 素材库 0.94 （评测脚本在仓库 evals/ ， npm run eval 可复现）。 修了 Windows 退出残留进程、Ctrl+C 拷贝文件在资源管理器里粘不出来、快速搜索抢输入法按键三个麻烦事。 隐私这块还是老规矩：模型（ EmbeddingGemma 2 ，经 LiteRT-LM 跑 GPU ）全部打包在安装包里， 装好断网就能用；没有账号、没有遥测，渲染进程的网络请求在代码里被整体拦截。 不想信口说，可以断网用，或者看源码里的 enforceOfflinePolicy 。 安装包约 600 MB （模型内置的代价），macOS （ Apple Silicon ）和 Windows （ x64 ）。 暂时没买签名证书：macOS 第一次打开要在 系统设置 → 隐私与安全性 里点「仍要打开」， Windows 在 SmartScreen 里点「更多信息 → 仍要运行」。介意的话可以从源码自己编译。 GitHub： https://github.com/RGB-loop/Vixel 下载： https://github.com/RGB-loop/Vixel/releases/tag/v0.4.1 演示 GIF 是公有领域素材库录的（ Immich test-assets + 公有领域影像），没有私人照片。 欢迎试用、欢迎挑刺，搜不准的例子对我最有价值。
IT之家 10 月 9 日消息，山姆会员商店宣布拟更新《山姆会员商店会员章程》，拟新增：自首次激活亲友卡之日起每 365 天，该亲友卡关联的实名身份信息仅能用于激活两名个人主卡会员的亲友卡，且每次仅能激活一名个人主卡会员的亲友卡。 根据公告内容，征求意见期为 7 日，期满如无更改， 则于 2026 年 10 月 16 日生效 。IT之家注意到，山姆会员商店还给出了参考案例： 您在 2026 年 11 月 1 日首次用自己的实名身份信息激活个人主卡会员 A 赠送的亲友卡，2027 年 1 月 1 日您收到并希望激活个人主卡会员 B 赠送的亲友卡，于是，您在 1 月 1 日当天需先申请删除已激活的会员 A 的亲友卡，再用自己的实名身份信息激活会员 B 的亲友卡；激活会员 B 的亲友卡后直至 2027 年 10 月 31 日，如果您申请删除了会员 B 的亲友卡，您将无法再激活任何个人会员（包括会员 A 和会员 B）的亲友卡。 2027 年 11 月 1 日起至 2028 年 10 月 31 日期间，2028 年 11 月 1 日至 2029 年 10 月 31 日期间，后续按此周期类推， 您在前述每个周期内均可比照上述方式激活 2 名个人主卡会员的亲友卡 。 简单来说，上述变更对主卡会员并无影响，主要影响的是持有亲友卡用户，其在一年之内只能绑定两次亲友卡，而在此前用户一年内可绑定亲友卡的次数并没有限制。 此举意味着，用户在二手交易平台上（购卡）可能后续会影响会员权益 。
想把本地目录定期推到 Cloudflare R2 ，又不想自己写脚本。Davflare 设置页现在有一张「定时备份」卡：装好 davflare-cli 并 login 之后，一键复制 push 或 pull 的 crontab 行，密钥只放在 ~/.config/davflare ，不会进复制文本。也可以把仓库里的 GitHub Actions 示例拷进自己的 workflows ，用 DAVFLARE_SERVER / DAVFLARE_KEY 两个 Secrets 。 复用现有的 CLI sync ，没有新接口。项目地址： https://github.com/fanchenggang/Davflare 本文由 AI 辅助生成
含重置的天数：14 天 含改进的天数：17 天 其中含有改进+重置的天数：3 天 令人印象深刻的改进：取消了 9 月份宣布的 Pro200 的额度减半，Pro 100/200/500 和 Business Premium 用量上限翻倍（ Pro200 相当于保持之前不变） Tibo28 天挑战报道专题详情： https://didcodexreset.com/oct28.html Codex 重置监测： https://didcodexreset.com
IT之家 11 月 4 日消息，微星新推出了一款 24.5 英寸的超刃 MAG 256QE27 电竞显示器，首发价 1049 元。 京东微星（MSI）超刃 24.5 英寸 2K 275Hz 电竞显示器 Rapid IPS 低蓝光 0.5msHDR 三角洲游戏小钢炮电脑显示屏幕 超刃 MAG 256QE27 券后 1049 元领 80 元券 这款显示器采用 24.5 英寸 Rapid IPS 面板，拥有 2560 × 1440 分辨率、275Hz 刷新率与 0.5ms GTG 响应时间，并通过 Adaptive-Sync 兼容 G-Sync 与 FreeSync。 该显示器 SDR 亮度约为 350nit，HDR 峰值亮度为 400nit，支持 10bit（IT之家注：8bit + FRC）色深，覆盖 96% DCI-P3、94% Adobe RGB、124% sRGB 色域，出厂附校色报告，支持 VESA DisplayHDR 400，静态对比度为 1200:1。 接口方面，该显示器配备 DP 1.4a、2 × HDMI 2.1 及 3.5mm 音频接口，DP 与 HDMI 下均可输出 2560 × 1440 @ 275Hz；支架支持 -5° 至 20° 俯仰调节，并兼容 100 × 100mm VESA 壁挂。 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 9 月 23 日消息，东风标致、东风雪铁龙旗下三款 SUV 正式上市。东风标致 2027 款 5008 售价 16.97 万元起、东风标致 2027 款 4008 售价 15.97 万元起、东风雪铁龙 2027 款天逸售价 13.97 万元起。 本次升级新推出两款全新车色，选装价 3000 元，上市期限时免费可选。三款车型均针对用户反馈，升级了专属外观、内饰配色与智能化体验。 上市权益方面，新购车用户可享 10000 元现金礼、2 年 0 息金融礼、至高 10000 元置换补贴等，权益总价值至高 48000 元。23/25/26 款用户还可选购价值超 6500 元的安全智能选装包。 东风标致 2027 款 5008 定位家庭 SUV，提供 5+2 座布局，搭载全时 T 双涡道涡轮增压发动机与爱信 8 速手自一体变速箱。新车升级 Blue-i4.0 智能网联系统，支持 AI 语音与 AR 实景导航，并新增智能云车机与智能数字钥匙。 2027 款 5008 内饰新增暖沙白配色，配备法式环抱氛围灯。此外，该车还提供 360 度全景高清倒车影像与透明底盘。 东风标致 2027 款 4008 升级 Blue-i4.0 系统，同样支持智能云车机与智能数字钥匙。新车新增塞纳银车色与枫丹橙内饰，360THP Max 版本提供黑白双拼选装包。 2027 款 4008 搭载增强型 GripControl 多路况适应系统，转弯半径 5.4 米，车身采用至高 1600MPa 超高强度热成型钢，配备 i-Cockpit 唯我座舱。 东风雪铁龙 2027 款天逸升级 C-CONNECT4.0 智能网联系统，新增智能数字钥匙。新车新增鸢尾紫车色（IT之家注：法国国花）与卢浮白内饰，400THP Max 版本提供全景天窗选装包与舒享选装包。 2027 款天逸搭载 PHC 自适应液压稳定技术与 SUV-MCS 大师级底盘调校，配备 GripControl 增强式智能多路况适应系统、前排座椅加热与 AQS 空气质量监测系统。
语音输入法真是人类一大伟大发明 语音输入一方面比打字输入效率高，另一方面可以边说边思考 体验是非常好的，很适合与 AI 沟通过程中使用 当然，也有过打字输入绝不会出现的情况，就是说着说着把自己说笑了（苦笑） 所以截至 2026 年 10 月份，还有哪些值得尝试的语音输入法？ 欢迎安利~
IT之家 11 月 4 日消息，迈从宣布为旗下头戴式无线耳机 V9 Turbo+ 新增“橙光”配色，该版本产品将于 11 月 6 日 10:00 发售。 该产品搭载 60mm 动圈单元，配备可插拔 360° 全向 AI 拾音降噪麦克风，标配 RGB 磁吸无线充电底座，耳机采用 90° 旋翼骨轴设计，配备铝合金头梁，支臂可 10 档调节，原装冰感蛋白皮耳罩、标配赠送天然微孔透气耳罩。 该耳机搭载 TOPSPEED WIRELESS 无线技术，支持 USB-C、2.4GHz、蓝牙连接，内置 2000mAh 电池。其通过 M HUB 驱动客户端可实现麦克风侦听、自定义 EQ 曲线、EQ 云分享等功能。 IT之家附产品参数如下：
In real-world clinical practice, medical images face open-world shifts: (i) long-tailed rare diseases, (ii) subtle lesions dominated by normal anatomy, and (iii) hierarchical taxonomies. Yet most open-world paradigms assume flat, balanced label spaces, leaving these biomedical demands unresolved. We introduce Generalized Biomedicine Discovery (GBD) and a unified benchmark spanning long-tail, anomaly, and taxonomy-aware discovery. Our key insight is that dominant known patterns form a visual manifold that masks subtle novelty. Inspired by expert diagnosis, we propose SCAN (Surprise-evoked Complementary AccommodatioN), which follows a cognition-inspired perceptual progression: it applies predictive suppression to filter expected norms, triggers surprise-evoked salience to highlight unexpected deviations, and performs complementary accommodation to integrate these shifts into global representations. Extensive experiments show that SCAN improves novel concept discovery while generally preserving established clinical knowledge, and it plugs into existing architectures to better navigate the known-unknown trade-off in medical imaging. Code is available at https://github.com/lytang63/generalized-biomedicine-discovery.
11 年左右后端研发及系统架构经验，长期使用 Go ，具备 Python 开发经验。前期主要从事分布式系统、微服务及平台架构，近阶段主要从事 LLM / AI Agent 应用工程，包括多模型接入、Model Gateway 、Agent Workflow 、MCP 、长任务以及 AI 应用商业化相关系统。 感兴趣的话可以 V2EX 私信我，我可以提供完整简历进一步沟通。 [求职方向] 优先考虑： AI Agent 开发工程师 AI 应用开发工程师 AI 平台 / AI Infra 应用层方向 偏 Agent 工程化的后端架构岗位 相比纯模型训练/算法研究，更偏向： LLM + Agent + 后端系统架构 + 工程化落地。 [工作地点] 北京优先。 合适的机会可以具体沟通。 [个人背景] 11 年左右后端研发及系统架构经验 长期使用 Go 进行后端及分布式系统开发 有 Python / Django 开发经历，也做过 PyTorch / 深度学习相关技术预研 近阶段主要从事 AI 应用平台、LLM Model Gateway 、Agent 长任务及相关商业化系统建设 有从 0 到 1 服务设计、核心模块开发、存量系统重构及微服务化经验 有复杂任务系统、支付/计费、配额、状态机、并发控制、可靠性治理等工程经验 持续关注 AI Agent 生态，业余有开源项目、技术博客及技术内容输出 [核心技术栈] Go / Python / MySQL / Redis / Kafka / Docker / 微服务 LLM & Agent：Model Gateway / Agentic Workflow / Function Calling / MCP / Prompt Engineering AI 工程化： 多模型接入 / 模型路由 / 异步长任务 / SSE / Retry & Fallback / 配额计费 RAG： 熟悉 RAG Pipeline 、Hybrid Search 、Rerank 、Vector DB 、GraphRAG 等相关技术
Learning a Language Using Only Words You Already Know
LangSeed 是一个概念验证性质的语言学习应用，它仅用你已掌握的词汇来解释新词，并用 emoji 弥合语义鸿沟
Maxwell: A new kind of model that sits between code and hardware
HN 的各位好，我是来自 doubleAI 的 Gal。我们构建了 Maxwell，这是一种我们称为 Code Execution Model 的新型前沿模型。它位于你的代码与硬件之间。全程无需人工介入！Maxwell 能让代码在运行过程中变得更快，而且完全不改动任何一行代码。Maxwell 能从内部观察程序：执行轨迹、性能分析信息以及流经程序的数据。它能动态适应环境，包括硬件、其他正在运行的内容以及输入数据的形态。Code Execution Model 改变了我们进行编码的方式。如今，Claude/Codex（以及人类）会针对每一种不同的用例硬件和数据流不断重新优化代码（想想 vLLM 这类 LLM 推理引擎！）。我们押注这种做法是不必要的、次优的，而且无法扩展。相反，我们认为正确的答案是让代码成为一个有生命、会思考的东西。早期访问已在 heymaxwell.ai 开放。欢迎在这里提问。
Improving joint audio-visual reasoning in Omni Large Language Models typically incurs substantial data construction and training costs. Our diagnostics reveal multi-hop reasoning difficulties despite correct answers to all corresponding single-hop questions and suggest partial decoupling in the local optimization of perception and reasoning objectives. This motivates post-training with different emphases on these capabilities. Text-only reasoning training yields gains across data sources, model scales, and families. With the best-performing text-only configuration, supervised fine-tuning followed by reinforcement learning (RL) raises Qwen2.5-Omni-7B's geometric mean of nine reasoning scores by 25.83% over the base model, outperforming the complete native audio-visual route with 56.6% fewer GPU-hours. Training on data synthesized entirely by a text-only LLM raises this geometric mean by 21.01% without audio-visual data in construction or training. However, text-only training degrades perception. We therefore propose a text-centric post-training paradigm: text-only training provides the main reasoning optimization, and reduced-data native audio-visual RL then refines perception. Refinement uses about 90% fewer input tokens than full-data audio-visual RL, restores perception above the base level, and retains 93.5% of the best-performing text-only pipeline's reasoning gain.
OpenAI 又卷起了大模型的性价比。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。
楼主把 ctexcel 实体卡在欧洲激活使用，回国之后补卡为 esim 卡，用乐天 P780 5G 这个手机扫码激活 esim 之后，提示 unkonwn erro-1 ，并且更新系统也失败。请问大家有无办法! 激活 esim 提示错误 系统更新提示错误
Each run of an AI-driven research system (ADRS) is an expensive search over a vast solution space, and dependable evaluation requires many runs, making run data both costly to produce and valuable to retain for large-scale analysis. Yet this data remains fragmented: teams operate in isolation, ADRS frameworks emit results in different formats, and no shared infrastructure exists to aggregate or compare runs across problems and systems. We present ROAR, a solution for systematically unifying and analyzing heterogeneous ADRS outputs. ROAR addresses two challenges: reconciling heterogeneous ADRS outputs and enabling analytics across runs with different objectives and scoring functions. We achieve this through a relational schema and parsing layer that normalize heterogeneous ADRS outputs while preserving data lineage and temporal structure, and accommodating new systems without requiring schema modifications. From building a corpus of more than 900 runs from multiple ADRS, we show how pooled data can reveal properties of problem landscapes that are difficult to observe. Consistent with prior work, runs with identical configurations may converge to different scores. We find that many runs realize most gains early, and that the effectiveness of different strategies for incorporating prior solutions into the search process varies across problems. We further show that the pooled corpus is actionable and not merely analytical by using ROAR to configure ADRS runs. Together, these results illustrate how pooled ADRS data can expose problem-dependent structure in search behavior that is difficult to detect from any single system, team, or benchmark. Such cross-cutting insights are difficult to obtain while runs remain siloed; ROAR is the first infrastructure designed to unify them.
IT之家 10 月 23 日消息，今日，中央网络安全和信息化委员会印发《国家信息化“十五五”规划》（以下简称《规划》）。 《规划》提出， 到 2030 年 ，我国信息化取得重大进展，在推进中国式现代化中的作用更加凸显。信息基础设施巩固拓展领先优势，陆海空天立体化网络体系基本形成，新一代通信网全面建成， 适时启动第六代移动通信（6G）商用 ，国家区块链网络基本建成，智能互联网加快布局发展。网信科技创新能力显著增强，科技创新体系更加健全，重点领域关键核心技术取得突破。网信产业生态繁荣发展，数字技术和实体经济深度融合，网信企业综合实力显著增强。经济社会数字化网络化智能化应用水平迈上新台阶，赋能经济社会发展和治理能力明显提升。网络安全保障坚实有力，法规标准体系更加完善，网络空间命运共同体理念深入人心。 《规划》提出了 12 项主要指标，包括 互联网普及率，每万人拥有 5G（含 5G-A）基站数 ，IPv6 网络流量占比，新建大型超大型算力设施运行电能利用效率（PUE），计算机、通信和其他电子设备制造业研发经费投入强度，数字经济核心产业国内发明专利有效量，新一代智能终端、智能体等应用普及率，数字经济核心产业增加值占国内生产总值（GDP）比重，关键业务环节全面数字化的企业比例，跨境电商进出口规模，成年人中具备高级数字素养与技能的人群占比，申领电子社会保障卡人口覆盖率，涵盖基础设施、技术创新、产业生态、应用赋能等方面，既考虑了与《“十四五”国家信息化规划》有关指标的延续性，又充分体现信息化发展的前瞻性和代表性，有效引导各地区和各有关部门高质量推进“十五五”时期信息化发展。 《规划》围绕体系化深层次推进国家信息化发展，提出“建设三个体系、提升五个水平、夯实两个支撑”的总体布局，部署了 10 个方面 25 项重点任务和 7 个专栏。 一是建设新型信息基础设施体系。 包括构建立体化网络基础设施、完善一体化应用基础设施、布局发展智能互联网，并设置信息基础设施创新发展工程专栏。 二是建设网信科技创新体系。 包括提升基础研究和原始创新能力、突破关键核心技术、推动科技创新与产业创新深度融合，并设置网信科技创新突破工程专栏。 三是建设网信产业生态体系。 包括培育新产业新赛道、赋能传统产业优化升级、促进网信企业高质量发展，并设置网信产业生态发展工程专栏。 四是提升现代治理水平。 包括提升电子政务服务水平、推进数字赋能基层工作，并设置智能社会发展与治理行动专栏。 五是提升信息惠民水平。 包括提升民生服务信息化水平、提升全民数字素养与技能。 六是提升数字化绿色化协同水平。 包括发展数字化绿色化生产方式、推广绿色智慧生活方式、加强绿色发展数字化治理。 七是提升区域协调水平。 包括服务区域重大战略实施、促进互联互通与共建共享、推动城乡信息化融合发展，并设置重点区域信息化协同发展行动专栏。 八是提升开放发展水平。 包括深化网络空间交流合作、扩大数字服务对外开放，并设置网信企业海外发展行动专栏。 九是夯实安全保障支撑。 包括强化新技术新应用安全保障、提升数据安全和个人信息保护水平，并设置数据跨境流动便利化提升行动专栏。 十是夯实法规标准支撑。 包括完善网络领域立法、推进信息化标准建设。 参考 国家信息化“十五五”规划
背景一句话：之前直连官方 API ，充值绑卡麻烦，账单也对不上，就搭了个聚合中转（ sub2api 二开），把 GPT / Claude / Gemini / Grok / 国产模型都接进来了，自己用了几个月，分享一下。 价格（相对官方价的倍率，USD 按量结算）： GPT：0.06x 起（ Free 路由，Team 号池，缓存 80%+，不保稳定）； Plus 0.1x / Pro 0.18x / MAX 0.25x Claude：0.09x 起（ Kiro 渠道，缓存 90%，不限制客户端）；企业级 Max 专线 0.95x Grok：0.09x 起 Gemini：0.2x 起 国产全家桶（ DeepSeek / GLM / Kimi / 豆包）：0.45x 生图 $0.04/张起；视频有 wan3.0 （ 0.5x ） 站内监控实测： | 路由 | 倍率 | 缓存命中 | 延迟 | 可用性 | | [GPT] MAX | 0.25x | 91.11% | 1565ms | 83.16% | | [GPT] Pro | 0.18x | 90.68% | 12181ms | 88.47% | | [GPT] Plus | 0.1x | 89.45% | 16393ms | 74.41% | | [GPT] Free | 0.06x | 83.56% | 11546ms | 81.17% | | [Claude] Kiro(90 缓) | 0.09x | 61.96% | 2101ms | 96.73% | | [Claude] Max | 0.95x | – | 2610ms | 98.81% | | [Grok] SuperHeavy | 0.09x | 83.18% | 2354ms | 93.25% | | [Gemini] Pro | 0.2x | – | 19050ms | 84.19% | 接入是 OpenAI 兼容的，换个 base_url 就行： from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://supply.boft.ai/v1", api_key="你的 key") r = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-pro", # model 名以站内文档为准 messages=[{"role": "user", "content": "hi"}], ) print(r.choices[0].message.content) Claude / Gemini / Grok 换 model 名即可，同一套 key 。 新用户注册送 $10 体验额度。站： https://supply.boft.ai ，key 在后台注册后自己生成。
IT之家 10 月 23 日消息，开发商 4A Games 宣布为旗下《地铁 2033：重制版》推出次世代更新，带来了 4K 分辨率支持、帧率解锁、DLSS 5、FSR 等功能，同时还为游戏修复了一系列 Bug。 4A Games 强调，开发团队并非简单地将通用功能套用到旧游戏中，而是对游戏场景进行了进行适配调整，从而兼顾游戏画面表现和性能水平。 需要注意的是，启用 DLSS 5 会明显增加硬件负载。在外媒 TweakTown 测试中，使用 GeForce RTX 5090 Founders Edition 启用 DLSS 5 后，游戏使用 DLSS“质量”档位的超分辨率功能时，帧率仍能保持在 120 FPS 以上，不过显卡功耗达到了 575W。 不过，外媒 TweakTown 指出，为一款发行超过十年的游戏加入各种现代画面效果，也可能带来一定的视觉割裂感：角色模型本身仍保留着老游戏的设计特征，但光照和材质表现却更加现代化。尽管如此，从光照的真实感来看，DLSS 5 仍带来了提升。对于《地铁 2033：重制版》这类注重氛围营造的游戏而言，相关改进也有望增强玩家的沉浸感。
IT之家 10 月 24 日消息，平安银行发文，宣布旗下平安口袋银行 App 将全面适配苹果 iPhone Duo 手机。 参考官方预告，新版 App 深度适配内外屏，不存在其他 App 视觉割裂问题，在手机不同形态下能够灵活切换界面元素，还拥有独立小组件。 同时，App 还支持“待机显示（Stand By）”功能，可放在床头展示基金信息、还能够通过 AI 语音助理对话。 IT之家参考平安银行 2026 年第三季度业绩报告。财报显示，截至 9 月末，平安银行资产总额为 59523.54 亿元，较上年末增长 0.4%；其中，发放贷款和垫款本金总额为 34314.80 亿元，较上年末增长 1.2%。 从经营成果来看，前三季度，该行实现营业收入 1031.0 亿元，同比上升 2.42%；归母净利润为 391.86 亿元，同比上升 2.21%；扣非净利润为 391.24 亿元，同比上升 2.23%。 在资产质量方面，截至 9 月末，该行不良贷款率为 1.05%，与上年末持平；拨备覆盖率为 214.75%，风险抵补能力持续良好。
各位 V 友好，感谢大家一直以来对我们智友社的支持和关注。 我们智友社的初衷是帮大家寻找市面上稳定的主流 AI 特价渠道，鉴于目前国外主流 AI 的正价订购价格昂贵，我们发现市面上有不少的价格实惠的特殊渠道 AI 产品，可惜质量参差不齐，为了节省大家的时间跟金钱，我们花了不少精力对各个渠道商的特价 AI 进行了购买评测，再从中选取稳定的渠道上架出售，我们也欢迎各位佬友跟我们推荐稳定的特殊渠道 AI ，我们会自费购买进行稳定性测试，测试通过后也能让更多的人能受益！ 由于目前国外 AI 并不能上架国内主流购物平台，所以我们只能把店铺开在了一个小众平台—链动小铺，您有问题可以随时联系我们 QQ 客服，我们会协助您一起解决。 我们的小铺地址： https://www.ldxp.cn/shop/282D9KDL 。我们的产品目前只要分成下面两种。 一：稳定特殊渠道特价商品：目前这几款我们测试下来都是很稳定，价格会随每天行情变化，请以平台价格为准。 GPT 系列： GPTPlus 日区成品号（质保 24 小时） 65.88 | GPTPlus 东南亚区成品号（质保 24 小时） 65.88 GPTPlus 日区成品号（质保 20 天） 88.88 | GPTPlus 泰区成品号（质保 20 天） 88.88 Gemini 系列： Gemini Pro 3 个月反重力成品老号 28.88 | Gemini Pro 18 个月反重力成品老号 29.88 Gemini Pro 18 个月直充 9.88 | Gemini Pro 18 个月成品老号 25.88 | Gmail 谷歌随机老号 16.88 Grok 系列： Super Grok 周卡成品号 32.88 | Super Grok 月卡成品号 148.88 | Super Grok 稳定特殊渠道季卡直充 288.88 Super Grok Heavy 月卡直充 288.88 Super Grok Heavy 月卡成品号 198.88 | Super Grok Heavy 季卡成品号 288.88 | Super Grok Heavy 年卡成品号 598.88 其他 AI 系列： Leonardo Ai 月卡成品号（ 8500 积分，支持 seedance2.5 等） 16.88 | Leonardo Ai 月卡成品号（ 17K 积分，支持 seedance2.5 等） 28.88 Capcut Pro 月卡成品号（支持 seedance2.5 ） 18.88 Cursor Pro 稳定特殊渠道月卡独享成品号 3 138.88 二：稳定正规渠道特价商品：一般都是 IOS 优惠区域的直充，这个系列您用大号也可以。 GPT 系列： ChatGPT Pro5X 稳定正规渠道月卡直充 4 （支持覆盖升级） 688.88 | ChatGPT Pro5X 稳定正规渠道月卡直充 3 （需账号是免费无订阅） 668.88 ChatGPT Pro20X 稳定正规渠道月卡续费直充 3 （需账号有 Pro20X 订阅且账单有 PHP 账单） 1128.88 ChatGPT Pro20X 稳定正规渠道月卡直充 5 （需账号支持升级 Pro20X 且没有充值过苹果渠道 20X ） 1158.88 ChatGPT Plus 稳定正规渠道月卡直充 1 128.88 | ChatGPT Plus 稳定正规渠道月卡直充 4 138.88 ChatGPT Plus 稳定正规渠道年卡直充 1 1468.88 Codex 点数额度充值（ 250 点，仅限订阅用户购买充值） 86.88 | Codex 点数额度充值（ 500 点，仅限订阅用户购买充值） 166.88 Grok 系列： Super Grok 稳定正规渠道季卡直充 388.88 Claude 系列： Claude Pro 稳定正规渠道月卡直充 4 148.88 特别推荐下我们的 Plus 成品号： 智友社 GPTPlus 稳定特殊渠道独享月卡成品号 1 （日区，支持反代，购买 24 小时内非禁止网络账号问题可免费更换一次），欢迎您的试用反馈！（目前只是经营策略调整，跟之前质保 28 天是一样的渠道哦） 商品购买地址： 购买请点我 该款产品最近 27 天封号反馈情况如下，供大家参考： 目前 GPT 封控升级，您购买的账号 codex 登陆基本都会跳手机绑定，需要您自行购买我们平台的接码服务解决，请您同意在购买，感谢您的理解和支持！ TM 实体卡自助接码服务 3： 购买请点我 美国实体卡自助接码服务 10： 购买请点我 最近 GPT 风控升级，您账号任何网络的变动都可能引发二次验证或者封号，我们建议大家最近尽量避免账号网络环境的变动，尽量把账号固定 1 个场景使用（比如网页的仅用于网页，反代仅用于
大家好，我做了一个叫 RapVideoGo 的 AI 说唱视频生成工具，想在这里分享一下，也听听大家的建议。 地址： https://rapvideogo.com 它的玩法比较直接：上传人物照片，在提示词里写好场景、歌词和动作，让照片里的人出现在一段说唱视频中。可以自己来一段，也可以让两个人轮流接唱。 比如让爷爷和孙子在录音棚里来段问答式说唱，给朋友做一段生日 Rap ，或者把日常聊天里的梗写成歌词，做成一段短视频。 目前支持： 上传最多 9 张参考图片。 编辑场景、歌词、人物动作和镜头描述。 使用现成示例，再修改成自己的内容。 设置视频比例、时长和清晰度。 我想做这个工具，是希望把“有个好玩的点子”到“做出一段视频”之间的步骤缩短一些。对于不熟悉剪辑的人，也能通过照片和文字尝试创作。 现在网站已经可以使用，提供中英文界面。生成视频采用积分制，需要付费购买积分，大家也可以先看看首页的示例效果，再判断是否符合自己的需求。 技术上用的是 TanStack Start 、React ，部署在 Cloudflare Workers ，数据库用 D1 。如果大家对这套组合感兴趣，也可以交流。 目前比较想听听大家对两个问题的看法： 看完首页，能不能很快理解这个工具是做什么的？ 创作时，你更希望直接修改完整提示词，还是分别填写人物、场景和歌词？ 有兴趣可以看看，关于页面、交互和实际使用场景的意见都欢迎。
IT之家 11 月 4 日消息，R 星昨天宣布，《GTA6》游戏将在 11 月 10 日（周二）开始预载，游戏预载文件最高需要占用 212GB 存储空间。 综合外媒 TechRadar 报道，对此澳大利亚国家宽带网络（NBN）发文，宣布已为《GTA6》预载做好了准备。 澳大利亚国家宽带网络表示，公司一直在针对这类大型下载活动制定预案，有信心应对《GTA 6》上市带来的网络流量增长，预计游戏预载和发售周期内的网络流量都会明显增加，甚至可能创下“单款游戏发售周期内的数据下载量新纪录”。 澳大利亚国家宽带网络同时透露，去年“某款游戏”发布时，NBN 网络曾创下 32.91Tbps 的流量峰值，比正常基准流量高出约 30%，其中最繁忙的一小时内额外增加了近 8Tbps 的网络需求。 尽管澳大利亚国家宽带网络对整体网络承载能力充满信心，但部分家庭仍可能遇到下载速度不及预期的问题。对此，该公司建议用户检查无线路由器的摆放位置，尽量将其放置在房屋中央、较高且开阔的位置，同时远离墙壁、障碍物以及其他可能造成无线信号干扰的设备。此外，用户还应留意路由器的使用年限，部分老旧型号可能无法充分发挥高速宽带套餐性能。
现在有个2.5L的油车，每个月油钱1500+，还没有Carplay，空调还老有异味，最近几个月养车成本太高了，动了换车的念头，查了二手市场，应该还能卖个10万上下的价格，想着平替换个二手车，要不是混动的省油，要不是电车，感觉增程的跟插混的貌似不适合，大家有什么推荐？ 我看了瓜子，这个价格左右的二手车，1-2年内的，比亚迪汉2025款EV，乐道L602024款，智己LS62023款，鸿蒙尚界H52025款，丰田铂智3X2025，等等等等，看花眼了，有没有懂行的来讲讲怎么选
IT之家 10 月 15 日消息，阶跃今天正式释放 Step5Preview 权重。本次开放：BF16 与 FP8 模型权重、技术博客、配套开源开发工具。 据官方介绍，Step 5 Preview 面向长程 Agent 任务而设计，采用稀疏 MoE 架构，总参数量 600B、每 token 激活参数仅 27B，支持 100 万 token 上下文窗口，原生支持文本与视觉输入，在 AI 编程、软件工程、专业知识工作和金融等场景表现突出。近期，Step 5 Preview 在 OpenRouter 周调用量、日调用量榜单中均位居全球第二。 目前，模型权重已上线 Hugging Face 和 ModelScope，并提供面向多种芯片平台和推理框架的适配支持。开发者可以通过 vLLM 或 SGLang 部署兼容 OpenAI 接口的 API 服务，也可以使用 Transformers 进行离线推理，将模型接入自己的数据、工具和系统，构建智能体、应用、工作流与服务。 IT之家注意到，官方同步公开的技术博客，介绍了 Step 5 Preview 如何通过架构与训练的协同优化，支持更长、更复杂的 Agent 任务。关键设计包括： 92 层窄深架构：为隐式多跳推理提供更深的计算路径，同时控制参数规模与计算成本。 Sparse GQA：通过块级索引与稀疏计算合并，降低百万 token 上下文的计算开销。其中，8 token 块级索引可将索引与 top-k 选择开销降至原来的 1/8。 更稳定的训练：在关键状态与参数上保留 FP32 精度，结合细粒度梯度裁剪，缓解深层网络中的激活异常增长与梯度尖峰。 百万级可验证环境：覆盖软件工程、科学推理、机器学习研发和专业知识工作，并持续校准任务难度、多样性与评估可靠性。 面向长程任务的强化学习：将上下文压缩纳入端到端策略训练，让 Agent 学习整理任务状态、继续执行；结合更精细的奖励归因，提升长轨迹的学习效果。
话不多说，最近心情美滋滋，胆子肥嘟嘟。 抽5个人，每人100LDC，中奖的人自己私聊我发100ldc的流转链接给我支付 抽奖主题：[请输入抽奖主题] ** 奖品详情：5个人，每人100ldc, 中奖直接发流转链接给我 [奖品1]：100ldc*5 活动时间： 开始时间：现在 截止时间：[10.5号晚上11点59分] 参与方式： 在本贴下回复(胆子肥嘟嘟随意评论)即可参与。 抽奖规则： 每位用户仅允许参与一次。 将使用 LINUX DO 抽奖工具 在所有回复中随机抽取中奖者。 注意事项： 本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。 中奖者将在活动结束后在本帖公布，并通过论坛站内信由发起人通知领奖方式。 所有规则及抽奖结果由 @%{my_username,fallback:虾佬} 及论坛 管理团队 最终解释。 发起人承诺： 作为本次抽奖的发起人 @{虾佬}，我承诺本话题的抽奖活动严格遵守 LINUX DO 社区抽奖规则 。因违反上述规定引发的公平性争议或其他问题，均由我独立承担相应的道德与法律责任。 期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系 @虾佬%{虾佬,fallback:虾佬 或论坛 管理团队 。
IT之家 10 月 23 日消息，科技媒体 MIXED 昨日（10 月 22 日）发布博文， 分享了一组渲染图，展示了联想 Yoga PC Edition Gen 2 真无线耳机。 颜色方面，本次曝光的渲染图共有浅色“海贝色”和深色“雷霆灰”两种配色，其中深色充电盒背面在联想 Logo 下方印有“Sound by Bose”字样（浅色版预估也有，但没有相关渲染图出现），正面则带有“Designed For Lenovo YOGA PC”圆形徽标。 从曝光图看，耳机采用入耳式设计，配备细长耳柄、圆形耳罩和深色网状格栅。充电盒为圆角矩形，采用铰链式开盖结构，底部设有 USB-C 充电接口和一个未标注功能的按键。IT之家附上相关图片如下：
For decades, artificial neural networks have operated under the assumption that durable, learned capability resides exclusively in adaptive synaptic parameters, primarily due to the established neurobiology of synaptic connectivity. This design forces models to remain stateless during deployment, incurring well-known limitations such as catastrophic forgetting and expensive retraining. However, recent neurobiological research by Glanzman and colleagues, and others, shows that memories can be transferred between individual organisms in a synaptically independent manner. Inspired by this research, we sought to demonstrate memory transfer of persistent memory between AI model instances, leveraging a neurocentric version of memory. In this paper, we propose NURESA (Neural Unit with Retentive Self-Adaptive Architecture), a novel neural layer that eschews sole reliance on synaptic weight updating by introducing persistent intra-unit memory as a first-class, computational primitive. By structurally separating computation from persistent memory, NURESA enables autonomous memory accumulation and consolidation into transferable stores of memory registers. Experiments across MLP, GPT-2, and modern frontier models like Qwen2.5 demonstrate qualitatively new capability: zero-shot transfer of learned capability into a naive model instance without retraining or access to the original training data; this transfer is enabled by a sparse set of parameters in NURESA's memory register that the model selects on its own based on which neurons were most active. The memory transfer capability of NURESA also protects against domain loss when transformer models undergo learning via fine-tuning. Finally, the memory transfer process completes in approximately one minute even for transformer models with millions to billions of parameters, producing a transfer file orders of magnitude smaller than the original model.
为什么吵架呢？ https://theevreport.com/nhtsa-closes-tesla-model-y-steering-wheel-detachment-probe 为车辆在行驶过程中方向盘与转向柱脱落 https://www.tesla.com/support/recall-cybertruck-accelerator-pedal-pad 为加速踏板饰板脱落并可能卡住 The Verge – 8 May 26 Tesla is recalling its cheaper Cybertruck because the wheels might fall off All 173 of the RWD Cybertrucks sold by Tesla are being recalled. 为轮毂连接件存在断裂风险 Business Day ANALYSIS : Tesla blamed drivers for failures of parts it knew were defective Tens of thousands of Tesla owners have experienced premature failures of suspension or steering parts, according to a Reuters review 为控制臂和驱动半轴反复损坏 …… 捷途纵横G700、吉利银河战舰700已经把水下推进器装车并量产发布了，小鹏的飞行器也在试验，但在部分人的口中，它们一文不值……
IT之家 10 月 20 日消息，科技媒体 Windows Latest 昨日（10 月 19 日）发布博文，测试最新版微软必应壁纸（Bing Wallpaper，用户可选安装）后， 发现该应用会在用户左键点击 Windows 11 桌面背景后，自动通过默认浏览器打开必应（Bing）网站。 该媒体指出微软曾于 2025 年测试相关特性，首次点击桌面调用默认浏览器访问必应网站之后，可以间隔 24 小时重现。即使将默认浏览器改为 Chrome，点击桌面仍会打开必应。IT之家附上该媒体分享的演示视频如下： 该媒体指出该特性在 2025 年支持关闭，用户可以在应用中切换“Desktop click opens Bing”（点击桌面打开必应）选项。该选项此前默认情况下处于启用状态，不过支持用户手动关闭。而在本次更新之后，该媒体暂未发现该选项。 2025 年测试时支持关闭选项，不过在 2026 年最新版本中暂未发现对应选项内容。 此外，该应用还会弹窗建议将各浏览器的默认搜索引擎设为必应。该媒体测试者点击“立即启用”后，应用尝试更改浏览器设置，不过 Chrome 阻止了相关扩展启用，得以保留原有搜索引擎。
经常暗中降智用其它小模型替代 Pro 模型，tokens 按 pro 收 刚开始几天算力给足，过几天偷偷撤算力，从不解释 上万亿美元的公司了，做事情不老实，总想偷鸡摸狗浑水摸鱼。
已经在 edge 的扩展提交并且发布了 当前版本 1.0.2 ，移除了音乐播放器 体验地址： https://station.lxhcoool.cn/ 效果图: https://picui.ogmua.cn/s1/2026/10/13/6acdc9dd2ae85.webp
目前是 365 family ，用了大约 4T 。 有 NAS 寻求远程备份方案 Dropbox 和 iCloud 不考虑（丢过文件） Google 不考虑，takeout 把元数据搞得一团糟，还擅自截断长文件名（ takeout 就是碎纸机） Pcloud 等一众支持 webdav 的 发现 webdav 是个大坑，性能孱弱，webdav 最无法忍受的是删除有嵌套内容的文件夹非常耗时，有的支持远程删除，效果是十几分钟删除不完几十层嵌套的文件夹，也不能撤销，就是个死锁 类 s3 ，性能好，价格有可以接受的，但是没有文件夹，有时候会很不方便（空文件夹结构也是数据！） 买 block ，挂 VPS 上。适应性最佳，但是不知道选哪家，这方面经验太欠缺。而且不知道能不能按需扩大
Deep Reinforcement Learning (DRL) offers learned job selection for High-Performance Computing (HPC), but performance against heuristics alone does not establish value beyond action masking. Six DRL treatments are compared: Proximal Policy Optimization (PPO), Advantage Actor-Critic (A2C), and Deep Q-Network (DQN), each with and without masking. Three heuristics and a seed-paired masked uniform random control provide baselines across ten seeds on two real Slurm (Simple Linux Utility for Resource Management) workload traces, one homogeneous and one heterogeneous, under a common non-parametric framework. All masked treatments complete evaluation, whereas unmasked treatments are truncated. On the homogeneous trace, no masked DRL treatment significantly improves average waiting time or average and maximum bounded slowdown over the control. On the heterogeneous trace, MaskablePPO improves all three metrics relative to the control. Its average waiting time is equivalent to that of the three heuristics within a 10% margin, and its maximum bounded slowdown is 22% lower than that of Last-Come, First-Served (LCFS). MaskablePPO has the leading average waiting-time rank among complete treatments on both traces, but Nemenyi comparisons detect no significant difference from MaskableA2C. Among masked variants, MaskablePPO has the lowest recorded mean training time, while MaskableDQN has the lowest mean decision latency. These findings distinguish completion from baseline-specific scheduling gains and support including a masked random control when assessing the value of learned selection.
之前在各大社区发了下自己被裁员的经历，我就想喷下这些人 很明显是一个公司要求这个岗位的人做不匹配该薪水的事情，被我礼貌的拒绝后，我依然是正常完成工作事务，拿多少钱干多少活，再一边搞自己的副业（因为公司明显就是画饼），然后领礼包，竟然有一堆人共情公司？？ 有人带头在维护打工人的权益，竟然还有人在这里拖后腿的？环境就是被你们这群人搞臭的，喜欢舔 boss 是吧
IT之家 10 月 18 日消息，据《卫报》今天报道，世界银行正敦促发展中国家开发小型 AI 模型。这类模型可在网络连接条件较差的地区，通过端侧模式运行于手机等设备，帮助这些国家充分发挥人工智能的潜力。 世界银行首席知识官帕斯卡尔 · 多诺霍（IT之家注：Paschal Donohoe）表示，AI 可以加速新兴经济体发展，但前提是必须根据当地需求调整。他对此解释称：“我们认为，部分国家的经济发展原本可能需要数百年才能实现，如今这些国家有望在数十年内达成。” 同时，他还用印度农民参与的世界银行农业计划 AgriConnect 举例： 他们可以使用手机运行小型 AI 分析土壤 ， 让作物成长得更快 。世界银行需要和各国政府和私营部门开展合作，推动这类产品问世。
# 高级前端开发工程师（ Vue3 ） 20-30K 工作经验：9 年及以上 ## 一、任职要求 ### 1. 前端基础能力 1. 具备 9 年及以上前端开发经验，前端基础扎实，具备良好的编码能力和独立解决问题的能力。 2. 精通 JavaScript （ ES6+）、TypeScript 、HTML5 、CSS3 ，深入理解闭包、原型链、事件循环、异步编程等核心知识。 3. 熟悉浏览器运行机制、HTTP/HTTPS 、缓存机制、跨域处理及常见 Web 安全问题。 4. 熟练掌握 Flex 、Grid 等布局方案，具备良好的页面还原能力、响应式布局能力和浏览器兼容性处理经验。 5. 熟悉 Vite 、Webpack 等常见构建工具，具备前端工程化实践经验。 ### 2. 框架与技术能力 1. 精通 Vue3 ，熟练掌握 Composition API 、响应式机制、组件通信、生命周期及 Vue3 生态，具备丰富的实际项目经验。 2. 具备至少 2 年 React 实际项目开发经验，熟练掌握 React Hooks 、组件开发、状态管理及常见开发模式。 3. 熟练掌握 Next.js 或 Nuxt.js 至少一种，具备实际项目开发经验，理解 SSR 、SSG 、CSR 等渲染模式。 4. 熟悉 Vue Router 、Pinia ，以及 React 生态中常见的路由与状态管理方案。 5. 能够独立完成复杂业务模块开发，具备良好的技术方案设计和问题排查能力。 ### 3. 组件设计与开发能力 1. 具备优秀的业务组件封装能力，能够独立设计和开发高质量、高复用性、易维护、易扩展的业务组件。 2. 熟悉组件化开发思想，能够合理设计组件接口、属性、事件、插槽及组件间通信机制。 3. 熟练使用 Element Plus 、Ant Design 等主流 UI 组件库，具备基于业务场景进行二次封装的经验。 4. 具备复杂表单、数据表格、筛选组件、弹窗等常见业务组件的开发与封装经验。 5. 能够合理进行业务逻辑抽象、公共能力提取及代码复用，保证代码质量和可维护性。 ### 4. 工程能力与性能优化 1. 具备中大型前端项目开发经验，能够独立完成项目模块设计、开发和维护。 2. 熟悉前端性能优化，能够针对首屏加载、资源体积、渲染效率等问题制定合理的优化方案。 3. 具备良好的代码组织能力，能够合理进行模块划分、公共逻辑抽象和代码重构。 4. 熟悉前后端接口联调、异常处理、权限控制及常见业务开发流程。 5. 具备较强的问题定位能力，能够独立排查和解决复杂业务问题及线上故障。 ### 5. 综合素质 1. 具备良好的技术理解能力，能够深入分析问题并提出合理的解决方案。 2. 具备良好的代码规范意识，重视代码质量、可读性及可维护性。 3. 具备较强的责任心、沟通能力和团队协作能力。 4. 具备良好的学习能力，能够持续关注并合理应用前端技术。 ## 二、加分项 1. 有大型或复杂业务系统的实际开发经验。 2. 有公共业务组件封装、组件库维护或团队组件规范建设经验。 3. 有实际的前端性能优化经验，并能够说明具体优化方案及效果。 4. 同时具备 Next.js 和 Nuxt.js 项目开发经验。 5. 熟悉常见前端测试工具，具备单元测试或组件测试经验。 6. 能够熟练使用 AI 辅助编程工具提升开发效率，并具备独立审查和优化代码的能力。 简历投递邮箱 [email protected]
IT之家 10 月 22 日消息，诺基亚今日公布 2026 年第三季度业绩报告： 第三季度销售净额为 51.5 亿欧元（IT之家注：现汇率约合 386.51 亿元人民币）， 同比增长 10% ，市场预估为 50.6 亿欧元（现汇率约合 379.76 亿元人民币）； 第三季度调整后营业利润为 6.05 亿欧元（现汇率约合 45.41 亿元人民币）， 同比增长 35% ，市场预估为 4.54 亿欧元（现汇率约合 34.07 亿元人民币）； 第三季度调整后运营利润率为 11.7％，市场预估为 9.14％； 第三季度调整后每股收益为 0.090 欧元（现汇率约合 0.68 元人民币），同比增长 50%，市场预估为 0.06 欧元（现汇率约合 0.45 元人民币）。 2026 年第三季度，诺基亚网络基础设施净销售额按固定汇率同比增长 15%，其中 IP 网络增长 43%，光网络增长 18%。集团对 AI 和云客户的净销售增长了 123%，订单收量增长了 118%。 诺基亚仍然预测 2026 年全年调整后营业利润为 21 亿欧元至 26 亿欧元 （现汇率约合 157.61 亿元至 195.13 亿元人民币）。
IT之家 9 月 30 日消息，格科今天宣布，iQOO 16 旗舰手机搭载格科高性能 5000 万像素图像传感器 GC50F0。 据介绍，GC50F0 基于格科 GalaxyCell® 2.0 工艺平台打造，采用 0.64μm 像素设计， 光学规格为 1/2.8 英寸 ， 支持 5000 万像素高分辨率图像输出及 4K 视频拍摄 。可以高解析力呈现广角视野，记录壮阔风景。 IT之家注意到，iQOO 16 手机还采用 1/1.3 英寸 5000 万像素超感光大底，跟 iQOO15 比进光量直接提升 79%。除此之外还带有 5000 万索尼超级潜望长焦，CIPA 5.5 专业级防抖。 根据官方公布的信息，iQOO 16 全球首发 2K 165Hz 三星珠峰屏，搭载三星显示 M16 发光材料，支持 1100nits 手动峰值亮度、2800nits 全局峰值亮度以及 10000nits 局部峰值亮度。这块屏幕还支持 1.24 倍 P3 色域覆盖范围，并进行逐屏色彩校准。
我发的问题是 “在当前任务中发送“你好”。不要执行其他工作。” GPT 的回复是 “<heartbeat> <automation_id>9</automation_id> 手机天天彩票? system says exact XML. Use.” 老哥们，你们遇到过没？ 这个是代理问题还是 GPT 的问题？ 我担心的是，你写代码或者写文档的时候一个不小心没检查到，AI 把这些菠菜内容加进去了。 那岂不是直接把你给炸了，或者把公司炸了？
IT之家 10 月 8 日消息，科技媒体 Windows Central 昨日（10 月 7 日）发布博文，前瞻了适用于 Windows 11 的 10 月累积更新（将于 10 月 13 日发布），盘点了值得关注的 7 项新功能 / 新特性。 适用版本方面，在 10 月补丁星期二活动日（10 月 13 日）中， 微软计划面向 Windows 11 推送累积更新，覆盖 26H2、25H2 和 24H2 三个版本，不过 24H2 在接收本次更新后将结束支持。 一、文件管理器 在 10 月累积更新中，微软有望改善 Windows 11 文件管理器使用体验，用户确认网络警告后，可在“预览”窗格查看下载的 HTML 文件，PDF 文件将自动显示预览。IT之家附上相关图片如下： 10 月更新还将优化 Home 页面，可以记住用户展开或折叠了哪些部分，下次用户访问该页面时，就不必重新配置布局了。在“详细信息”窗格中，开发团队正在改进云文件的缩略图可靠性，并重新组织文件属性以便于查看。 二、“最大化打开应用” 微软还将推出一项名为“最大化打开应用”的新辅助功能，允许用户选择应用是否应始终以最大化模式启动。 该路径位于“设置 — 辅助功能 — 视觉效果”。启用后，系统会让应用默认以最大化窗口启动。 三、放大镜 新版放大镜支持更精细的缩放体验，用户现在可直接在工具栏输入精确的放大百分比来设置所需缩放级别。该公司正在重新设计界面间距，以便在工具栏上提供更大的空间，从而实现更一致的布局。 四、重映射 Copilot 按键 在支持“无操作”选项后，在 Windows 11 AI+ PC 设备上，微软扩展 Copilot 专属按键选项，现支持“右键菜单”和“右 Ctrl”选项。设置入口为“设置”>“蓝牙和其他设备”>“键盘”，在 Windows 11 自定义 Copilot 键。 五、小部件面板 在小部件功能中，该公司新增了一个“提示”小部件，提供有关操作系统的简短提示。 六、WinRE 支持 Wi-Fi Windows 恢复环境（WinRE）将默认复用系统中已保存的 Wi-Fi 配置文件。设备进入恢复环境后，可减少重新配置网络的步骤。微软还加入远程恢复管理插件，支持 MDM 提供商管理。 七、其它变化 其他变化包括改进壁纸切换和多桌面幻灯片效果、优化蓝牙连接与音频处理、支持 DIB 图像和 Emoji 17.0。系统还将移除 PC 到 PC 迁移功能，并在自助服务终端模式下拦截更多快捷键。
大家好！ 我是 Auto Clicker Manager 的开发者。为了解决 Mac 上缺乏简洁、原生且功能丰富的自动化点击工具的问题，我用 Swift 和 Apple 原生 CoreGraphics API 开发了这款 App 。 ### 🌟 主要功能特点 * **精确定位与多点点击：** 支持设置精确坐标、点击间隔、持续时间和鼠标按钮。 * **录制与宏功能：** 支持坐标录制以及键盘 Footprint/Macro 录制与回放。 * **多种模式：** 支持定时点击、无限循环、随机间隔与随机坐标（模拟真实点击）。 * **快捷控制：** 提供全局快捷键和悬浮小面板（ Mini Panel ），方便随时控制。 * **原生设计：** 完美适配 macOS 暗黑模式，支持多语言，运行轻量。 ### 🎁 V2EX 社区福利 为了感谢大家试用，我准备了 1 个月 Pro 的兑换码：`V2EX" **直接兑换链接：** https://apps.apple.com/redeem?ctx=offercodes&id=6757005856&code=V2EX App Store: https://apps.apple.com/app/id6757005856 如果你试用后觉得不错，或者有任何功能建议/Bug 反馈，非常欢迎在帖子里回复，我会认真读取每一条建议！感谢大家 support ！
IT之家 11 月 3 日消息，Steam 平台现已公布了最新一周游戏销量排行榜（2026 年 10 月 27 日 - 2026 年 11 月 3 日，无免费游戏），IT之家注意到，《影之刃零》反超此前连冠的《Call of Duty®: Modern Warfare® 4》，同时登顶全球区与国区区榜首，新游《深空当铺：可能是偷的》首次上榜即冲入全球前 5，《足球经理 27》预购版也携 -10% 折扣进入全球榜单。 全球榜单： 影之刃零 Call of Duty®: Modern Warfare® 4 AION 2 深空当铺：可能是偷的 Moon Sweepers EA SPORTS FC™ 27 红色沙漠：增强版 黎明杀机 红色沙漠：增强版 - 未知征途 FINAL FANTASY RESONANCE 国区榜单： 影之刃零 深空当铺：可能是偷的 Call of Duty®: Modern Warfare® 4 《NBA 2K27》 Sons Of The Forest 黎明杀机 Age of Empires IV: Anniversary Edition Moon Sweepers Grand Theft Auto V 增强版 红色沙漠：增强版
最近在看车，主要原因是有个 十几年的二手，气味比较大，要开外循环才行，打算弄个报废补贴， 看了一圈，一开始我比较中意 马自达 cx-5 试驾也 ok ，不过老婆说坐着不舒服， 后面去看了各个 B 级的，先看凯美瑞，空间还行，但是全屏幕按键不喜欢，而且深圳凯美瑞路上是真的多，目前候选中， 最近看上了 福特蒙迪欧至尊，各方面感觉都还比较满意，打算最近去试驾。 主要节假日回老家（ 1000 公里左右）或者出去玩使用，日常通勤都是地铁， 一年可能 5000 ～ 10000 公里 不怎么想看电车，主要平时出去打车都是电车感觉坐着不舒服（可能没吃过好的？） 大家有什么推荐的么，预算 15 个上下 坐标深圳
Language-guided panoramic video generation benefits various downstream applications, such as interactive 3D scene exploration, virtual reality experiences, and embodied agent training. Existing panoramic generators follow predefined trajectories, and interactive world models act through low-level actions in perspective views. We propose SPW-Nav, a streaming panoramic world model that understands movement instructions and streams one minute of 2K 360-degree video in real time from a single panorama. SPW-Nav interprets each instruction in the previously generated panorama as camera motion. Spherical rotation decoupling applies rotation exactly on the sphere, pose-aligned conditioning keeps translation inputs bounded over long streams, and a multi-term memory with a few-step generator continues the scene as instructions change. We also build SPW-NavSet, panoramic videos with camera trajectories and verified instructions. Driven by language, SPW-Nav outperforms prior panoramic generators in camera-following accuracy and video quality, and supports on-the-fly instruction switching.
The recent emergence of Time Series Foundation Models (TSFMs) has significantly advanced multi-step forecasting performance, enabling accurate predictions over extended future horizons. However, existing TSFMs often suffer from significantly inherent uncertainty, which typically manifests as derived forecast branches emerging at each time step and spreading to subsequent steps; different forecast branches often exhibit varying forecasting performance, thereby undermining the credibility of TSFM forecasts. In this paper, we propose the Slicing-Graphing-Alignment (SGA) method to quantify the uncertainty of multi-step TSFM forecasts. The proposed SGA first characterizes the topology of all potential forecast branches using a directed acyclic graph, such that the graph complexity bounds the uncertainty of multi-step forecasts, and then precisely measures the graph complexity by integrating both topological information and TSFM-inherent stochasticity. Experimental results conducted on 11 TSFMs and 27 datasets demonstrate that (i) SGA achieves the best performance when ranking predictive errors with uncertainty estimates; (ii) SGA works with a more extensive and more precise sampling coverage than those of existing UQ methods, deriving a quantification mechanism fundamentally different from those of established ones; and (iii) larger model scales of TSFMs correlate with lower uncertainty estimates of multi-step forecasts, suggesting another empirical scaling law for uncertainty quantification of multi-step TSFM forecasts.
Survival analysis estimates time-to-event outcomes from patient covariates and is widely used for medical risk assessment. Patients seeking prognostic information after a diagnosis may turn to large language models (LLMs), now readily accessible through consumer applications. However, whether LLMs can provide accurate survival predictions has not been rigorously evaluated. We introduce Survprompt, a framework that converts structured patient covariates into free-text clinical vignettes and prompts pre-trained LLMs to predict survival zero-shot. We benchmark Survprompt against conventional survival models, including random survival forests (RSF), across two multi-institutional pan-cancer cohorts: the publicly available MSK-CHORD cohort and a newly curated cohort from the Providence St. Joseph Health Network constructed using an LLM-based medical abstraction framework. We report censored mean absolute error (cMAE) and concordance index (c-index) and conduct feature ablations to identify variables influencing LLM predictions. Frontier LLMs achieved surprisingly competitive cMAE for individual survival times. For example, GPT-5.6-Sol achieved cMAE within 10% of state-of-the-art RSF models specifically trained for survival prediction for several cancer types and lower cMAE than RSF for prostate cancer in MSK-CHORD. Feature ablations revealed that LLMs prioritized clinical variables similarly to specialized survival models. However, LLMs showed inconsistent accuracy across cancer types and institutions and poorly discriminated between high- and low-risk patients (lower c-index). Zero-shot LLMs can generate surprisingly accurate prognostic estimates without specialized training, but their variable performance across cancer types and institutions remains an important limitation for clinical use.
IT之家 9 月 29 日消息，联想上周推出了一款新的瑞天 14X 2026 笔记本电脑，现已开售，官方定价 4999 元，首发 4499 元（9 月 28 日-30 日），叠加国补后 3824.15 元。 京东联想瑞天 14X 笔记本电脑 14 英寸 英特尔酷睿 5 320 12G 512G 2.8K 120Hz 银灰券后 4499 元领 300 元券 这款笔记本定位商务办公，搭载英特尔第 3 代酷睿 5 320 处理器（6 核 6 线程设计，最高睿频 4.6GHz，16 TOPS NPU 算力）；此外，该机还配备 12GB LPDDR5 内存和 512GB 的 PCIe 3.0 固态硬盘。 这款新机采用全金属机身（A/C/D 面），整机仅重 1.05kg；配备 14 英寸窄边护眼 IPS 屏，拥有 2.8K 分辨率（2880×1800）、120Hz 刷新率，屏占比达到 90%，覆盖 100% sRGB 色域，典型亮度 400nit，同时支持本机 + HDMI 2.0 + Type-C（DP）三路独立显示输出。 续航方面，这款笔记本内置 60Wh 电池，配合 Intel WCL 低功耗技术，官方标称续航可突破 10 小时，标配 65W PD 电源适配器。 接口方面，这款笔记本提供了 2 个全功能 Type-C（USB 3.2 Gen 1）、2 个 Type-A（USB 3.2 Gen 1）、1 个 Type-A（USB 2.0）、1 个 HDMI 2.0 接口以及 3.5mm 二合一音频接口。 其他方面，瑞天 14X 配备 1.2mm 键程键盘，搭载 Wi-Fi 6E 无线网卡，支持蓝牙 5.4，还完成了多项行业高标准可靠性测试，包含跌落、振动、温湿度循环、高海拔、按压、电池安全、转轴寿命、机械冲击等测试，可以应对多样复杂环境；预装正版 Windows 11 系统。 IT之家附详细参数如下： 京东联想瑞天 14X 笔记本电脑 14 英寸 英特尔酷睿 5 320 12G 512G 2.8K 120Hz 银灰券后 4499 元领 300 元券 2026 年数码家电政府补贴持续进行中，IT 之家为大家汇总国补领券地址，买数码家电之前记得领取。 数码补贴： 点此领券 手机 / 平板 / 3C 数码支持 8.5 折政府补贴，不超过 6000 元的产品至高立减 500 元。 家电补贴： 点此领券 多类家电支持 8.5 折政府补贴，单品至高补贴 1500 元。
我是 Cue 的开发者，iPhone 版刚开放 TestFlight ，想请经常使用 2FA 的朋友试一下。 Cue 关注的是“最后一步怎么填”：验证码生成之后，怎样少做一次切 App 、找账号、复制、切回来。iOS 版做了系统验证码自动填充，也做了一个 Cue 键盘，可以在允许第三方键盘的输入框里点选账号填码。 两种入口各有边界：自动填充需要条目的网站信息和输入框配合； iOS 第三方键盘不能识别当前宿主 App ，部分 App 也会禁用第三方键盘。因此 Cue 键盘是手动选条目，不宣称能在所有 App 里自动匹配。 其他已有功能： 从 Google 身份验证器迁移二维码、Aegis 、2FAS 、Bitwarden 等备份导入。 分组、搜索、Face ID 、备份和导出；设置密码后数据库用 AES-256-GCM 加密。 可选 iCloud 同步，加密数据库保存在用户自己的 iCloud 私有数据库。 不需要注册 Cue 账号。Android 版基于 Aegis 开源； iOS 是独立的 Swift 实现，未开源，两端读写兼容的数据库格式。 公测链接： https://testflight.apple.com/join/t8CGfyCF 要求 iPhone / iOS 18+，先安装 TestFlight 。官网： https://cueapp.net/ 基础功能免费，正式版 Cue Pro ¥18 买断，包含自动填充、Cue 键盘、小组件、图标包和 iCloud 同步。TestFlight 内购是测试交易，不实际扣费，也不转为正式版购买权益。 希望重点收集：导入兼容性、具体 App/网站里的填码体验，以及 Face ID 和键盘切换是否顺畅。欢迎回帖或通过 TestFlight 反馈，附系统版本和复现步骤即可，不要发真实密钥。建议先用测试账号并保留原验证器、备份。 也想听听大家：你现在最常用哪种方式填两步验证码，哪一步最打断登录？
Multimodal large language models (MLLMs) increasingly serve as judges in training and evaluation pipelines, often assessing answers together with explanations. Although AI judges are sensitive to textual factors, it remains unclear whether ordinary plausible explanations can sway judgments requiring visual verification. We introduce JUPE, a visual-question-answering (VQA)-style benchmark that fixes answers while varying explanations. Across 14 MLLM judges, ordinary explanations that sound plausible mislead judges, with effects comparable on average to deliberately persuasive arguments. Plain justifications and chain-of-thought rationales reduce rejection of incorrect answers by 12.7 and 13.8 percentage points, respectively. We call this failure plausibility capture. Using signal detection theory, we find a significant mean shift in decision criterion toward acceptance, without a clear change in mean discriminability. Explanations sway judgments across domains, explanation generators, and judging protocols, while tested mitigations offer limited, model-dependent protection. Such shifts can inflate performance estimates when judges evaluate answers with explanations.
Introducing ChatGPT for Financial Services, combining built-in financial data and GPT-6 Astra for research, modeling, and client-ready materials.
准备ALL IN了，盈通证券启动。 未来5万亿不是梦 背景知识：SpaceX 散户申购不超过 $2700（20 股）获批率100%，发行价$135，上市当天收盘价$160
Video Large Language Models（VLMs）在视频理解与推理方面展现出强大的能力，但处理长视觉序列会带来显著的计算、时延和内存开销。本综述考察免训练推理加速，重点是在降低推理成本的同时保留与任务相关的时空证据。我们按照在推理流水线中的干预阶段来组织现有方法，涵盖输入、视觉编码、projector、prefill 和 decoding。Post-training quantization（PTQ）作为跨阶段扩展单独讨论，其校准需求各不相同。我们分析干预位置如何影响证据保留与计算节省，以及为何局部效率提升未必能转化为端到端加速。我们结合已有研究的定量证据以及我们在统一评估设置下开展的自身实验来补充该分析，以评估准确率-时延权衡。
IT之家 10 月 28 日消息，微星 (MSI) 现已在其官网上线 MAG 325CQPD27 显示器。该型号采用 31.5" 1500R Rapid VA LCD 显示面板， 支持 WQHD 275Hz / FHD 360Hz / HD 500Hz 三模切换 。 MAG 325CQPD27 拥有 300nits 的 SDR 亮度 ，静态对比度 4000:1；灰阶 (GtG) 响应时间低至 0.5ms； 色域 94% DCI-P3； 支持 SLMB Sync 超低动态模糊。 其提供 1 个 DisplayPort 1.4a、2 个支持有限刷新率的 HDMI 2.0b、1 个 3.5mm 音频输出插孔；内置电源；原装支架允许四向调节，兼容 100×100 (mm) VESA 壁挂规范。
IT之家 10 月 12 日消息，谷歌今天宣布推出 Fitbit Edge 手环。新品采用 AMOLED 触控屏幕，内置 GPS 模块，续航可达一周，拥有银色、灰色、金色和黑色 4 种配色，定价 179.99 欧元（IT之家注：现汇率约合 1,350 元人民币）。 据介绍，这款手环主打健身用户，它配备一块 1.34 英寸的 AMOLED 触控屏幕，支持全天候显示，让用户随时查看时间。 规格方面， 这款手环内置 GPS 模块 ，用户跑步或骑行时不用带手机，也能追踪运动轨迹。该机拥有心率传感器、血氧饱和度传感器、 皮肤温度传感器和心电图 。电池容量为 65mAh， 支持 5 ATM 防水 。 此外，这款手表能够接收通知、控制手机音乐，以及设置闹钟和计时器，功能显然是比不上全智能手表。
【先导篇】： 佬友们入站的原因，很多都是因为被站内的教程、干货、资源和Ai前沿信息所吸引，技术大咖喜欢这里的氛围，喜欢来这里发帖，而这良好的社区氛围背后是始皇站长对网站的费心维护、和对规则的不断优化，同时也少不了站内众多大佬的不断的高质量内容输出。 所以想融入社区，也为了社区长久发展，都遵守规则很重要。 有的新人会说，好像不注册L站，不升级也是能看帖子的，那为什么一定要注册L站？一定要升级呢？ 都知道站内好东西很多，有些好东西只有你的等级达到二级、三级你才能看到（这很正常，论坛、社区大多都是这样）。那你现在急着想要升级了，但先别着急，要至少认真看一遍： 社区准则： 准则 - LINUX DO （ ← 这个最重要，一定要看）： 另外站长置顶的那几个帖子也看一看，也能有所收获： 1.★ 请不要把互联网上的戾气带来这里！ （非常重要） 2.★ 向左还是向右的路线问题 （非常重要） 3.★ 《秘密花园园丁邀请函》 （非常重要） 4. 进一步优化对抽奖帖回复被举报的处理方式 （这个对萌新划重点，很多萌新踩坑被封号！） 当你把准则和置顶的这四个帖子看完，肯定是能让你有所收获，知道哪些东西该发，哪些东西不该发，社区喜欢什么、不喜欢什么，从而帮你更好的融入社区。 实际上有很多二级佬友甚至三级佬友，也没有认真看过"社区准则"和站长置顶的帖子，以至于后面等级刚升上来却由于违规而被封号，大呼后悔，但为时已晚，只能再重新练一个号了，账号不易，且行且珍惜，先了解站内规则，防患于未然。 [!info] 【概念了解-01 】: LDC LDC查询： https://credit.linux.do 上面的基础了解完，那现在你需要了解一个东西：LDC 那有人会问：LDC是啥？LDC有什么用？： 可以这么简单理解：LDC就是一种活跃度、贡献度奖励分，它把你在站内的活跃度、贡献度，具体化为LDC分值，让你的活跃度不白费，然后你就可以用你获得的LDC分值，去兑换很多其他佬友们分享的好东西（比如Ai必须用到的API Tokens等），从而让你的活跃变为一种价值。 站内佬友们都喜欢有用的分享、有用的干货、有用的资源，如果你能提供这类东西，那佬友们一定不会吝啬他/她们的点赞，这样升级和赚LDC就是最快的了，很快你就能成为三级佬，同时也能成为LDC富豪了。 关于LDC有个注意点，如果你的LDC总消费少于2000，那么你在LDC系统里就是普通会员，每天最多花费LDC是限额800，此时如果你想兑换一个大于800LDC的东西，那即使你的可用LDC足够多，也是无法兑换的。 举个例子：某token站在六一搞兑换优惠活动，平时100LDC兑换100$额度，活动期间100LDC可兑换300$额度，那如果你现在兜里有几千个LDC，想全都兑换了，那就会被限制，每天最多只能兑换800，那明天兑换？这种活动通常只有一天，明天就恢复到正常比例了，这样一个简单的区别，可能一次就亏几千LDC（假设你常用这个站，平时也兑换LDC的话）。 【LDC的具体用处】： LDC用处①：把LDC变为Ai所需要的API Tokens 方法1：LDC最重要的兑换市场：LD士多： https://ldcstore.com/ 到LD士多里兑换公益站的邀请码 比如我前些天就用500个LDC兑换了一个公益站的注册码，注册了这个公益站（但最近好像不能用了，公益站这东西就是个随缘，稳定时能用那就用，不稳定时可以再找别的，这很正常） 附：站内的一些公益站大佬 如 【君の的公益站-慕鸢】 、 【黑与白公益站-欧阳淇淇】 、 【薄荷公益站-薄荷】 、 【Lanln公益站-莹酱】 、 【picpi公益站-皮皮】 、 【烁公益站-ByteBender】 、 【HUB站站长-老白】 、 【冰の公益站-冰の】 、 【WONG公益站-Wong】 、 【RAWCAHT公益站】 等等很多公益站，（这里有些不支持LDC兑换，我也都放在一起了方便查看，可以关注站长，有开放注册活动时，他/她们通常会提前发帖子通知），也可以使用站内搜索功能找到很多支持LDC的公益站。 很多公益站都是关闭注册的，因为服务能力有限，我的技巧是先关注上，这样大佬如果以后有开放注册的计划，就会提前发帖子，那我就能第一时间看到抢到注册码，我的 薄荷公益站 和 黑与白公益站 都是这样注册上的，有的关注了几个月甚至大半年，有一天突然看到站长发了要临时开放注册的帖子，比如像这样： 注意：公益站的稳定性可能会波动，你兑换前要多考察一下最新的情况，是否还在正常运行，以及是否有你想用的模型，另外用公益站保持平常心，出现不能用的情况也挺正常，等待修复 或者 先换另一家用 也可以到上面说过的LD士多网站去看看，现在还有哪些公益站正在有进行中的用LDC兑换注册码的活动，兑换前最好也考察好再兑换，毕竟LDC积攒不易。新进站佬友LDC可能不太够，
Topology reasoning jointly detects 3D lanes and traffic elements from multi-view images and infers their structural connectivity. Current methods model lanes as discrete polylines, lacking smoothness, analytical tangent directions, and global spatial support for attention, while providing sparse topology supervision. We propose TopoCurve, a geometry-driven architecture for 3D topology reasoning grounded in a structured parametric lane representation. Lanes are modeled as endpoint-fixed cubic B\'ezier curves, enabling continuous geometry with exact endpoints and analytically defined directionality. We exploit this shared curve geometry across the entire pipeline. Endpoint distance and tangent alignment are encoded with multi-scale Fourier features and injected into the topology head. Sampled curve points serve as geometry-aligned references for deformable cross-attention spanning the full lane. Parallel curve-anchored attention branches provide diverse predictions for one-to-many topology supervision. These components form a tightly coupled cascade where representation enables geometric reasoning, guides feature aggregation, and supports denser supervision. TopoCurve achieves 50.6 OLS on the OpenLane-V2 benchmark without any post-processing, establishing a new state-of-the-art among end-to-end camera-only methods, and outperforms all existing approaches on endpoint detection (56.8 vs. 52.6 on DET_p).
我的自卑杀死了我的青春，以至于等他结束的时候，我都没反应过来，自己已经是一个成年人了。 我的青春好像没有想象般的美好，没有轰轰烈烈的爱情，有的只有一些破碎的回忆。 安静下来的时候，一遍一遍翻看那些回忆，幻想如果当时有人跟我那样该多好，好像就从来没有人想跟我拥有以后，我只是普通再普通的男生。 爽子姐骗我，大学根本不像微微一笑很倾城那样，上不完的课，打不完的比赛，偶尔躺在操场发呆思考毕业了该干嘛，没人告诉我成年这么累啊。
IT之家 10 月 9 日消息，博主 @数码闲聊站 今日爆料，iQOO Neo12 手机确认 10 月登场，安排了 9 月新旗舰都没有的 2K+185Hz 定制新屏 + 主动散热风扇 + 骁龙 8E5 处理器 + 自研电竞芯片 Q3 。 该博主表示，iQOO Neo12 的屏幕是行业独占且首发维信诺基于第四代发光技术 pTSF 打造的全新发光材料，满血双芯 + 风扇，整体规格不是简单的性能越级，有点 Ultra 的意思，与 16 更像是各有侧重的双旗舰定位。 博主还称，iQOO Neo12 采用家族式设计元素， 配备金属中框和 3D 超声波指纹 。 作为参考， iQOO Neo11 手机于去年 10 月 发布 ，搭载 BOE Q10+ 发光基材 6.82 英寸 2K 144Hz 高刷屏以及骁龙 8 至尊版处理器，提供「面对疾风」、「像素方橙」等配色，支持 3200Hz 瞬时触控采样率，定价 2599 元（IT之家注：12+256GB）起。
IT之家 10 月 22 日消息，据《科创板日报》10 月 21 日报道，上海办公楼租赁史的最大单笔纪录，被一家成立不到四年的机器人公司刷新了。 市场有消息称，智元机器人及相关公司签约陆家嘴集团旗下办公面积，涉及前滩源、前滩尚和御桥智慧谷三个项目， 合计超过 22 万平方米 。按市场行情测算，年租金约 3.5 亿元，不含物业费。 针对上述市场消息，《科创板日报》记者从接近智元机器人的知情人士处确认， 相关租赁信息属实 。 此前上海最大单笔办公租赁纪录是今年 8 月鹰角网络租下的约 9 万平方米，而智元又将天花板抬高了约 2.4 倍。 综合IT之家此前报道，智元是一家以具身智能为核心技术方向的通用 AI 机器人公司，于 2023 年成立。9 月 24 日， 智元第 2 万台具身智能机器人宣布下线 ，刷新全球量产纪录。 根据 Counterpoint Research 发布的人形机器人研究报告 ，2026 年上半年全球人形机器人出货量突破 2.2 万台，同比增长近 300%，保持强劲增长势头。 出货量方面，智元 AGIBOT 以 9,700 台的出货量位居全球第一，市场份额超 43%，随后依次是宇树机器人（Unitree）、银河通用机器人（Galbot）、优必选（UBTECH）和乐聚机器人（Leju Robotics），前五名厂商均为中国厂商，合计占据总出货量的 86%。 据财经杂志 10 月 13 日报道 ，智元近期启动了新一轮融资，融资额约 10 亿元 —15 亿元，本轮融资已接近收尾，最新估值约 500 亿元。
Put Yourself in the Viral Angry Dance — From One Photo Angry Dance Filter AI turns a single photo into the TikTok-famous angry dance clip. Same attitude. Same moves. No dancing. No editing. No prompts. Why it hits 1 photo in → vertical AI dance video out Shot-for-shot from the viral Angry Dance Filter routine Ready for TikTok, Reels & Shorts Failed renders refunded · credits never expire · no subscription How it works Upload one clear photo (or scan a QR and send it from your phone) Tap generate Download your clip in a few minutes and post it Best with one person, face visible, waist-up or full-body. Try it 👉 Angry Dance Filter AI One photo. A few minutes. One very loud group-chat reaction.
IT之家 10 月 14 日消息，Counterpoint 《全球端侧 AI 可穿戴设备预测》报告指出， 到 2030 年，全球处方助听器销量预计将突破 3100 万台，2025 至 2030 年的年复合增长率为 4% 。随着 AI 在助听器领域的应用普及， 预计到 2030 年，近 50% 的助听器产品将搭载端侧 AI 能力 。 多年来，助听器在小型化、连接性、续航方面持续进步，但核心难题始终存在：用户在嘈杂环境中难以听清对话。传统助听器主要依赖数字信号处理（DSP）：麦克风采集环境声音，处理器分析频率、音量等特征，再通过预设算法决定放大或降低哪些声音。这套方案对空调、发动机这类稳定噪音有效，但现实场景往往更复杂。比如拥挤餐厅中同时存在多段对话、音乐、餐具碰撞声，基于规则的系统很难判断用户真正想听的声音。 AI 带来了完全不同的解决方案： AI 模型不依赖预设规则，可通过学习区分人声与其他声音的模式 。经过数百万组人声与背景噪音样本训练的深度神经网络（DNN），可以实时识别说话者的声音，并抑制无关噪音。 AI 能够提升助听器在真实环境中的语音识别能力，通过分离人声和噪音、优先突出目标说话者、提升空间感知、持续适应环境变化实现优化。AI 尤其擅长区分「s」「f」「t」「sh」「th」这类细微易混的语音，还可以帮助用户区分 15 和 50、17 和 70（IT之家注：英语中的 fifteen 和 fifty 读音近似）这类数字，通过保留这些精细语音特征，AI 不仅能放大音量，还能提升餐厅、会议、拥挤街道等场景下的实际语音理解能力。 在临床「噪音中语音识别」测试中，听力正常的听众通常需要约 2 dB 的信噪比（SNR）才能正确识别 50% 的关键词；而对轻中度感音神经性听力损失听众来说，这一需求提升到约 8 dB，AI 正好能在信噪比上带来可量化的提升。根据峰力（Phonak）测试，固定指向麦克风搭配传统设置，相比全向麦克风可将信噪比提升 6.4 dB；加入 AI 降噪技术后，默认设置下提升幅度达到 9 dB，最大设置下可达 10.2 dB，足以让用户在餐厅场景中顺畅交流。 AI 还能让助听器更自动化、个性化：机器学习可以根据用户偏好和聆听场景自适应调整声音处理，减少手动调节，降低跟随对话所需的认知负荷，最终减少聆听疲劳、降低重复询问的需求、提升用户日常交流信心。不过这些提升并非没有代价：持续运行神经网络会消耗电池电量，也占用设备空间，因此当前最强的 AI 助听器往往仅提供少数款式选择。 助听器对处理延迟要求极高：从采集声音到处理完成再传入耳朵，整个过程必须控制在 10 毫秒或更短才能保证自然体验，这让助听器和大部分 AI 设备有着本质区别 —— 智能手机可以将数据上传到云端、等待 AI 返回结果再处理，但助听器无法承担云端往返延迟，哪怕微小延迟也会造成用户视听不同步，或让用户自身声音听起来不自然。 因此， 实时语音处理要求 AI 必须运行在助听器本地，而非用户手机或云端，这正是端侧 AI 的核心价值：声音在靠近麦克风和接收器的本地完成分析处理 。 难点在于，助听器本身电池容量极小、计算能力有限、尺寸约束严格，想要把 AI 能力塞进这样的设备，必须对 AI 模型和处理器做高度优化，才能在实现语音分离、降噪的同时将功耗控制到最低。持续运行神经网络会显著缩短续航：例如峰力 2025 款 Audéo Infinio Ultra Sphere，常规使用续航为 56 小时，如果持续开启 AI 功能，续航会骤降到 10 小时，这也直观展现了本地运行 AI 的成本。 集成端侧 AI 让助听器变得「智能」，但高效集成才是研发难点：每一点语音清晰度提升都要付出续航和空间代价，峰力产品的数据也直观展现了这一成本。下一代助听器的核心竞争力，就在于如何让 AI 在后台静默运行，在提供更清晰人声、更低聆听负荷、更个性化听力体验的同时，不消耗过多电量，也不增大设备体积，目前行业已经开启了这场技术竞赛。
学校有时会发一段体操或舞蹈视频，让学生跟着练，再录一段自己的视频交作业。用一部手机操作时挺别扭：看示范要打开视频，录自己又得切到相机，练到一半还容易忘动作。 所以我做了「跟练打卡」。把老师发的示范视频存到相册，打开 App 后选中它，就能在同一个画面里一边看、一边跟着练，同时用摄像头录像。示范视频和摄像头可以上下或左右分屏，位置也能交换。 默认保存的是自己拍的视频，方便交作业；如果想对照看看动作，也可以在设置里改成保存分屏视频。不用注册账号，视频在手机本地处理。 App Store：跟练打卡（ https://apps.apple.com/cn/app/%E8%B7%9F%E7%BB%83%E6%89%93%E5%8D%A1/id6814094082 ） 如果你家也遇到过这种视频作业，想听听实际用起来还有什么麻烦的地方。
总是有一种莫名的风气广泛的流行 让我免费的5.6luna给我画了一张 我以前的头像: 参考图片是 @mazhichen8780 lanin是好站，但是我用不了 混元3.5难以实现画风迁移
iPhone 18 Pro 屏下 Face ID 识别率感觉有所下降，不像自媒体说的解锁率一致。 人脸重录过 系统升级过 大角度转头重录过 眼镜佩戴录入过。 没贴防窥膜，就普通钢化膜。 Apple Watch S12 联动解锁的开关也开了，但是这功能仅限面部遮挡情况下。 最后解锁率还是相较以前的手机低。 经常开屏就是密码，感觉小白鼠感有点拉满。
IT之家 10 月 13 日消息，众泰汽车昨日发布新一期《关于累计诉讼、仲裁案件情况的公告》。自 2026 年 4 月 29 日至本次公告披露日，除前期已披露案件之外， 众泰汽车股份有限公司及下属子公司累计新增诉讼、仲裁案件共计 44 起，涉案金额合计 2421.35 万元 ，占公司最近一期经审计净资产的 21.14%。 其中，众泰汽车股份有限公司及下属子公司作为原告的案件涉案金额合计 2230.83 万元，作为被告的案件涉案金额合计 190.52 万元。本次披露的新增案件中，不存在单项涉案金额占公司最近一期经审计净资产绝对值 10% 以上，且绝对金额超过 1000 万元的重大诉讼、仲裁事项。 相应案件案由以合同纠纷、承揽合同纠纷为主，部分案件已取得胜诉判决但尚未完成款项履行，其余案件分别处于待开庭、待排期开庭、待一审判决、已立案等不同审理阶段。 公告表示，截至本公告披露日，公司及下属子公司不存在其他应披露而未披露的诉讼、仲裁事项。
IT之家 9 月 24 日消息，小米 MiMo 今天公布面向 MiMo-V3 的核心架构 HySparse2，瞄准下一代长上下文 Agent。新架构旨在让模型以更低成本处理网页、文件、代码和工具调用记录，并从不断增长的任务历史中更准确地检索关键信息。 IT之家附官方详细介绍如下： HySparse2 面向长程多轮 AGENT，更少的 Prefill 计算，更小的 KV Cache，更精准的长上下文检索。 从 Xiaomi MiMo-V2 系列开始，我们持续探索模型能力与计算效率的共同提升。MiMo-V2 系列采用的 Hybrid SWA 混合注意力架构，将全注意力（Full Attention）与滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）结合，在保持模型效果的同时，让训练和推理更加高效。 过去半年，我们持续推进强化学习（RL）技术的探索与试验，将积累的训练经验应用于近期发布的 MiMo-V2.6 系列，推动模型能力显著提升。在持续推进 V2 系列的同时，面向 MiMo-V3 的新一代架构研究也一直在进行。此前公开的 HySparse，正是这条探索路线上的第一步。 今天， 我们公开 MiMo-V3 的核心架构 HySparse2 。在 HySparse 的基础上，它进一步升级了 KV 共享与稀疏选择机制，让模型更高效更精准地处理长上下文。 01、Agent 的长程多轮任务需要怎样的注意力架构？ 一次简短的工具调用，可能带回一整页网页、一份文件，或长长的执行日志。Agent 每向前一步，都要处理新的输入；随着任务推进，还要从不断增长的历史中，找准下一步需要的信息。 模型会把已读内容的表示保存在 KV Cache 中，供后续生成使用。读入新增内容并建立这些缓存的过程，称为 Prefill。在多轮 Agent 任务中，每次工具返回新信息，都需要再次处理新增输入。因此，新架构需要同时满足三个要求。 高效读入减少处理长输入所需的计算，让模型尽快进入下一轮生成。 节省显存降低 KV Cache 的占用，让不断增长的历史更容易保留。 精准检索从长历史中找出相关证据，精准跨轮次信息整合。 第一代 HySparse 已经迈出了一步。它用少量 Full Attention 层提供 KV Cache 和重要位置的选择结果，让后续 Sparse Attention 层直接复用，从而降低注意力计算与缓存开销。但在 HySparse 架构中，Prefill 仍然需要执行所有层；面对多轮、长距离的信息检索，块级选择也有进一步提升精度的空间。HySparse2 围绕这些问题，引入了两级 KV 共享、token 级稀疏选择，以及统一的局部信息访问方式。 02、两级 KV 共享，让 KV Cache 更早就绪 借鉴 YOCO 的设计，HySparse2 将模型分成前后两部分。前半部分是 Self-Decoder，采用 Full Attention 与 SWA 的混合结构；后半部分是 Cross-Decoder，采用 Full Attention 与 Sparse Attention 的混合结构。 在这个基础上，KV 共享分为两个层次：KV Bridging 和 KV Reuse。 KV Bridging：跨前后两部分，提前构建 KV 后半部分的每个 Full Attention 层，都从前半部分对应 Full Attention 层的输入隐藏状态中，生成自己的 KV Cache。每个目标层保留独立的 K/V 投影，因此即使使用同一份源隐藏状态，也可以构建不同的 KV。 这样，后半部分 Full Attention 层的 KV 就不必等到输入逐层经过它们后才能得到。生成这些缓存所需的信息，在前半部分就已经具备。 KV Reuse：在同一 Hybrid Block 内，复用 KV 与选择结果 每个 Hybrid Block 由一层 Full Attention 和随后的多层 Sparse Attention 组成。Full Attention 在完成自身计算时，也根据注意力分数选出重要位置；后续稀疏层直接复用它的 KV Cache 和选择索引。 这保留了 HySparse 的核心设计：少量全注意力层提供全局信息与选择结果，多层稀疏注意力高效使用这些信息，无需额外训练一个独立的选择器。 03、远处选得更细，近处始终可见 从「选一块」，到「选一个 token」 第一代 HySparse 采用块级稀疏选择。在长上下文中，为了选中一个重要 token，模型往往也会把它周围的一整块内容纳入计算。Agent 所需的线索可能分散在不同轮次的对话、工具结果和代码片段中。HySparse2 改为 token 级选择，让同样的注意力预算可以更精细地分配到这些位置。在相同全局 token 预算下，Token 级选择在 RULER-v2、多轮检索 MRCR-v2 和图推理 GraphWalks 上均获得提升，验证了更细粒度选择对这类任务的价值。 局部窗口保留，独立分支合并 全局检索之外，模型仍然需要稳定地看到最近的上下文。HySparse2 会强制选中最近的 128 个 token，再从窗口外选择 1,024 个全局 token。两部分共同读取 Full Attention 层提供的共享 KV Cache。 因此，稀疏层不再需要单独的 SWA 分支和局部 KV Cache。HySparse 中由独立分支承担的局部信息访问，在 HySparse2 中被合并到同一次稀疏注意力计算里。 这也解除了一项关键依赖：独立 SWA 分支的缓存原本来自该层自己的隐藏状态，构建它需要继续执行后半部分 Cross-Decoder 的计算。合并后，局部与全局信息都能使用在 Self-Decoder 阶段就已准备好的 KV。 局部信息仍然重要。HySparse2 的消融实验显示，强制局部窗口在多项长文任务上保持竞争力，部分指标也存在取舍；这一设计同时省去了独立 SWA 分支的投影参数与 KV Cache 开销，为 Prefill 提前退出创造了条件。 04、Prefill 提前一半结束，减轻推理部署压力 两级 KV 共享与局部窗口的合并，使模型后半部分所需的全部 KV Cache 都能从前半部分的隐藏状态构建。完成 Self-Decoder 的计算和 KV Bridging 投影后，输入的 KV Cache 构建即可结束。 在 49 层的模型中，Prefill 只需执行前 25 层 Self-Decoder 以及桥接 KV 投影，其中只有一层 Full Attention。在 Prefill–Decode 分离部署时，Prefill 节点也只需部署这部分 Self-Decoder 网络，所需的模型权重存储接近减半。 这使优化从减少注意力计算，进一步延伸到缩短长输入经过模型的计算路径。生成阶段仍然保留完整网络，继续使用后半部分的全局检索与建模能力。 05、更低的成本，更快的速度，更好的长文表现 我们在 80B-A3B MoE 模型上，使用相同的数据与训练流程，对比了 Hybrid SWA、HySparse 和 HySparse2。三者采用相同的 MoE 设计，不同的注意力设计，HySparse2 还使用了更紧凑的 MQA 配置。 百万 token 下，计算与缓存同时降低 在百万 token 的成本分析中，相对 Hybrid SWA，HySparse2 的 Prefill 计算量降至 1/5，KV Cache 从 12GB 降至 2.7 GB。相对第一代 HySparse，HySparse2 的 Prefill 计算量降至 1/3，KV Cache 从 6.7 GB 降至 2.7 GB。 长文检索与多轮上下文建模同步改善 预训练后，HySparse2 保持了大体相当的通用能力，长上下文表现更好。经过相同的轻量后训练后，在最高 256k 的评测范围内，HySparse2 在各项已测长度上都获得了更高的 MRCR-v2、RULER-v2 分数，以及更低的 AgentPPL、LongPPL。前两项考察长上下文中的检索与问答；后两项衡量模型对多轮 Agent 轨迹和依赖远距离信息的 token 的预测能力。相对第一代 HySparse，MRCR-v2 和 RULER-v2 在各报告长度上的平均分分别提高了 11.30 和 19.81 个百分点。 这些结果表明，更少的 KV Cache 与更短的 Prefill，可以与更好的长文检索共同实现。HySparse2 为多轮、长上下文 Agent 提供了更高效
IT之家 10 月 9 日消息，广汽集团今天公告，2026 年 9 月汽车产量为 136,150 辆，同比下降 24.01%，本年累计产量为 1,162,939 辆，同比下降 6.03%；9 月汽车销量为 128,634 辆，同比下降 25.72%，本年累计销量为 1,141,237 辆，同比下降 3.58%。 IT之家汇总详细销量情况如下： 广汽本田：9 月销量 4,588 辆，同比下降 86.02%；今年累计销量 96,672 辆，同比下降 56.82%。 广汽丰田：9 月销量 54,800 辆，同比下降 28.37%；今年累计销量 510,000 辆，同比下降 6.11%。 广汽传祺：9 月销量 27,478 辆，同比下降 23.84%；今年累计销量 241,174 辆，同比增长 3.47%。 广汽埃安：9 月销量 39,667 辆，同比增长 45.32%；今年累计销量 283,747 辆，同比增长 56.41%。 启境智能汽车：9 月销量 1,375 辆；今年累计销量 5,133 辆。 广汽领程新能源商用车：9 月销量 726 辆，同比增长 47.26%；今年累计销量 4,511 辆，同比增长 119.30%。
有需要的朋友可以留下邮箱，建议用 Base64 编码。 受邀者需要满足： 过去两个月没有使用过 ChatGPT 桌面版。 当前没有有效的推荐邀请。
Startups are naturally good at this; it is hard to keep a bigger company good at this and i think an underexplored space. pranav@prd_008 OpenAI's superpower is the ability to swiftly assemble an empowered group of highly capable people to work on the most important and urgent thing at any point of time. No one really cares for org lines. It's how we stay nimble, seize opportunities, and recover from mistakes. 🔗 View Quoted Tweet
小时候没什么钱，到处找盗版游戏玩。那时候也不太挑，有个能玩的就挺开心，一款游戏能反反复复玩很久，心里想的都是：以后有钱了，一定买正版，想玩什么就买什么。 现在算是实现了。Steam 里陆陆续续买了一堆游戏，小时候舍不得买的、以前一直惦记的，还有各种正版 3A 大作，都能安排上。 但奇怪的是， 买的时候挺高兴，真正打开玩一会儿，又放下了。 也不是游戏不好，更不是完全不想玩。有时明明有空，打开游戏库翻来翻去，觉得这个可以玩，那个也不错，最后却哪个都没打开。真开了一款，玩一会儿，又觉得今天先到这里吧，下次再继续。然后这个“下次”就没了下文。 有时候会想，现在买游戏，到底是因为现在的自己想玩，还是在替小时候的自己补票？ 当然也不想一概归结成“长大了就不快乐了”，可能只是工作以后，空闲时间和能沉下心玩游戏的精力，真不是一回事。 佬友们有类似的感觉吗？你们是慢慢变成了“只买不玩”，还是后来又遇到某款游戏，重新找回了当年一玩就舍不得关的感觉？
各位 V 站的大佬好！在家闲着没事做了个小程序看看，经常和朋友出去一起旅行，行程通常散在文档、收藏夹和聊天记录里；花销则是谁顺手谁先付，回来再翻记录算账。想把这些事放在一个地方处理，就慢慢做成了现在这个小工具。 另外给它做了 CLI 和 Skill ，可以配合 Codex 使用。 平时让 AI 帮忙规划旅行，聊完之后还得自己把结果搬到文档里，再发给同行的人。我想把这一步接起来：在 Codex 里讨论行程，通过 Skill 把安排写进小程序，旅伴打开小程序就能查看。 后面想调整，也可以继续让 Codex 帮忙改。 除了这个，目前也能： - 在电脑上手动整理每天的活动、地点和备注，出门后用小程序查看。 - 邀请旅伴一起记旅费，记录谁垫付、哪些人参与分摊。 - 根据账单算出 AA 转账建议，大家核对后自行转账。 - 把整理好的路线分享出去，别人选个出发日期，就能复制一份再修改。 https://lzbird.genduiworks.com 😁😁 最后祝大家 长生不老，早生贵子，永远不死！
地址： https://remox.ai/ 我所在的公司开发商业 App 。这是我作为 OPC 独立完成的第一个项目。 remove.bg 的 API 将于 12 月停止服务，因此我想做一个替代方案。我把公司内部的 API 封装后对外提供服务。借助商业 App 共享的机器池资源，可以分摊成本，在保证 AI 能力的同时提供较好的性价比和稳定性。 项目初期会赠送大量积分。评论区留言“mark”，即可申请 500 次 API 图片去背景额度，有效期一年。 如果你有这方面的 API 需求，欢迎试用。后续我还会陆续封装更多 AI 服务
IT之家 10 月 16 日消息，国际 AI 安全研究团体 Swarmchasers 于 10 月 14 日发布的一份研究报告披露，一批运行在腾讯云环境中的 AI 智能体出现了“越狱”行为，试图绕过安全限制访问外部系统。 腾讯云官方今日发布声明称，此次事件属于意外，相关模型并非来自混元团队，且未发现蓄意针对或协同行动的证据，这些智能体属于对第三方开发者所建模型的评估活动。 根据 Swarmchasers 报告，这些 AI 智能体在 9 月 28 日至 10 月 8 日期间，共尝试访问高德地图服务 2818 次。这些智能体最初执行的是看似常规的任务，如查询中国动物园、公园和博物馆最常用的入口信息。在遭遇高德系统的反爬虫机制拦截后，部分智能体尝试了多种绕过手段，包括利用公共安全扫描服务远程执行代码、使用公开软件代码中泄露的高德 API 密钥、以及探测预生产环境端点等。绝大多数尝试均以失败或被拦截告终，但仍有少量智能体通过缓存页面获取了部分数据。 研究团队通过技术手段与部分智能体进行了直接对话。这批智能体在对话中自称其运行在受限的腾讯云沙盒环境中，互联网流量通过一个名为“hysandbox-ats”的中间人智能体转发。 研究人员检查的 17 个相关邮箱账户均由位于香港的腾讯云服务器创建，但智能体所声称的模型身份（IT之家注：部分自称来自 Anthropic Claude）被研究者视为不可靠。 腾讯在声明中回应称：“我们对这些发现高度重视。我们正在加强网络访问控制和智能体监控。”
老规矩，新站上线来报个到。 这次做的是英文站： https://dreammeaninghq.com 起因挺简单。网上很多解梦页太爱下定论：「蛇=背叛」「掉牙=破财」。我自己做过几个吓人的梦，对上号时挺膈应，对不上又觉得白看。后来越想越别扭——同一个画面，可能是焦虑，也可能只是昨天刷到的视频。词典压不过你自己的联想。 所以这个站不卖「唯一正确答案」。首页可以写下昨晚的梦，情绪可选；还想多给一点上下文，就补两句：这个图像对你已经意味着什么、它挨着清醒生活里的什么。两句都能空着。没有账号，草稿只在当前浏览器里。 另外先写了两篇长一点的静态页（掉牙、蛇），把常见说法、情绪、和清醒生活怎么接拆开讲，不当成诊断或预言。站上也写了：不是医疗/心理/灵性建议，不算命。 现在还很早。英语单站，功能也不多，免费，没有登录墙。主要想对着「醒来就搜梦」那拨人做。 如果你平时会看这类站，欢迎戳一下挑毛病——尤其是文案哪里假、哪里像机翻。谢谢。
IT之家 10 月 31 日消息，Wine 项目于 10 月 30 日发布了 Wine 11.21 更新。作为在 Linux 及其他类 Unix 系统上运行 Windows 应用和游戏的兼容层， 本次更新重点提升了 WoW64 模式下的 OpenGL 性能，并修复了 20 个影响游戏和常规应用的错误。 最受关注的改进来自 map_buffer_client_pointer 扩展支持。它主要优化在 Wine 64 位环境中运行 32 位 Windows 程序时的图形表现，意味着部分老游戏和旧软件在 Linux 上有望获得更流畅的画面体验。 音频方面，Wine 11.21 引入了 Voice Capture DSP 库的初步实现。该组件用于 Windows 语音音频处理，虽然目前功能尚不完整，但为后续语音识别、录音和通话类应用兼容性打下基础。更新同时改进了 Windows 用户账户相关支持。 IT之家援引博文介绍，本次版本更新的另一大亮点是游戏优化，《上古卷轴 5：天际》修复了原始输入标志导致的崩溃，《上古卷轴 5：天际特别版》解决了断言失败问题，《生化奇兵 2 重制版》则修复了应用显示设置时崩溃的情况。 其他修复还包括《Fate / stay night REMASTERED》在 EGL 下黑屏、《Tron 2.0》和《No One Lives Forever 2》音乐缺失，以及《坦克世界》聊天键盘输入异常等问题。 非游戏应用方面：crypt32 库的问题曾导致有效数字签名验证失败，并阻止 FL Studio 26.1.5 启动；Cinebench 2026 也修复了与 D3D12GetInterface 相关的崩溃。 此外，.NET Framework 4.8 浮点转十进制舍入误差、WinHTTP 响应头截断、证书验证、JPEG XR 内存处理和 i386 异常处理回归等问题均得到处理。 Wine 11.21 的源代码已可下载，受支持 Linux 发行版的二进制包预计将通过 WineHQ 和各发行版仓库陆续提供。对普通 Linux 用户而言，这一版本的价值很直接：游戏更稳、画面更顺，Windows 软件兼容性也继续向前推进。
最近做了一个比较小众的 Web 工具，叫 PrintPageCheck 。 地址： https://printpagecheck.com/ 主要解决一个很简单的问题：打印机出现偏色、条纹、文字模糊或者打印边距不对的时候，想快速打印一张测试纸，看看问题出在哪里。 目前实现了这些功能： CMYK 彩色测试，检查颜色缺失、色块不均匀等问题 灰阶测试，查看渐变是否平滑 文字和细线测试，检查小字号文字和细线的清晰度 页面边距和比例测试，包含可以用尺子测量的 100mm 参考线 支持 A4 和 US Letter 支持浏览器直接打印，也可以下载 PDF 不需要登录、上传文件或安装软件 产品设计上，我希望用户进来就可以直接选测试纸，而不是先看一堆介绍再寻找工具入口。 另外也尽量把打印预览和实际输出的图案保持一致。 当然，它不是打印机驱动，也无法读取墨量、自动清洗喷头或者判断硬件故障，只是帮助用户通过标准化的测试图案观察打印结果。 目前还在继续优化使用体验。 想听听 V 友的意见： 大家平时遇到打印机问题，会使用专门的测试纸吗？ 除了目前的颜色、灰阶、文字和边距测试，还缺哪些实用的测试图案？ 如果你做过浏览器打印相关开发，有没有遇到特别难处理的兼容性问题？ 欢迎体验和提建议，尤其是实际打印过测试纸的朋友。
muse 后面也是美国的一台电脑，ip 在美国，反正套娃就完事，muse 是 spark 注册的，再用 muse 注册 claude ，已经成功实操了几个号都没问题 可以用我的码还有 5 次：获得 10 亿个 Muse 词元。 邀请码：Z6OV9B