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L站吴彦祖 (@jielade12)豆包语音输入法bug有遇到过的怎么解决? 中发帖

这个Windows版本的豆包输入法用语音在电脑版微信上使用的时候,要延迟十几秒才能有字出来,或者有时候干脆就不出来。有其他人遇到过这样的问题吗?
cruz (@emmer)48 英区 Team 终于轮到重置了 中发帖

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昨晚用到 90% 多,回去睡觉,一觉醒来 100% 了。 Tibo 大善人啊。
@silvermoongGemini pro学生账号免费试用试用就快结束了,大家会续吗 中发帖

最近好像有二五折的续费优惠,大家会续吗? 
谷歌感觉原地踏步大半年,3.1体感是为了速度牺牲了智力,不如3.0也就算了,还关掉了3.0
gaoq91_123 (@gaoq91)佬们 我搓了个对接各个模型生成AI内容的工具,有3D导演台,有剪辑功能 中发帖

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佬们 我搓了个对接各个模型生成AI内容的工具,有3D导演台,有剪辑功能。
通过在后台配置模型定价来实现软件端调用,但是最近碰到一个尴尬的问题我用的中转站不太稳定,这就导致我的软件生成内容的功能不稳定。真实太让我头疼了。想多连接几家中转站但是每一家的定价都不一样差距很大,这就导致我的平民价格的方案行不通!太头疼了 佬友们!
喵帕丝 (@AlphaCat)时隔多年,终于100/100了,以前周末总是断。 中发帖

终于啊,不容易,连续100天了,想要坚持还是很难的,周末就很容易断 
不过最近半年周末都在玩AI,连带着就会来L站刷刷帖,所以说学AI得来L站啊。
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宇宙宙长 (@WWZ)夸克网盘批注油猴脚本 中发帖

由于放暑假了,又加上准高三了,所以在网盘上看pdf文档学习 
但是吧,夸克网盘自带的批注功能用着不舒服,于是,自己手搓了一个油猴脚本
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该脚本功能多样,满足近乎所有需求
有普通笔、激光笔以及荧光笔
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可以调节画笔颜色、粗细
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并有拓展工具栏,涵盖更多功能
网盘批准脚本.txt (90.7 KB)
这是油猴脚本源码,添加至油猴中即可
@tiga6367Kimi K3 跑酒馆,玩RP是什么水平?超过Gemini 3.1 Pro,Opus 4.6了吗? 中发帖

这个价格比Gemini 3.1 Pro还贵啊 
Gemini 3.1 Pro是酒馆两大Sota模型之一。
另一个是Opus 4.6。
这两个代表RP的最高水平,Kimi距离最强酒馆模型的水平相比怎么样?
Cora Tracy喜加三| EPIC 限免:回聲世代:午夜版」、「心理恐怖 第一人称」、「銜尾蛇國王」 中发帖

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电脑端
Echo Generation: Midnight Edition「回聲世代:午夜版」
Luto(心理恐怖 第一人称)
移动端
The Ouroboros King(銜尾蛇國王)
注:截止!7/23,23:00
链接:官网 • 打包 • 电脑端 • 手机端
jfmoeKimi K3 的最新评测分数! 中发帖

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这看起来水平妥妥在 Opus 之上,和 Fable 比差的也不多,而且还是多模态,希望月之暗面算力够用 😏
Harvey (@wapmxls)日常用 sol medium 还是 terra high? 中发帖

佬们来投个票吧~方便一起参考 
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iidoi有人醒来就刷帖吗 中发帖

有没有佬友醒来就开始刷刷帖子,看看消息。
wangyj (@guitou)K3多模态简单测试 中发帖

这是一张课本里的食物网插图,线条比较多,我先放大仔细辨认每一条箭头,再逐条数食物链。 
分割效果一般,我换个思路:先查一下这张课本原图的出处和标准答案,再和图中箭头逐条核对。
找到了关键线索:这是人教版高中生物选择性必修2 的图3-4,网上有标准说法称共19条食物链。我再核实一下原图的捕食关系,逐条确认。
我查一下课本原图,确认每种生物的捕食关系,再逐条核对。
网上大多是初中简化版,不完全对应。这张图里有旱獭、喜鹊等,我需要精准确认出处。再针对性搜一下。
搜索没有更精确的结果。最可靠的办法还是直接在图上逐条追箭头。我继续放大各区域仔细辨认。
线条交叉太多,我把蓝色和棕色箭头分别提取出来单独看,避免混淆。
分割阈值太严,线条断了。我换个思路:先找到课本原图确认生物种类和标准捕食关系,再对照用户照片核实。
确认了出处:人教版选择性必修2 第52页图3-4,该文给出 19 条的结论...
清清 (@qingl)用了grok build之后才发现之前都受的什么罪 中发帖

之前拿着fable/opus或者gpt总是不情愿尝试其他的,还一定要xhigh,想着这两个才是SOTA模型,而做科研是有必要用这个的。 
经常一个小问题等好几分钟,一个task能做浪费一天,忍着恶心听它们说稀奇古怪的话,然后还要看两家吹自己模型如何如何领先,max/pro的号用两下子就又到上限了,天天紧巴巴地过日子。
前几天看站里风评,终于下决心跨过“顶尖模型”的心理障碍,甚至是自费不是报销开了supergrok——我终于可以用一个正常的速度工作了,效率显著增加,模型也听得懂话了。甚至还省去我单独再开一个grok api用来搜索的麻烦。
现在想起来,所谓的“顶尖模型”也无非就是70%的内容需要我纠正修改,就算grok稍微差一点,大概也就是75%。科研工作不像码代码,现在这些模型的水平,指望它one-shot自主做出的内容是永远用不了的,与其忍着龟速为了一点边际能力提升,不如要一个快速模...
欣欣|林可欣 (@StellaFortuna)「王者荣耀」最欢乐的一局排位 虽然输了 中发帖

白银段位真的是超级有趣 完全不是当年钻石以及星耀段位能比的 
我的世界中几乎没有什么人机
但是钻石和星耀局说话的人实在是太少了
白银段位打了两把,每一把几乎都是全员参与聊天,几乎没有谁是全程一句话不说的(当然 双方都可能会有那种只给队友说话的,我也是给队友说比较多 所以也能理解~) 大家都活人感拉满 很有意思
输赢都无所谓,快乐就好了~
这不比AI好玩
欣赏一下几乎全局的有趣聊天~

[Screenshot_20260717_032224_com.tencent.tmgp.sgame]
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[Screenshot_20260717_032402_com.tencent.tmgp.sgame]
[Screenshot_20260717_032406_com.tencent....
黯绛 (@amlkiller)推荐的各种端侧LLM模型和用途 中发帖

首先限定一下条件在具有一定算力的端侧设备,搭载了ai优化的硬件。。 
说明一下本地ai的特点,
TTFT极低,无限制用量,稳定,隐私,具有相当于次时代旗舰模型的智力。
还有一个我认为更加重要的是丰富的社区模型。
你想要什么模型都有,应有尽有。
其实除vibe用途外基本都可以用本地模型来处理。稍微列举下我的用途。
1.数据清洗
需要反复迭代、高频调用、处理海量本地文本的自动化脚本跑起来非常合适。什么文档分析,归类,OCR,提取等等,基本都能用一个10B左右的模型来解决。准确率也相当高,由于上面提及的优点,推荐以不同temp生成两次防止模型抽风。
推荐gemma-12B(更新的知识,能力) qwen-9B(更高的智商)
2.翻译
各种本地翻译项目很多了,现在llm的能力之下完全不推荐使用传统的机器翻译,这部分需求算力是溢出的,可以牺牲一部分速度换质量(其实也没差多少基本TTF...
波奇 (@tomorin)GPT又重置额度了? 中发帖

前一个小时看用了只剩20%多,刚刚又看变成80%多。
结冰 (@_kissshot)26届硕士应届生至今0offer,佬们帮忙看下简历有没有问题 中发帖

20年大学毕业后,第一战考研没上岸,21年到老家的一家半导体公司做了储备干部(生产计划方向),22年在深圳一家游戏公司做H5游戏前端开发,随后辞职考研上岸。读了3年研究生,如今也毕业了,还是找不到工作,简历改了一版又一版,BOSS和企业官网投递了基本也是已读不回。想了想可能是第一学历不太行,也有可能是年龄大了。 
之前有过一段实习,实习的时候HR是答应可以转正的。由于研三下学期要准备毕业相关的事宜,所以辞职了,辞职的时候也通过了转正考核。后续跟HR询问转正offer的时候也是含糊不清,不给明确的答复。我们身边挺多同学是通过实习转正拿到的offer,不过我比较倒霉,遇到了这家公司。
前段时间面试了两家机器人公司,都是在二面挂了,有一家还是被横向给挂了。最近真的越来越焦虑了。读研期间不算很努力,但是也没有特别摆,竞赛论文实习都有了,还是一个offer都没有。
最近一版在投递的简历,佬们给点...