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Caravan (@Caravan6371) 在 Debian 12 服务器中了 XMRig 挖矿木马 中发帖
起因：客户反馈机器硬盘满了
第一天，重启了服务器，检查了大文件100%占满原因是他把 /proc 通过宝塔删掉了部分文件（有操作日志），所以导致 ‘/.Recycle_bin’ 下的宝塔相关文件大小直接撑爆了剩余空间，将其删掉后反馈，客户说是可能中病毒了
第二天反馈：CPU满了，看日志是昨晚 22:49 分开始的，起初没当回事，重启后解决了（🤣）。但是保险起见创建了一份快照，并通过快照克隆了一份新的机器并正常运行。
然后便是第三天，他的服务器 CPU 又双叒叕的100%了，但克隆的服务器正常运行，所以去看了一下日志：
root@Clone:~# ps -eo pid,%cpu,%mem,cmd --sort=-%cpu | head -n 6
PID %CPU %MEM CMD
22006 397 0.0 ./softwaretech
是的没错，就是这个文件，并且...
erkw (@zzzx9) 在 xiaomi 手机烫 优化方法 中发帖
论坛里面看到好多佬说小米手机烫，主要是小米手机系统调度不行，
可以用下面的方法改善:省电模式常开，然后打开屏幕高刷，这样就改善不少了
之前我的在夏天非常烫，尤其在户外根本用不了，这样设置就可以用了😂
拾雨 (@c519127) 在 推理成本仅为顶级闭源模型的 1/10：英伟达 Nemotron 3 Ultra 获开源模型最高准确率 中发帖
IT之家 7 月 9 日消息，英伟达昨日（7 月 8 日）发布博文，宣布在 LangChain 的 Deep Agents benchmark（深度智能体基准）测试中，旗下 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 取得开源模型最高准确率。
[e299074f-ecdb-441b-aaa4-3a1fc9ac084a]
IT之家注：Deep Agents 是具备多步推理、调用外部工具、访问记忆并在运行时执行复杂任务的智能体系统。它不只回答问题，还可在既定权限内完成操作流程，常用于企业工作流自动化、信息检索、任务编排与跨系统协作等场景。
[d847de89-67b8-41d3-ae88-e00f42d153da]
英伟达表示本次测试的核心在于成本和吞吐量，调优后的 Nemotron 3 Ultra 每次运行的推理成本为领先闭源模型的 1/10，在开源模型中实现了最高的准确率，同...
CHY (@CHYbenzun) 在 想送佬友们几本书 中发帖
[IMG_20260709_114812]
迁移完CHY公益站，收拾了一下屋子收拾了出来一堆之前买的没用的书
想送给佬友们，该怎么送呢🤔
～～运费肯定是不可能我出的～～
Naveen 在 求 Claude Design 平替 中发帖
请教一下佬友们前端是怎么vibe的，总感觉我的前端vibe的很丑，没有设计感
之前用过 claude design 感觉很不错，但是claude频繁被封，实在没招了,现在转至 gpt 和 gemini
拾雨 (@c519127) 在 DeepSeek R1 推理测试：英特尔 Arc Pro B70 显卡吞吐最高 2320.76 token/s 中发帖
IT之家 7 月 9 日消息，科技媒体 Wccftech 昨日（7 月 8 日）发布博文，报道称显卡厂商蓝戟（GUNNIR）测试英特尔 Arc Pro B70 GPU，在 DeepSeek R1 模型推理表现上超过英伟达的 RTX 5090D 和 RTX 4090D 显卡。
测试环境均为 4 张显卡配置，主要对比英特尔 Arc Pro B70 32GB、英伟达 RTX 5090D 32GB 与 RTX 4090D 24GB 三款显卡的 AI LLM 大语言模型推理性能表现。
测试模型为 DeepSeek R1-Distill Qwen 32B FP16，该模型固定输入 / 输出长度为 128 个 tokens，涵盖了从 1 到 512 的完整上下文并发范围，测试的核心指标为 token/s 吞吐量，用于衡量大语言模型推理时的输出效率。
在并发低于 32 时，RTX 5090D 位居前...
帮我导个三视图 (@weiyi1202) 在 母星，我错了，快把我从地球带走吧 中发帖
我咋记得小的时候，大概就是2012年左右。最热的时候也就三十度啊？！当时戴着一顶鸭舌帽，上面是有小太阳能板+小风扇的，买根绿舌头或者冰工厂蓝莓味的雪糕暴走在太阳下美滋滋吖！而且我感觉当时夏天的味道和现在也不一样，蝉鸣的叫声也不一样！我不清楚 🥲
@fsship 在 让Codex做一个复刻已有安卓APP到鸿蒙的项目，感觉走到歪路上了 中发帖
我不知道是我的使用方式出了问题还是GPT模型能力不足的问题。用的一直是GPT-5.5,推理强度xhigh
我最近拿到的任务是把一个安卓APP移植到鸿蒙上。手上有安卓项目的完整源码，不过当时的需求文档已经没了，只能通过代码和现有APP的行为去反推。
我最开始的工作方式是在AGENTS.md里给出安卓项目的路径让Codex参考，同时写好编译、安装到模拟器的脚本，在AGENTS.md里要求Codex每次写完后必须编译、测试一遍。
这时，我每次对话开始是直接要求它“实现原APP的XX功能/XX页面”，然后看着Codex开始干活，自己进行测试。但是每次都会发现它的实现丢三落四，UI样式、排版也经常和原APP有很大差别。还喜欢用一些Emoji去代替原APP里的图标素材。
后来，在ChatGPT的建议下，我做了一个编排技能，它会依次启动几个子Agent。
首先是考古Agent，它会探索安卓AP...
阿布 (@abu1) 在 硅基流动免费腾讯 Hy3，兼容 Claude 与 Codex 中发帖
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硅基流动腾讯 Hy3 调用完全免费，平台兼容 Claude、Codex 可统一接入，虽然模型性能不太行，但是公益中转站现在没了，还是可以用一下的。
直接打开硅基选择hy3就行
url:https://api.siliconflow.com/v1
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@Nefe 在 有个闲置的m4的MacBook air 15寸，想出，大概能出多少呢？ 中发帖
佬们，手里还有个闲置的MacBook air m4,15寸 16+512的，之前公司年会抽奖中的，但也用不上，想出了，大概能出多少呢？
青菜法师 (@zzzccc158) 在 gpt5.5流口水，claude4.8流口水，都在流 中发帖
是我错觉嘛？我之前一段用5.5，感觉流口水严重啊，以前一遍过的代码，现在一遍出来有bug，提醒了2-4次还不修，然后最近有4.8，也有点流口水的症状，一遍过的东西，有时候有要提醒1-2次才能修好，而且费用高，用起来好贵啊