想当年看到 MacBook 有个触控条，特别好奇，就买了一个带触控条的 MacBook Pro。2019。 
结果用不过几个月就后悔了，根本没几个软件支持这个触控条，到今年连苹果软件都没怎么支持了。 
现在用下来感觉最可以用的：看看 Spotify 歌词。应该没了。

注册app是否有问题，和clubsim有啥区别？

用的模型多了有个想法就是类似不同的模型厂商有没有一个方法可以一起汇总调度，比如说强模型带弱模型这种，有没有已经成熟的办法呢。 
佬们都是用什么方法，是直接调用cli还是反代或者用什么其他方法，分享看看想法。

据 Piper Sandler 的一份最新投资报告显示，虽然英特尔的下一代 14A 工艺目前还没有明确的主要客户，但科技界的各路巨头都在对其进行评估，因为业界正在迫切寻找台积电的可行替代方案。 
Piper Sandler 在一份新报告中对英特尔的 14A 工艺持相当建设性的看法，并进一步指出，在各种宏观和微观因素的共同作用下，亚马逊、苹果、AMD、谷歌、特斯拉、微软、英伟达和高通都在评估下一代工艺。 
正如我们最近解释的那样，14A 节点在 2026 年 6 月达到了 0.5 的缺陷密度，英特尔的目标是到 2027 年第一季度将 D0 降至 0.1 到 0.2。 
为了方便可能不太了解的人，D0（缺陷密度）衡量的是硅晶圆上单位面积内检测到的微观缺陷或瑕疵的平均数量。随着特定芯片制造工艺接近商业化，其缺陷密度通常会大幅下降，从而导致良率相应提高。 
英特尔的戴维·津斯纳最近也指出，14...

Anthropic还会给免费账户一点灰测额度啊… 
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因为我有挺多free账户薅用量的 
发现有的free出现了这种灰测额度 
Anthropic已经这么想拉人进Pro了吗！？

$2.4723/1%​ 
Astra算的加权平均每1% 🫪 
也就是说max5x有10倍pro额度，相当于1250刀fable和1250刀的opus？这简直吊打pro5x的400刀的Astra

浅显的理解，这个核心是一个通用分类器。传统分类器要么准确度有点问题，要么在不同场景下可能要专门训练。而这个相当于结合了LLM的语义理解能力，同时能够快速适配不同场景。 
所以我觉得，可能一些常见场景，比如垃圾邮件分类、工具选择，这一类东西可能会有用。 
当然，如果场景过于常见，其实可能也值得专门训练一个分类器模型。目前我看到X上比较有用的，感觉还是Computer Use以及browser use这些，因为组件动态变化，传统的BERT这类模型不是很好训练，可能会用这个新的模型，效果会比较好。 
对比大语言模型做分类，我理解核心优点就是速度快。传统大模型是自回归架构，所以泛用性也很好，可以做各种分类，吐JSON、吐出choices都完全可以做到。但是它的架构决定了它速度不会那么快。另外一个点可能是奖励函数的差异。这个模型的奖励函数看起来是直接锚定最终准确率来做的，也许后面在分类上能达到更高的...

b站
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YouTube
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而且英文版还多一个免责声明 
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中文版只有抽奖置顶 
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感觉这其中的平台规则挺复杂的 🫠

各位大佬好，最近在规划一个内部知识库项目，技术栈用RAGFlow，模型部分全部走云端API（不本地部署推理），用户规模大概100人。想请教一下服务器配置怎么选比较合适？

之前一段时间，在一些流媒体上面还看得到宣传一下，甚至卖课。 
现在好像几乎没什么动静了 😀 
想起了之前的VR，元宇宙 
🫠

现在各种语音输入法到底有什么区别，最近还有新出一个腾讯的输入法，还是搞邀请制的。我就在想，现在这么多输入法到底有什么不一样？我现在主要用的是微信输入法和豆包输入法。微信输入法有跨设备共享粘贴板的功能，我觉得还是不错的。我觉得豆包输入法的语料库比较充足（用户基数大），所以选择了豆包输入法。

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你进来了，嘿嘿 
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我在本地跟远程的mac上都使用Karabiner,把大写键映射为了组合键，然后在这个组合键基础上设置了非常多的快捷键，比如Cap+b打开chrome 
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uu远程刚出的时候这个键位工作的非常正常，也就是说我连接远程的时候是可以使用这套组合键的，这套键位可以被发送到远端，但是最近uu远程不知道哪一次更新导致这个失效了，目前只触发我本地的mac快捷键，有没有遇到类似情况的呢

国内国外都没有新模型上线，O/没有重置，又来到了周末，额度基本都用完了，真是一潭死水 🙂‍↕️ 
当然，除了论坛里火热的Z/事件

我先来，上传node_moudles，但是node_moudles改名为.git 🥰

pro5x 用astra 太快了，两天就蹬完了，本来打算换pro20x，但也错过了末班车。看到佬友说claude 5x 额度也很大方，但封号很严重，如果我使用固定的自建节点，而且不用反代，老老实实cc，封号概率大吗？还有什么防封技巧，求佬友分享一下经验

用 Agent 约莫一年多了。 
从最初在网页里来回复制粘贴，到后来搬进 CLI，再到如今这个天天瘫软在椅子上的时代——恍惚间，像是每天都在玩《Fallout 4》。 
Agent.md 从厚变薄，rules 越写越少，skills 增了又删。折腾了一圈才发现，我需要返璞归真了，我只需要一点点改善基础体验的功能，这样也许在 agent 降智时，不会反差太大? 
请问有没有同样喜欢清汤打底的同好? show me your config。

大家有什么建议 
一开始在github搜索ai drama 星星最多的国内两家还有咱们论坛里开源的 
最终还是返璞归真选最前沿最定制即节省成本的开源的方案

佬们求推荐一些可以自动拆分组件的skill，就是在vibe coding的时候它可以自己根据判断进行拆分组件之类的。把一些通用的东西拆分出来。