综合灌水区

🚀 本期我们深入探讨人工智能的最新突破、创新应用和行业动态。从模型进展到开发工具，从跨界应用到市场策略，我们为您精选了最具价值的内容，助您把握 AI 发展脉搏。 🔥 AI 模型：突破性进展 1. Google Gemini 1.5 Pro：200 万词元上下文窗口，代码执行能力 2.阿里 FunAudioLLM：开源语音大模型，提升自然语音交互体验 3.Meta Chameleon：混合模式 AI 模型，在某些任务中优于 GPT-4 4.Moshi：法国 kyutai 实验室开发的原生多模态 AI 模型，接近 GPT-4o 水平 5.字节跳动 Seed-TTS：高质量语音生成大模型，可模仿人类说话特征 💡 AI 开发：工具、框架与 RAG 技术创新 1.LangGraph v0.1 和 Cloud：为复杂 AI 代理系统开发铺平道路 2.GraphRAG：微软开源工具，用于复杂数据发现和知识图谱构建 3.Kimi 上下文缓存技术：显著降低长文本大模型使用成本和响应时间 4.Jina Reranker v2：针对代理 RAG 的神经重排器模型，支持多语言和代码搜索 5.蚂蚁金服 Graph RAG 框架：结合知识图谱技术提高问答质量 🏢 AI 产品：跨界应用显身手 1.腾讯元宝 AI 搜索升级：推出深度搜索模式，提供结构化、丰富的回答 2.ThinkAny：个人开发者艾逗笔开发的 AI 搜索引擎，利用 RAG 技术 3.Replika：AI 情感伴侣，通过记忆功能建立深厚的情感连接 4. AI 在手语翻译领域的应用：如 Sign…

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之前看到一些调侃，月薪 3000 用的着管控情绪吗。最近看了电影头脑特工队结合最近的经济环境有感，经济不好的时候尤其需要管控情绪，最近我们部门开始查考勤，写日报，项目快开始预谋加班，氛围越来越紧张，开我们到不至于，目前的项目够我们做一年。但是这种紧张氛围让人分分钟想跑路，所以我觉得这种情况需要管控情绪，分享给大家

举一个例子，就比如说，我在 chrome 浏览器打开了百度的网页，在我打开百度网页的同时，chrome 浏览器又会自动帮我打开一个谷歌的新标签页。 请问有没有大佬知道，怎么解决这个问题？

发现一个不错的 RSS 阅读器 feeeed,界面美观，自动 AI 总结文章（只支持英文输出） https://apps.apple.com/us/app/feeeed-rss-reader-and-more/id1600187490

https://mp.weixin.qq.com/s/j2j2if3CpSelVfSEZ3YIuA

之前用过 不是挺便宜的吗

这种现象有人遇到过吗？是怎么回事呢？

尝鲜周末升级了一下 iOS 18.0 beta ，整体还行但是有一个致命问题，播放器不能正确显示中文的 ass 字幕，infuse ，plex 都试了一下，发现中文字幕都变成了方块。。。 看 infuse 论坛也有反馈说 tvOS 也是这个情况，如果观影需求强的务必不要尝鲜，尤其是 AppleTV 升上去都没法自己降级 https://community.firecore.com/t/some-subtitles-broken-tvos-18-beta/49576

大缸尺寸： 长 110 厘米，宽 80 厘米，高 45 厘米 目前有 8 只乌龟（一只大的，背面尺寸大约 16 厘米 x10 厘米左右；其他都是小的，背面 5-10 厘米左右） 想搞个生态，放点小鱼小虾 最好一直不用换水， 不用照顾 目前大缸放在阳台的，白天有充足的阳光 目前我打算买 5 斤火山石 + 一些水草， 再去附近找些溪流砂 然后去抓一些小鱼小虾（或者超市买） 请问各位前辈，我的方案可行吗， 是否有更好的建议呢 谢谢

想要实现的功能就是 linux 运行代理工具共享给局域网的其他终端。首先这个工具需要有 Ui 其次要能看到连接信息，比如那个域名匹配了那条规则有没有走代理，最后要能方便的修改规则。 类似于 openwrt 上的 openclash 。使用场景比如说，通过 UI 的连接信息可以看到 steam 在下载的时候有一个 SteamPipe 的域名走了代理，因为这是 steam 新的内容分发系统，之前规则没有匹配，默认走代理，那么我就在覆写规则中添加一条规则就可以了 但是 openwrt 的 docker 以及作为一台服务器来说肯定和 linux 没法比，而让 linux 以 docker 的方式运行 openwrt 也没必要，所以想问问有没有符合条件的 linux 代理工具

什么样的适合设置在 Calendar ，什么样的适合设置在 Reminder ？ Google Calendar 用了十来年，一个小心删除了目录，全丢了。非常郁闷。 现在重新规划一下。

中转机是国内阿里云，域名已备案。 落地机在日本，最近经常发现请求被 reset... 不用中转直接访问落地机的话，几次请求后，会有被中断几分钟的情况。

需求 平时手机拍摄的照片和视频比较多，家庭的微信群聊天也有比较多的视频和图片，手机动不动空间就不足。 我之前一直是通过不定时手动拷贝到移动硬盘来实现资料备份，但是这样想要重新翻阅照片需要插上移动硬盘，很麻烦，而且也无法手动管理历史的图片和视频。 另外，我也不想把数据上传到云端 有隐私顾虑 下载到本地麻烦 没有公网访问数据的需求 所以综合下来，我的需求是： 在家可以方便、快速将各个移动设备（安卓、iOS ）的照片和视频备份到本地硬盘，并且有基本的照片管理功能 备份家庭微信群聊中的图片和视频 相对较低的成本，不想设备性能过剩 下面，跟大家分享一下我这两天折腾的解决方案： 动手 对于大量手机图片的备份方案，似乎推荐购买 NAS 厂商设备的比较多，不过对于我来说性能过剩了，暂时没有其他功能的需求，故寻找软件方案。软件的话有开源免费部署的方案，也有付费的方案，考虑到自身的情况没有精力去折腾开源的方案，首选付费，搜了一下 v 站的帖子，发现 mt photos 评价还行，文档和部署什么的比较简单。关于微信照片同步，搜索关键词“微信照片自动保存”有一个软件可以满足需求，然后将微信的小号在 PC 端一直运行，专门用来保存指定家庭微信群聊的照片和视频。 软件确定好了后，一开始我是在自己经常使用的电脑上部署────体验还不错马上买了终身激活码，不过考虑到自用 PC 能耗问题有些不划算，后面开始去淘宝找 j1900/j1800 的瘦客户机和西数蓝盘，预算五百块左右。找着好久，才记起来有一台闲置的 4G 内存的古董笔记本和移动硬盘，这个配置用…

现在手上有一台 ipad 2018 32g 自费购买的，还有一个 ipad mini5 64g 二手 1k 买的，主力手机是 xiaomi 12X ，还有一个老机子荣耀 v20 ，请问如何高效利用手上的设备.

需求 保持 Live Photos 格式，而不是一張照片 + 一個影片 手上沒有 Android ，盡可能在 Docker 或者 iOS macOS 及 Windows 上實現（實在不行就去買一臺 Android 來搞） 不會修改到照片 EXIF 各位大佬有什麼方式能實現嘛？

2018 年，使用 i5 3470 组装过黑苹果，体验过 OS X Yosemite 。感觉不错，但还是不完美，比如开机那一连串代码跳动，以及休眠问题，还不敢随便升级系统。 最近在海鲜市场，看到有 mac mini 2012 MD388 I7 这个型号。支持扩展到 16G 内存，固态，还是外加一块 2.5 寸机械硬盘。我对比了无论性能，还是核显，I7-3615QM 都比 i5 3470 强一些。 这个型号的机器也不贵，才 750 元左右。那么问题来了，2024 年，使用这种机器体验如何？ 我的轻度办公，就是看使用浏览器看新闻，知乎，看 youtube 和 Bilibili,微信聊天，使用 word,ppt 和 excel 。使用剪映或 PR 剪个 3-5 分钟的轻度剪辑。不玩游戏，视频输出可以远程桌面复杂点的，可以使用家里的 win 台式，家庭远程桌面控制就可以。大家觉得如何？ 至于为何不买 Mac mini M1,因为迫于生活，想要钱攒下来，买个二手的外星人笔记本玩玩。

还有其他虚拟币直接法币的卡商吗？

两三年前注册的 Google 账号，用的+86 ，现在为啥不行了？

什么梯子都没开，从支付宝里面直接进去显示一片空白 然后从 pockyt 网站里面登录下单，用支付宝付款，被风控拦截了 有一样问题的吗

iPhone 7 主要放在车子上当 carplay 用，苹果的 carplay 做的比安卓的好很多。虽然我用 IPHONE7 的时候经常插着车子电源，还是想给小 7 换一块电池。求靠谱的电池更换供应商。

打开微信的时候直接一卡一卡的。系统软件也是。操作一卡一卡的。

原文发布在我的网站上 难以复刻的大问题 第一个麻烦是现代框架解决的是“大”问题，而个体开发者遇不上“大”问题 早些年如果你想从头学习一门前端框架，比如 BackboneJS 或者 EmberJS ，一定绕不开从构建一款 Todo 应用开始，它能让你直观感受到 model 与 view 之间是如何相互协作的。现在我们依然保留同样的传统，只不过它不在以 Todo 的形式存在，但依然会出现在文档的 Quick Start 小节中，企图用最少代码最大程度上展现技术的特性。 问题在于早些年前端代码只是作为静态站点点缀般的存在，例如控制交互，填充内容——看看这段淘宝平台 09 年的代码你就会理解我在说什么。而如今 JavaScript 代码已经可以做到接管编译、路由、渲染，将应用端到端的呈现出来。最重要的是，它已将处理复杂问题的能力内置其中。然而这些复杂问题，从高并发到匪夷所思的业务场景，Quick Start 里的 demo 无法展现它们的全貌，个体也难以模拟。 K8S 就是一个最好的例子。 去年抱着学习的心态，我把我所有部署在 VPS 上的 side project 迁往 K8S ，甚至连应用的部署方式也替换为了 ArgoCD 。但实话实话这不是一笔划算的买卖，因为从结果上看，替换为 K8S 之后花费的计算资源更贵了，维护成本（脑袋里需要记住的东西、涉及到的步骤和需要持续维护的环境）也水涨船高。原因在于当架构简单到仅需单个 cluster 就足以支撑的时候，K8S 的边际成本无法被均摊。所以吊诡的事情出现了，你发现体感上新款 K8S 还…