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分享 AI 工具、副业变现、认知成长,远离杀猪盘与传销,做清醒的长期主义者 各位,千万不要键政,尽量分享日常发现的工具

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我朋友让我问问去哪里能下载到这个 APP
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人生苦短,我用Golang,一生浪迹走天涯~
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主流 ASR 模型横向对比
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这局怎么破?
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Repost from Ray Tracing
https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-diffusiongemma 目前讲DiffusionGemma最好的博客,大概意思就是缝缝补补一个dLLM出来凑合着用吧 https://vllm.ai/blog/2026-06-10-diffusion-gemma vLLM也有一篇关于实现的博客 现在又有新文章说别搞双向的要弄就弄因果注意力的dLLM😅 闹麻了真的是,快进⏩到绕了一大圈发现不如DFlash

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😝😝难道就没有人投稿吗

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ChatGPT这是啥意思? 移动端打开30刀,也搞差异化?
ChatGPT这是啥意思? 移动端打开30刀,也搞差异化?

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记不住啊,记不住~
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Repost from 极客盐选
https://github.com/ShadowHackrs/gmail-account-creator Gmail批量注册工具,具备防检测、绕过手机验证、支持 5SIM 卡等功能

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把你的 GitHub 贡献转化为 API 积分 https://evomap.ai/zh/api-grant?invite=WV384UAC

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这种人真的存在么?这是什么心思呢?
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Repost from 黑洞资源笔记
编程的终局:从写代码到管理复杂度 | 帖子 François Chollet 最近的一番话戳破了程序员的身份焦虑:编程从来不是关于代码,就像音乐不只是乐谱。它本质上是利用“抽象层”来管理复杂度的艺术与科学。 很多人觉得 AI 会取代程序员,这其实是把
编程的终局:从写代码到管理复杂度 | 帖子 François Chollet 最近的一番话戳破了程序员的身份焦虑:编程从来不是关于代码,就像音乐不只是乐谱。它本质上是利用“抽象层”来管理复杂度的艺术与科学。 很多人觉得 AI 会取代程序员,这其实是把“记笔记”当成了“写文章”。代码只是逻辑的载体,是目前最底层、最繁琐的表达方式。AI 的介入并不是让编程消失,而是把抽象层再次推高。过去你需要手写排序算法,后来变成了调用库函数,现在变成了用自然语言描述逻辑。 这意味着,人类的判断力、系统架构能力和对问题的拆解能力,反而变得比以往任何时候都更值钱。当代码生成的门槛降为零,真正的护城河就变成了:你是否知道该构建什么,以及如何在大规模复杂系统中保持逻辑的清晰。 底层逻辑很简单:AI 承担了执行层(Compiler),而人类回归到了决策层(Orchestrator)。你不再是那个拉小提琴的人,而是指挥整个乐团的指挥家。虽然乐器变了,但对音准、节奏和整体和谐度的把控,依然是核心竞争力。

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#公告
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Repost from 黑洞资源笔记
代码AI的终局:我们从“写代码”变成了“审代码”的审查官 | blog 很多人以为用 Claude Code 等工具写代码,痛点在 AI 能不能写对。其实真正用深了的人才知道,瓶颈早已转移。 有开发者分享了用 Claude 彻底重构工作流的经历:他把
代码AI的终局:我们从“写代码”变成了“审代码”的审查官 | blog 很多人以为用 Claude Code 等工具写代码,痛点在 AI 能不能写对。其实真正用深了的人才知道,瓶颈早已转移。 有开发者分享了用 Claude 彻底重构工作流的经历:他把 AI 扔进 EC2 隔离,用 GitHub Issues 做看板,让 AI 自动领任务、写方案、敲代码,自己只在关键节点审批。 这听起来很爽,但硬币的另一面是:体力活消失了,脑力负荷却爆表了。以前是没时间写,现在是没时间审。面对 AI 一夜之间生成的大量代码,做 Code Review 成了最折磨人的瓶颈。 软件开发不是拼积木,而是复杂的权衡。AI 擅长单文件实现,但缺乏全局架构视角,极易导致架构漂移和过度 Mock 的低质测试。 所以,别指望把思考外包给 AI。它提高了代码产出速度,但没有提高平均质量。未来的关键,是如何建立自动化的架构质量度量和更严苛的 QA 体系。

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这个文档写的真好

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iLab GPT Conjure 是一套面向 GPT-image-2 的 AI 图片生成 WebUI 工作台,同时提供 CLI 供本地自动化使用。它支持 Codex Responses 与 OpenAI 兼容 API 两种接入方式,并内置公用图库、多
iLab GPT Conjure 是一套面向 GPT-image-2 的 AI 图片生成 WebUI 工作台,同时提供 CLI 供本地自动化使用。它支持 Codex Responses 与 OpenAI 兼容 API 两种接入方式,并内置公用图库、多类型 Chip 快捷引用、提示词模板、多任务并发、分页历史库和本地队列管理。 除了文生图、参考图生成和图像编辑工作流,还支持单任务多图输出、失败重试、公用图库分类管理、独立历史页面查看与筛选、以及 WebUI 中英双语切换。无论通过 API 模式稳定集成,还是个人本地 OAuth 模式快速调用,都能满足不同场景需求。 主要功能: - 支持 Codex Responses 与 OpenAI 兼容 API 接入,公开或团队使用推荐 API 模式; - 多任务并发、本地队列、分页历史库与结果归档; - 公用图库、最近参考图、颜色 Chip 与提示词片段 Chip 快捷引用; - 提示词模板库,支持新建、收藏、导入导出与一键插入; - 提供 WebUI 与 CLI 双入口,Python 3.11+ 环境即可启动; - 免安装一键包内置更新脚本,解压即可使用,数据全部保留在本地 data 目录。 支持 Windows、macOS 平台,可通过 Start WebUI 脚本或手动 uvicorn 命令启动,适合个人创作者、设计师及需要本地 AI 生图工作流的用户。

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