标题: sing-box 分流配置问题
作者: #icy
板块: #开发调优
编号: 1617136
帖子: https://linux.do/t/topic/1617136
时间: 2026-02-15 12:39:01
摘要:

最近想添加Meta的geosite分流规则，但是按其它规则相同的格式添加这条就是报错：

删掉meta这条规则就能正常跑，很奇怪
有佬友帮忙看下嘛，感激不尽！
sing-box相关配置如下：
...

{
  "tag": "Meta",
  "type": "selector",
  "outbounds": [
    "proxy",
    "HongKong",
    "TaiWan",
    "Singapore",
    "Japan",
    "USA",
    "Others"
  ]
},

...

{
  "rule_set": "geosite-meta",
  "outbound": "Meta"
}

...

{
  "tag": "geosite-meta",
  "type": "remote",
  "format": "binary",
  "url": "https://testingcf.jsdelivr.net/gh/MetaCubeX/meta-rules-dat@sing/geo/geosite/meta.srs",
  "download_detour": "direct"
},

...

标题: 荣耀最近新出的Magic8Pro Air, esim卡是否支持在国内添加境外运营商esim卡？
作者: #johnsy616
板块: #搞七捻三
编号: 1617137
帖子: https://linux.do/t/topic/1617137
时间: 2026-02-15 12:40:06
摘要:

荣耀最近新出的Magic8Pro Air。
esim卡是否支持在国内添加境外运营商esim卡？
![1000009388.jpg](https://image.000111.link/file/1771128972336_1000009388.jpg)
![1000009389.jpg](https://image.000111.link/file/1771128968564_1000009389.jpg)
![1000009392.png](https://image.000111.link/file/1771129601549_1000009392.png)
![1000009394.png](https://image.000111.link/file/1771129602932_1000009394.png)

标题: 国内哪些大模型有望赶上gpt，claude和gemini
作者: #rongding
板块: #开发调优
编号: 1617155
帖子: https://linux.do/t/topic/1617155
时间: 2026-02-15 12:45:31
摘要:

佬友们觉得哪些国内的大模型有望赶上GPT，cc和Gemini呢

标题: 祝佬友们新年快乐呀~
作者: #ninuan
板块: #活动
编号: 1617162
帖子: https://linux.do/t/topic/1617162
时间: 2026-02-15 12:50:33
摘要:

第一次做，炫耀一波

标题: Trae怎么用自定义API模型
作者: #小杨聊科技
板块: #开发调优
编号: 1617169
帖子: https://linux.do/t/topic/1617169
时间: 2026-02-15 12:53:41
摘要:

如题，实在忍受不了Trae的慢速请求了，我想手动添加站内这么多免费的模型，但是只让我选择列表里面的，求问有啥办法让这玩意用自定义API的模型

标题: 一直在纠结要不要换工作，很难受
作者: #remade5671
板块: #搞七捻三
编号: 1617171
帖子: https://linux.do/t/topic/1617171
时间: 2026-02-15 12:54:41
摘要:

本人只是一个大专生，毕业将近4年了，刚毕业就进了Java培训班，然后就在现在这个工厂做erp的后端维护，同时为这个工厂的食堂开发一个食堂管理系统，项目非常一般。工厂待遇极速是早八晚五不加班，单休，只有社保，包吃包住，但是工资到手只有7K，如果遇上春节这种超长假期，和失业没有任何区别。所以一直想换个工作机会，提升一下自己的薪水，但是一想到当初第一次出来找工作的那种无安全感就把想法作罢，不敢逃离自己的舒适圈。
所以我想请佬友给我指引一下方向，要不要年后换一份工作，以及如果换工作要注意些什么？

标题: 在没法逃避人工校对的情况下，继续死磕自动化流程和AI质量还有意义吗
作者: #alizoed
板块: #搞七捻三
编号: 1617188
帖子: https://linux.do/t/topic/1617188
时间: 2026-02-15 13:02:03
摘要:

我一直在弄一个输入视频然后输出精美字幕的项目
最开始就很简单的，用whisper直出，然后人工切，差不多能打个30分，顶多省去自己听的步骤
后来了解后用上whisperX，后来换到stable-ts，感觉有个70分，起码很多地方只需要切开，不需要自己划范围了
然后后来有看到一个项目，试了一下那个项目，是：音频分离-人声分离-whisperX听写-NLP分句-标点分句-连词分句-LLM分句-AI分块粗翻-AI分块润色-对齐-输出，这时候就感觉有个85分的意思，你要是要求很低的话，直接给人看也没问题了
之后在这个项目基础上魔改了很多，一点点往上加功能，一开始把whisperX换成stable-ts，然后开启VAD，后来加上人声频段识别，再后来又加声学对齐，然后又打算力大砖飞把什么标点分句，NLP分句，连词分句统统换成LLM分句，感觉有个95分的意思了
这几天，尤其是开源后，又改了很多，现在最后的流程
音频分离-人声分离-whisper第一次听写-LLM修正专有名词听写错误-stable-ts对齐-mfa对齐-超过1.5s停顿强行分句-NLP分句-修正NLP将专有名词分到两行-LLM分句-分块并发翻译-全文一次润色-译文二次断句-对齐-输出，现在感觉是有99分了
但是那1分就永远膈应着人，比如有一句话
has got like 20,000 miles on or something like that on a full charge,
285 miles of range with the off road tires.
实际上应该为
has got like 20,000 miles on or something like that
on a full charge, 285 miles of range with the off road tires.
这种的实际上除非LLM本身能传入时间戳信息判断，唯一的方案就是去反复微调那个“超过1.5s停顿强行分句”这里的参数1.5，它最后可能取0.9最好，也可能1.1最好，很难说
但是我最终不可能把未经校对的字幕真的端上来发，所以就导致我在纠结到底要不要再死磕调参