拼多多也搞次日达了
上线 最快明天达 入口
@https1024

#频道互推

你不知道的内幕消息🅥
AI探索指南
互联网从业者充电站
书墨资源
出海🚢&自媒体运营秘籍
你不知道的冷知识
优质信息收藏夹
副业赚钱探索指南
两性知识
中年人生存报告

────
💡 互推: @jxht_bot

国产的光学加热成像融合技术，感觉很能打了。

互联网充电｜优质资源
优质内容｜内幕消息

iOS 27 beta 5 升完了 啥都没
@https1024

其实很多人不理解，为什么UIUC、UMich、Cornell这些在美国纯粹意义上大农村的学校，依然常年爆火，毕业出路这么好，其实道理很简单：
1. 大公司专门派人收简历，三五个人，给足了经费，带着几千件logo衬衫和logo充电器，三五个人放假2~3周，回母校参加career fair，一群人吃吃喝喝；
2. 学生们出来找工作，基本上公司订全程的机票+旅馆，帮你付uber的钱，每个公司都默认必须这么做，到大城市面试只需要安排出来时间，不需要自己付金钱成本。
中国恰恰因为这几点完全做不到，导致逼着孩子们必须在大城市核心位置读大学，连北京上海郊区找工作和实习都很麻烦。
什么时候北京科技互联网小公司也这么招人，从兰州或者桂林某个211和985收简历，学生在calendar里咣咣点好时间，三天后给你买好一周内机票高铁票和旅馆，哪怕临近高价票6000人民币往返也给你买，所有公司都默认这么干，
以及每年公司会放出去一批人，每所大学三五个人，到了秋招时候每人放假三周，大家一起开车回母校，定制几千件logo衬衫充电器水杯，跟小朋友们挨个聊天，一轮轮收简历，收完简历大家一顿吃，
然后在学校附近租个五星级酒店准备暑期实习面试，简历简单初筛一轮，剩下的一个个安排面试，每个人每天安排30个，上午15个，下午15个，白板写code，中午和晚上公司报销无上限狂吃一顿，
两周后筛出来一批学生，发internship offer，暑假都来实习，自己爽了两周当放假，跟自己大学的教授和系里秘书打个招呼，带点小礼物，之后年年这么玩一趟。
如果大部分科技半导体互联网公司都能做到这两点，那么深圳大学也就彻底失去存在的意义和价值了，就会迎来地位大暴跌。

互联网充电｜优质资源
优质内容｜内幕消息

Apple的新配色要被友商抢先一步发了🤡
@https1024

iOS开始偷用户存储了？🤡
更新完系统除开下载了Apple Intelligence
现在还多了一个 ：Reserved Auto-Update Space
是 iOS 专门预留出来的一块存储空间
用来保证系统更新能顺利下载和安装
而且这个预留空间的大小不是固定的，会根据你当前剩余空间动态调整
但是划出来的容量用不了 得等下次重新更新分配
@https1024

Claude 加的AI内容隐形水印
也就是官方内容溯源水印 8月生效了耶
@https1024

Twitter（X）运营可以用到的热帖监控网站
有幸看到自己
链接：https://xgrowth.tools

互联网充电｜优质资源
优质内容｜内幕消息

ChatGPT Business 开始把员工分档了
ChatGPT Business 新增 Premium Seat
普通 Seat 还是 $20～25/月，Premium 直接涨到 $100～125/月，但给 5 倍额度，而且没有五小时 Usage Limit
已经开放 waitlist 感兴趣的可以加入试试
@https1024

Mac studio 外接两块大屏幕
然后在链接 iPad 做娱乐 监控屏
iPad瞬间不是爱奇艺生产力了
@https1024

别只盯着眼前的消费热点。
真正值得关注的，是人口结构变化带来的长期趋势。
《孤独消费论：孤独是未来更大的经济风口》
从日本社会切入，分析单身经济、孤独消费和未来商业机会。
如果你做内容、做产品、做生意，这本书会给你不少启发。
🔗：https://pan.quark.cn/s/f46baaafdfcb

@meiriyishu

药物发现从来不是"拍脑袋选一个蛋白"。对搞生物医药、数据科学和 AI for Science 的朋友来说，怎么从海量数据里提出一个靠谱的治疗假设、再把它验证到能立项，一直是最难啃的一块。
今天安利一个开源神器: Open Targets Platform 🧬
它是 EMBL-EBI(欧洲生物信息研究所)、桑格研究所加一堆跨国药企一起搞出来的开源知识库,专门帮你系统化地筛选和评估药物靶点。不是黑箱给答案,而是把证据摊开给你看。
核心就三件事 👇
1️⃣ 多维证据全打通：人类遗传学 (GWAS、变异位点)、基因表达 (RNA-seq)、动物模型、通路机制、临床试验、再到 PubMed 文献挖掘——全塞进一个界面。
2️⃣ 透明的关联评分 (Association Score)： 它不会甩给你一个“建议使用”,而是把各来源证据加权算出一个分数，每一分怎么来的都能追溯。
3️⃣ 可药性 + 安全性评估： Tractability、PROTAC 可降解性、AlphaFold 结构预测,连潜在安全风险都给你标出来。
举个经典例子: PCSK9 × 高胆固醇血症 🩸
搜完你看到的不是结论，而是一整条证据链:
🧬 遗传学:罕见的 Gain-of-Function 变异跟高胆固醇挂钩,而 Loss-of-Function 变异反而有保护性——人类天然实验直接摆这儿。
💊 药物: 已经上市的单抗 (Evolocumab)、siRNA 药物 (Inclisiran)全列出来，还标了各自临床阶段。
通路 & 文献: 接 Reactome 通路 + Europe PMC 文本挖掘。
于是你一眼能判断: 这靶点到底是“模型瞎猜出来的”，还是有扎实的人类遗传学 + 临床背书。
除了交互式界面，它直接开放了完整 GraphQL API、REST API，以及能批量下载的 Parquet 数据集，很适合数据开发者，计算生物学、做靶点预测 AI 模型的团队。
这就是现成的特征库 + Benchmark 数据源。免费、开源。
快带上沉浸式翻译一探究竟！

互联网充电｜优质资源
优质内容｜内幕消息