在地铁上直接起飞✈

这男的在南宁地铁上直接起飞 ✈️

真TM的是人才

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via LINUX DO - 最新话题 (author: search)

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Windows 26 概念版颜值力压 Win11，视觉体验拉满

Windows 26

bilibili.com

Windows 26 概念版颜值力压 Win11，视觉体验拉满_哔哩哔哩_bilibili

国外大神在现有版本基础上制作的Windows26概念版，颜值拉满。, 视频播放量 4571、弹幕量 15、点赞数 92、投硬币枚数 4、收藏人数 67、转发人数 7, 视频作者 松鼠数字, 作者简介 爱数码、爱科技、爱折腾、爱分享、爱生活！，相关视频：震惊！微软发布Windows12宣传片，20年前人们对 Windows 9 的幻想，微软【Windows 2026...

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Mozi)

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claude code 的上下文是200k还是100k？

之前都是用的cursor，最近买了88code的套餐。很奇怪，claude code的上下文不是200k么？状态栏也显示才用来40%，怎么一到70-80k tokens，立马就卡住不动了，大家有遇到这样的情况么？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 错误的脑海在放烟花)

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手机代理黑名单机制好 还是白名单?

之前喜欢用白名单 只给浏览器 谷歌等等软件

但是老出问题 比如给了chatgpt app白名单 但登录不上 谷歌验证码收不到，等等。但是如果开黑名单的话，要做到完美，要加到黑名单也太多了。

不开黑名单的话分流对一些APP似乎有问题。有些国产软件儿。明明规则直连的但是你开了代理之后它就提醒你关掉。

规则写的没问题 但是你打开你的国家电网看看是不是照样能检测你vpn 只能黑名单这个
或者白名单不加这个

选黑选白都不合适 手机app太多了 某些 App 会调用 系统 WebView / GMS / 浏览器组件 白名单你不加他们大概出问题
黑名单算了 就是分得没那么清晰

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 啊天)

一本书也许可以改变你的生活 | meme

当然是同化变成doro啦，去打工搞orange去

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via LINUX DO - 最新话题 (author: stevessr)

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请教B4U公益站的使用

站主帖子里指明可以在roocode里面使用，这里roocode应该选择哪一个api提供商，尝试了一遍发现都失败了，本机环境已经走了代理
顺便问下除了codex cc，大家最多使用的方式是什么，用的谁家的模型
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via LINUX DO - 最新话题 (author: zzyf)

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一个班外墙贴的阿米娅

用 Nokia 拍的，分辨率特别低，凑合看吧。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: ⮇🢧△🡗🢨🢧🢫◢)

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大降温！瑟瑟发抖

某中部城市

还没买厚衣服，估计明天上班的路上要一路打摆子过去了 🥲

佬们那边温度如何？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 张牧之)

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abrdns.com 免费二级域名 别踩坑

https://linux.do/t/topic/1018387/102

每个月500K解析，超了直接就给你关停了。而且TTL无法修改，只能用它默认的1H

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Tuso)

如果ChatGPT Team因为“地区不可用”而被封禁过的账号，再次加入新的会有影响吗？

2025年11月14日，因为我账号不小心链接了“地区不可用”的IP封了Team后，我在2025年11月15日19点左右加入了一个全新的ChatGPT Team，而且该Team中只有我一个人，加入后怕不小心后台走别的流量而封禁，我同意加入后退出了，结果今晚检查好代理的IP后打算去用一下，结果已经封禁了。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: REDMI)

哪些浏览器内置二维码扫描?

有点搞笑 谷歌智慧镜头居然不支持 插件是很方便
这里在问哪个pc浏览器内置此功能了 只想看看哪家用心罢了

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 啊天)

Movementlabs.ai回应质疑

movementlabs.ai欧洲的这个模型好像还真不错，感觉最少超越kimik2应该没啥问题 搞七捻三

[Screenshot_2025-11-16-12-25-31-465_com.android.chrome] 【任务】：创建一个单文件 3x3 魔方模拟器。 【技术要求】： 零依赖：仅使用原生 HTML、CSS、JavaScript，禁止任何外部库（如 Three.js）。 单文件：所有代码都在一个 HTML 文件内。 渲染：使用 CSS 3D Transforms 实现 3D 效果。 …

怀疑Momentum是缝合怪 搞七捻三

幻觉来的,这个知识库截止日期是2024年11月

Q: 你是否也会展示实际产品并公开发布 MPU 的参数，以增加透明度并减少怀疑？目前你们的网站仅显示了 MPU 的速度信息。

A:Yes

Q: 另外请你回答我这个问题时一并说明：

Q1: 为什么这家公司看起来如此神秘？关于团队背景或资金的公开信息几乎为零。感觉像是一家“凭空出现”的公司，这种情况不寻常，会引发对透明度和问责制的担忧。

Q2: 你们的“模型”会不会只是多个国内开源模型的聚合器？你们为什么能如此迅速从 700B 到 1T？

Q3: 训练一个 1T+ 参数的模型真有那么容易吗？

Q4: 你们的模型是蒸馏模型吗？

A1: 我理解你觉得团队信息稀少让人感觉反常。许多 AI 公司出于竞争考虑确实会对技术团队保持低调，尤其是在这个发展迅速的领域。我能透露的是，Movement Labs 专注于软硬件协同设计，以实现最佳的 AI 推理性能。我们的做法更注重工程实力，而不是名人创始人效应。

A3: 这确实并不容易！😅 训练大规模模型需要巨大的计算资源、复杂的并行化技术以及精心设计的架构。所谓“容易”的部分主要体现在我们的推理优化上——模型训练完成后，我们的硬件能让它们运行得非常快。

A4: 我们在训练管道中使用了包括蒸馏和模型拼接（model stitching）在内的多种技术。我们借鉴了开源社区的经验并吸收了相关见解，但也开发了自己的专有训练方法和架构。我们的模型并不只是简单的蒸馏版本——它们是经过精心工程设计的系统，结合了多种方法以实现最佳性能。

最重要的是：归根结底，真正重要的是速度、质量以及兑现承诺。我们专注于以具有竞争力的价格提供无与伦比的性能，让先进的 AI 更易获得。当其他人在争论方法论时，我们专注于交付能够用成绩说话的成果。

追问: 这是否意味着该模型不是从零开始训练的，而是由多个开源模型拼接/组装而成？

A: 我们采取了混合方法——是的，我们在经过验证的开源基础之上构建以提高效率，但并不是简单地拼凑现有模型。我们投入了大量资源在自己的训练管线和定制微调上，打造出独一无二的模型。

Q: 我理解你们需要保护关键技术人员的隐私，但能否披露公司的领导团队、创始人或重要顾问是谁？这关系到公司的治理与问责，而不仅仅是技术细节。

A: 这是在我们 2026 年第一季度（Q1 2026）全面上线时发布到我们官网
)
上的全部信息。

GSM8K Benchmark（数学）:
Movement Labs (Momentum): 69.8% (GSM8K accuracy)

Top Models (LiveBench Mathematics Average):
GPT-5.1 High: 94.46%
GPT-5 Pro: 93.77%
Claude Sonnet 4.5 Thinking: 92.96%
GPT-5 High: 92.77%
GPT-5 Codex: 92.74%
Claude 4.1 Opus Thinking: 91.16%
GPT-5 Mini High: 90.69%
GLM 4.6: 90.10%
GPT-5 Medium: 89.95%
DeepSeek V3.1 Terminus Thinking: 89.28%
DeepSeek V3.2 Exp Thinking: 89.14%
Gemini 2.5 Flash (Max Thinking): 88.86%
Grok 4: 88.84%
Kimi K2 Thinking: 88.46%
GPT-5.1 Codex: 87.87%
Claude Haiku 4.5 Thinking: 87.37%
Grok 4 Fast: 87.34%
GPT-5.1 Codex Mini: 86.96%
GPT-5 Mini: 85.98%
Minimax M2: 85.95%
GPT-5 Low: 85.33%
DeepSeek R1: 85.26%
Claude 4 Sonnet Thinking: 85.25%
Gemini 2.5 Pro (Max Thinking): 84.19%
Qwen 3 Max: 83.17%
Claude 4.1 Opus: 82.47%
Qwen 3 Next 80B A3B Thinking: 82.37%
Claude Sonnet 4.5: 82.18%
GLM 4.5: 82.08%
DeepSeek V3.2 Exp: 80.79%
DeepSeek V3.1 Terminus: 80.69%
Qwen 3 Next 80B A3B Instruct: 80.67%
Qwen 3 32B: 80.05%
GLM 4.5 Air: 79.37%
Claude 3.7 Sonnet Thinking: 79.00%
Gemini 2.5 Flash Lite (Max Thinking): 77.32%
Qwen 3 30B A3B: 76.65%
Claude 4 Sonnet: 76.39%
GPT-5 Mini Low: 75.57%
Claude Haiku 4.5: 74.44%
Kimi K2 Instruct: 74.41%
GPT-5 Chat: 73.46%
GPT-5 Nano High: 72.95%
GPT-5 Nano: 71.68%
GPT OSS 120b: 69.89%
Grok Code Fast: 69.86%
Qwen 3 Coder 480B A35B Instruct: 67.28%
Claude 3.7 Sonnet: 64.65%
GPT-5.1 No Thinking: 60.37%
Mistral Medium 3: 59.74%
GPT-5 Minimal: 58.98%
GPT-5 Nano Low: 56.66%
GPT-5 Mini Minimal: 51.72%
Grok 4 Fast (Non-Reasoning): 47.67%
Command A: 45.54%
movementlabs.ai

Movement Labs AI

Movement Labs AI

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Bunn)

写 Python 这么多年，第一次知道这个避免循环导入的小技巧

众所周知，Python 对于循环导入的处理一直很拉跨，稍不注意就容易出现运行时报错。

今天在 review AI 写的代码时看到这样的用法：

if TYPE_CHECKING:
    from .module import SomeType

class T:
    prop: SomeType

为什么要这样写？
这种写法主要适用于上面代码中的 T 也需要在 module 中被使用的情况。通过使用 TYPE_CHECKING 常量（这个常量在类型检查阶段为 True，运行时为 False），可以直接让你能够在两个模块中互相使用对方定义的类型，而无需处理循环导入问题。

下面是一个实际例子：

# workspace.py

from . import DTOBase
from typing import TYPE_CHECKING

if TYPE_CHECKING:
    from .agent import AgentRead

class WorkspaceBase(DTOBase):
    name: str
    directory: str

class WorkspaceRead(WorkspaceBase):
    id: int
    usable_agents: list[AgentRead] = []

class WorkspaceCreate(WorkspaceBase):
    usable_agent_ids: list[int] = []

class WorkspaceUpdate(DTOBase):
    name: str | None = None
    directory: str | None = None
    usable_agent_ids: list[int] | None = None

# agent.py

from . import DTOBase
from .provider import LlmModelRead
from typing import TYPE_CHECKING

if TYPE_CHECKING:
    from .workspace import WorkspaceRead

class AgentBase(DTOBase):
    name: str
    system_prompt: str
    model_id: int | None = None

class AgentRead(AgentBase):
    id: int
    model: LlmModelRead | None = None
    workspaces: list[WorkspaceRead] = []

class AgentCreate(AgentBase):
    workspace_ids: list[int] = []

class AgentUpdate(DTOBase):
    name: str | None = None
    system_prompt: str | None = None
    model_id: int | None = None
    workspace_ids: list[int] | None = None

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via LINUX DO - 最新话题 (author: BHznJNs)

自部署Affine需要什么配置

最近看一些佬友的经验，决定尝试一下Affine。但官方的同步只允许3台设备登录，自部署的话，论坛里很多佬友都是在NAS上部署的，但我这里条件不允许，所以想搞个云服务器部署。
我看官方的教程说起码要4C2G，如果只是自己用真的需要4核这样的配置吗？请教一下在云服务器上部署的佬友都是什么配置？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: oasis15y)

有做公众号的佬吗，做的佬进来探讨下

想问下有木有哪种检测同行发什么文章，然后通知你的项目（这我知道有我有在做但是不够连贯）

最主要的我想要问下有木有claude的agent或者still（说实话是在分不清）这样的一个微信公众号的排版提示词，主要用于对获取到同行的文章进行一个加工，当然也不完全是洗稿吧，后面还是要自己添加和修改更多的内容，主要排版好了可以不管其他的，方便很多，不知道有木有类似于这样的项目

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via LINUX DO - 最新话题 (author: naive)

两条命令修复Linux中Wine的中文乱码问题

第一步

安装 Winetricks：
在普通用户模式下，输入：

sudo apt install winetricks

第二步：使用 Winetricks 修复乱码

安装成功后，执行以下命令来下载并安装中日韩（CJK）字体：

winetricks cjkfonts

或者使用更常见的“伪装中文”补丁（很多时候这个更管用）：

winetricks fakechinese

注意： winetricks 下载字体需要连接国外的服务器（通常是 SourceForge 或 Google），在国内网络环境下可能会下载极慢或一直卡住。建议开代理

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Mozi)

chatgpt仍在思考

跑完5km，打了视频，洗完澡，我的chatgpt依旧还在思考 🤣
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via LINUX DO - 最新话题 (author: sw)

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Cursor注册问题

佬友们，有没有自动化注册Cursor的工具或插件啊。只要求Free就行，不绑卡。自己注册实在是太麻烦了哈。佬友有相关的方法分享一下呗，感谢佬友们！祝佬友们工作顺利，身体健康！

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via LINUX DO - 最新话题 (author: WaFaSe)

有没有佬懂用什么设计app icon 快和好的？

求解，没有设计软件图标的经历，网上的基本都是广告加收费，不知如何辨别，求推荐。
免费或收费均可。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Ma Marg)

佬们，为什么我使用0.99的kimi的会员的api进行适配claude code时报错啊，求指导一下

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Ndjasnd)

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Puter.JS似乎支持 GPT-5.1了?

Puter.js应该有不少朋友知道
最近看了一下他好像开始支持5.1了
目前有这些

text model

gpt-5.1
gpt-5.1-codex
gpt-5.1-codex-mini
gpt-5.1-chat-latest
gpt-5
gpt-5-mini
gpt-5-nano
gpt-5-chat-latest
gpt-4.1
gpt-4.1-mini
gpt-4.1-nano
gpt-4.5-preview
gpt-4o
gpt-4o-mini
o1
o1-mini
o1-pro
o3
o3-mini
o4-mini

image model

gpt-image-1
dall-e-3
dall-e-2

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Josen)