说真的，一台探针服务器有什么打的必要吗？

这几天下来我接了两位数的邮件，全部来自 Contabo，主题全部同样，通知我那台探针服务器进黑洞了
说真的不太理解这种行为的意义，打主站我还能勉强理解。。。

大概是打不动 OVH 吧（笑）

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翻译：
尊敬的***：

我们联系您是因为您位于Contabo的服务器目前正遭受大规模网络攻击。此次攻击不仅影响您服务器的可用性，也影响到其他客户的众多服务器。作为服务提供商，保障整个网络的稳定运行对我们至关重要。

以下IP地址受到此次攻击的影响：

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很遗憾，我们无法通过常规手段解决此问题。我们将尽一切可能保护您的服务器免受攻击。然而，此次攻击规模巨大，需要消耗大量资源。根据攻击的复杂程度和攻击者的资源，有时即使采用现有技术也无法阻止此类DDoS攻击。在这种情况下，我们别无选择：不屏蔽所有攻击者的IP地址（可能数量众多），而是屏蔽被攻击的IP地址。如前所述，这是我们最不愿采取的措施，但为了保障其他客户的网络稳定，我们必须竭尽全力，对此我们别无选择：我们不得不采取行动，暂停您对服务器的访问。

我们将持续监控事态发展，并于以下时间自动恢复您的服务器访问：

2025年12月29日星期一 04:26:10 +0100

如果攻击已经结束，您将在此时间过后恢复正常使用服务器。如果攻击仍在进行中，您将收到另一封电子邮件，其中包含我们后续处理的详细信息。

如果您对此有任何疑问，或需要我们提供任何帮助，请随时联系我们。

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【开源】Drawio2GO V1.2更新：让DeepSeek也能画好图！自定义绘图主题/颜色风格，附加图标库，更多drawio/自定义配置

🎉2026新年快乐~

这次V1.2更新大幅加强了较弱模型的绘图能力，此前往往只有类似于claude-sonnet这样对drawio内容特殊训练的模型才能有效地绘制drawio。这次更新引入了知识和主题的概念，同时重构了操作的工具来解决这个问题。

直接放一个使用deepseek-chat(v3.2，非思考)下展示下效果：
github.com

GitHub - Menghuan1918/drawio2go: A modern DrawIO editor application. AI-Powered,...

A modern DrawIO editor application. AI-Powered, Human-AI Collaboration | AI 加持，人机共绘drawio

这一次的更新内容electron/web双端都能使用 😆 详细介绍下这次更新内容：

自定义绘图主题/颜色风格/知识

可以在单次会话或在设置中指定要生成图标的整体风格和配色。同时也可以选择附加的drawio元素相关的知识，如在要绘制托管框架图时，勾选上Azure知识，这样提示词中就会自动附带Azure相关元素的使用说明了。

画布增强

更多的画布增强功能，现在还支持进行布局检查，避免非视觉LLM对连接线位置理解不佳导致的线与元素重叠(视觉LLM直接以视觉方式查看画布在做了 :tieba_025:)

drawio画布自定义

支持了自定义显示主题/编辑器服务地址/URL参数等更多自定义功能

WEB部署优化

支持了直接在vercel上部署：
vercel.com

New Project – Vercel

或者可以直接访问 https://drawio2go.vercel.app/ 试用。所有LLM的配置都是直接保存到浏览器端的(但是请求由于CORS的原因只能走服务端，不能从网页直接请求)。

欢迎各位佬友体验捉虫，感觉有意思或者未来可期的话顺手star一下吧 :tieba_025:

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Menghuan1111)

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撸了个Flappy Bird的3D版小游戏

哈哈 感觉挺魔幻的,可以触发几种3D视角

在线DEMO:
lazytypergame.pages.dev

LazyTyper 历险记

源码地址:
github.com

GitHub - sfz009900/LazyTypergame: LazyTypergame

LazyTypergame

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via LINUX DO - 最新话题 (author: kinda)

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【L站2026年第一个开源项目自荐】 Lingrove：让语言学习融入日常浏览的沉浸式插件

2026.1.1日 发布新版本，能否被称为卷王

本项目基于 VocabMeld 深度改进的沉浸式语言学习插件，智能替换网页词汇，在阅读中自然习得外语 📚️

由于原项目存在一些问题，功能不够完善，且迭代更新较慢，提pr也不反馈，故自行 fork 进行维护和功能改进

🎯 本次更新的核心亮点

1️⃣ 多节点故障转移系统

这是本次更新的最大亮点。支持配置多个 API 节点，实现：

● ✅️ 自动故障转移 - 节点失败（网络异常、额度耗尽、RPM 限制）时自动切换
● ✅️ 智能健康检查 - 5 分钟内 3 次失败标记异常，定期自动恢复
● ✅️ 速率限制轮询 - 多节点轮流处理请求，突破单节点 RPM 限制
● ✅️ 自定义优先级 - 按顺序配置节点优先级，优先使用最优节点

典型场景：

● 配置多个魔搭社区账号（每天 2000 次/账号），轮询叠加免费额度
● 配置不同服务商（DeepSeek + 魔搭）互为备份，提升可用性
● 免费节点优先，额度用完自动切换付费节点兜底

2️⃣ 智能语义分词优化

针对不同语言优化分词策略，避免错误切分：

● 中文优化 - 按语义边界识别，避免「对方面无表情」被错误切分为「方面」
● 英文优化 - 识别短语动词（give up、look forward to）和固定搭配
● 提示词自定义 - 支持自定义 AI 翻译提示词，完全控制翻译效果
● 完整预览 - 可预览发送给 AI 的完整提示词，包含所有动态参数

用户可个性化自定义提示词：

3️⃣ 工程化能力增强

● OpenSpec 集成 - 引入规范管理系统，支持结构化的变更提案
● GitHub Actions - 自动化构建和发布流程
● 完善文档 - 新增功能演示截图、API 配置说明、提示词设置说明

🎁 推荐配置：魔搭社区免费额度

魔搭社区（ModelScope）提供免费的 AI 推理服务，非常适合 Lingrove：

● 单账号每天 2000 次总额度
● 单模型限制 500 次
● 可配置 4 个节点使用不同模型（DeepSeek-V3、DeepSeek-V3.2、Qwen2.5-72B、Qwen3-235B）
● 充分利用 2000 次额度，完全免费！

进阶玩法：申请多个魔搭账号，配置多节点轮询，叠加免费额度 🎉

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🔒️ 隐私优先

● ✅️ 所有数据存储在浏览器本地，不上传任何服务器
● ✅️ 仅在翻译时发送文本片段到您配置的 AI 服务
● ✅️ API 密钥由您自行提供和管理
● ✅️ 无追踪、无分析、无广告代码

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📦️ 开源信息

● 许可证：MIT License
● GitHub：Lingrove-让语言学习融入日常浏览
● 原项目：VocabMeld by @lzskyline 欢迎 Star ⭐️ 和贡献代码！

🚀 快速开始

安装

1. 前往 Releases 页面 下载最新版本
2. 解压 zip 文件到本地目录
3. 打开 Chrome，访问 chrome://extensions/
4. 开启"开发者模式"
5. 点击"加载已解压的扩展程序"，选择解压后的文件夹

配置

1. 点击扩展图标 → 设置
2. 选择预设服务（推荐魔搭社区）或自定义配置
3. 填入 API 密钥，测试连接
4. 开始享受沉浸式学习！

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 孔明)

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至知研究院发布开源代码模型 IQuest-Coder-V1，超越sonnet 4.5

2025年跨年之际，国内量化私募巨头九坤投资（Ubiquant）创始团队发起的 AI 研究机构——至知研究院（IQuest Research）正式发布其首代开源代码大模型系列 IQuest-Coder-V1。该系列模型在多项权威编程评测中表现强劲，尤其在反映真实软件工程能力的 SWE-bench 指标上，以 81.4% 的成绩刷新了开源模型纪录。

至知研究院由九坤投资创始团队设立，是一个独立于量化交易业务的研究平台。继幻方量化旗下的 DeepSeek 在全球 AI 领域声名鹊起后，九坤背景的至知研究院此番动作被市场视为量化圈在 AGI 领域的又一次“降维打击”。至知研究院表示，其目标是致力于原创性 AI 技术研究，加速 AI 在垂直领域的工业化落地。

技术突破：从“静态代码”到“动态流”
IQuest-Coder-V1 放弃了传统的静态代码训练模式，转而采用创新的 Code-Flow 训练范式。该模型通过学习代码库的历史演变和 Commit 记录，掌握了软件开发的动态逻辑。此外，研究院同步推出了 “Thinking”推理模型 与 “Loop”循环架构 模型，前者通过强化学习模拟人类程序员的思考过程，后者则在有限的参数规模下实现了性能的跨越式提升。

目前，IQuest-Coder-V1 已在 GitHub 和 Hugging Face 平台全面开源，涵盖从 7B 到 40B 不同参数规模的版本。技术社区普遍认为，IQuest-Coder-V1 的发布将直接挑战 DeepSeek-Coder 在开源代码界的统治地位，为开发者提供更具竞争力的自主编程助手。

介绍页demo
iquestlab.github.io

IQuest Coder

模型仓库
huggingface.co

IQuest-Coder - a IQuestLab Collection

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

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

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韩国发布自研大模型Solar Open 100B

Upstage 发布了其专有的人工智慧 (AI) 模型“Solar-Open-100B”，并表示它将建立“最了解韩国文化甚至韩语细微差别的韩国人工智慧”。

Solar Open 是 Upstage 的旗舰型 102B参数大规模语言模型，完全从零开始训练，并在 Solar-Apache 许可证 2.0（参见 LICENSE）下发布。作为一种专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）架构，它在推理、指令遵循和代理能力方面提供企业级表现，同时优先考虑对开源社区的透明性和可定制性。

亮点

● MoE 架构（102B / 12B）：基于专家混合架构，总参数量为 1020 亿 / 活跃参数为 120 亿。该设计在提供大型模型知识深度的同时，兼顾了更小模型的推理速度和成本效率。
● 大规模训练：在 19.7 万亿（19.7 trillion）Token 上进行了预训练，确保在多个领域具有广泛的知识覆盖和稳健的推理能力。

Upstage 首席执行官金成勋在 30 日于首尔三成洞 COEX 礼堂举行的独立人工智能基金会模式项目首次简报会上表示：“与大型企业不同，Upstage 在过去的五年里一直专注于一个目标：构建能够帮助每个人的人工智能。”

这次首发版本展示的Solar-Open模型是一个1000亿级（1000亿）的大型语言模型（LLM）。 Kim表示：“该模型已超越简单的实验阶段，并已完善到可以部署到实际服务和工作环境中的水平。”他还补充道：“我们同时注重验证其性能和效率。”

Upstage 强调了 Solar-Open 基于高品质数据的韩语理解能力是其竞争优势。 Kim 表示：「我们的目标不仅是精通韩语，而是要建构能够理解语境、情感和细微差别的 AI。」他着重强调了敬语和非正式用语之间的区别、根据情境变化的表达方式，以及对需要逐步推理的问题的回答。

在训练过程中，资源效率和训练稳定性被认定为核心任务。 Kim表示：“由于我们使用政府支持的GPU进行训练，因此我们优先考虑资源效率。”他补充道：“通过自动故障检测和故障转移系统以及训练优化，即使在大规模GPU环境下，我们也显著缩短了整体训练时间。”

Upstage也强调，该模式是透过联盟内部的角色分工来实现的。 Upstage联盟是五支菁英团队中唯一完全由新创公司组成的团队。

Upstage 也公布了下一代模型的计划。明年，该模型将扩展到 2000 亿级语言学习模型 (LLM)，使用 15 兆个代币进行训练，支援 25.6 万个上下文，并新增韩语、英语和日语三种语言。最终，该公司计划专注于模型的泛化能力和普及性，将模型扩展到 3000 亿级，同时扩大训练资料和上下文的范围。

金补充道：“我们的目标只有一个，”他说，“我们将与众多联盟一起，利用太阳能LLM技术，帮助打造一个能够与谷歌和OpenAI竞争的全球人工智能三大巨头。”

明年1月，政府将对参与自主人工智慧基础模型计画的团队进行第一阶段评估，全面检视其表现和未来规划，并根据评估结果筛选出四支菁英团队。之后，每六个月进行一次评估，每次减少一支精英团队，最终在2027年选出两支球队。
huggingface.co

upstage/Solar-Open-100B · Hugging Face

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Bunn)

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学生包无法通过

申请学生包一直在Reason(s):上并没有给出任何原因，在新年之前使用edu并没有该问题一直是直接通过，也没有进入付费界面,今天申请就一直卡在这，也没进入付费就有不批准

佬们这是什么原因

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via LINUX DO - 最新话题 (author: goal-herring-vice)

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2026 可口可乐 nano banana prompt

图像生成：{“质量”：“照片级真实感，4K 分辨率，电影级光照，杰作”，“面部”：{“保留原始面部”：true，“参考匹配”：true}，“主体”：{“描述”：“一位面容姣好的时尚女性，身穿优雅的白色露肩婚纱，婚纱上饰有精致的蕾丝纹理。”，“姿势”：“这位女性亲密地依偎在一只巨大的、栩栩如生的北极熊身上；他们像老朋友一样站在一起。”，“表情”：“这位女性脸上带着一丝调皮的微笑；北极熊则流露出一种深情、聪明、快乐的拟人化表情。”}，“角色元素”：{“名称”：“逼真的可口可乐北极熊”，“细节”：[“真实的北极熊解剖结构，拥有浓密、乳白色半透明的皮毛”，“毛发清晰可见，皮毛呈现柔和自然的色泽”，“湿润的黑色鼻子和逼真深邃的眼睛，眼角带有细微的鱼尾纹”，“脖子上围着一条磨损的红色针织围巾，上面绣有复古的可口可乐标志和‘2026’字样”，“这只北极熊俏皮地模仿着这位女性的姿势，一只爪子轻轻地搭在她的肩膀附近”]}，“环境”：{“背景”：“简约干净的灰蓝色工作室背景，柔和的体积光和地面阴影，上方摆放着巨大的雪雕，构成数字‘2026’。”，“渲染风格”：“国家地理野生动物肖像与高端时尚杂志风格相结合，皮毛具有次表面散射效果，浅景深”}，“负面提示”：“3D 渲染、卡通、毛绒玩具、填充动物、玩偶、塑料纹理、低分辨率、CGI、动画、插图、假皮毛”}

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Glorivuer Chou)

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+86手机号只注册了1次Google就不能再注册了？

新手机号（电信的卡）上个月注册了1个google。
今天想再次注册个，结果提示手机号使用太多次。
用的是苹果手机，美国环境，美国自建ip（纯净度很高），gmail的app注册。

有佬知道咋回事吗？现在google政策这么严格了？？

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

分享个今天看到Skills相关的网站等

今天刷微信公众号看到的

Skills 聚合网站

● https://skillsmp.com/
● Claude Code Templates - Supercharge Your AI-Powered Development with Anthropic's Claude Code
● https://claudemarketplaces.com/

开源仓库

1. 官方出品
github.com

GitHub - anthropics/skills: Public repository for Agent Skills

Public repository for Agent Skills

ChatGPT/Skills
github.com

GitHub - eliasjudin/oai-skills: The contents of /home/oai/skills in ChatGPT's code...

The contents of /home/oai/skills in ChatGPT's code interpreter environment

2. 民间开源

● superpowers/skills at main · obra/superpowers · GitHub
● GitHub - ComposioHQ/awesome-claude-skills: A curated list of awesome Claude Skills, resources, and tools for customizing Claude AI workflows
● GitHub - BehiSecc/awesome-claude-skills: A curated list of Claude Skills.
● GitHub - VoltAgent/awesome-claude-skills: The awesome collection of Claude Skills and resources.
● GitHub - travisvn/awesome-claude-skills: A curated list of awesome Claude Skills, resources, and tools for customizing Claude AI workflows — particularly Claude Code
● claudekit-skills/.claude/skills at main · mrgoonie/claudekit-skills · GitHub
● GitHub - K-Dense-AI/claude-scientific-skills: A set of ready to use scientific skills for Claude
● my-skills/skills at master · bear2u/my-skills · GitHub
● GitHub - czlonkowski/n8n-skills: n8n skillset for Claude Code to build flawless n8n workflows
● GitHub - huggingface/skills
● GitHub - yusufkaraaslan/Skill_Seekers: Convert documentation websites, GitHub repositories, and PDFs into Claude AI skills with automatic conflict detection

如何写

先安装官方的 skill-creator 的元 Skill：
github.com

skills/skills/skill-creator at main · anthropics/skills

Public repository for Agent Skills. Contribute to anthropics/skills development by creating an account on GitHub.

然后在会话中，告诉 AI 自己要创建一个什么样的 Skill，它会自自动调用skill-creator 来和你一起创建一个初稿出来。

但是，但是，不要把初稿当成终稿，要自己多调试、测试使用效果，把效果再反馈给 AI，让他帮忙迭代优化 Skill。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 钟阮)

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一觉醒来，我重生了，新的一年，我又登上了3级的宝座！

新年快乐佬们！时隔半年，终于又要重回三级了，这一次争取保持的久一点不掉下去哈哈！

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via LINUX DO - 最新话题 (author: zed)

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第一场麻将战况

新年第一场麻将以失败告终，灰溜溜黯然离场！

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via LINUX DO - 最新话题 (author: tysx)

N26元旦放假吗？我在16点后申请视频验证提示说不在开放时间？

如题，我在16点之后进行视频验证，仍然提示我不在开放时间，
‘Our Opening Hours: Daily: 8:00 - 24:00’
换算北京时间就是16:00 - 次日7:00吧？为什么在这个时间段还不让视频验证呢

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Ken Wen)

大佬们有人部署StoryMem了吗

效果咋样，小白想部署试试奈何没有说明文档

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via LINUX DO - 最新话题 (author: jesse)

分享个自己用的 Claude statusline 插件，方便查看token使用量以及使用额度

有小伙伴对使用量没有概念，我分享下自己用的，统计每日token使用量的statusline插件，适用于官方标准输出结构，有些2api结构不符合标准，响应缺少token使用量的字段，会导致无法统计。

Claude Pro 用量统计

一个五小时周期差不多可以使用15-20M的总token数，算上读写缓存的计费方式，一个五小时周期差不多可以使用8-12刀的用量

插件代码

文件路径以及文件名： ~/.claude/statusline-tokens.sh
插件代码 (click for more details)

⚙️ 配置方法

1. 设置状态栏脚本

在 ~/.claude/settings.json 文件中添加以下配置：

{
  "statusLine": {
    "type": "command",
    "command": "bash ~/.claude/statusline-tokens.sh"
  }
}

2. 确保脚本可执行

chmod +x ~/.claude/statusline-tokens.sh

3. 重启 Claude Code

配置完成后，重启 Claude Code 即可看到新的状态栏显示。

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🎯 显示效果

状态栏格式

➜  项目名称 git:(分支名)
[📊 今日用量 | In:12.5K CW:5K CR:8K Out:6.3K Total:31.8K]

各部分说明

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Fuller)

哈吉米南北绿豆已到，严肃开箱并品尝

昨天刚到的哈吉米南北绿豆，刚和对象一起喝了一袋，分享一下味道。怎么说呢，我个人感觉就是很普通的豆浆味道，不算很甜，对我这种爱喝甜的人来说就普普通通，但是我对象觉得还不错，所以综合下来评价为：比较喜欢甜的可以尝试但是不要抱太大期望，不怎么喝甜的可以小小推荐一下 :distorted_face:
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 烟火)

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DeepSeek发布新论文mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections

arXiv.org

mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections

Recently, studies exemplified by Hyper-Connections (HC) have extended the ubiquitous residual connection paradigm established over the past decade by expanding the residual stream width and diversifying connectivity patterns. While yielding...

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Bunn)

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为什么ChatGPT在Chrome会降智，在Edge中就不会？

同一个账号，图一是在Chrome中，图二是在Edge中。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: ReReRe)

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DeepSeek团队发布新论文 mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections

原文链接
arXiv.org

mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections

Recently, studies exemplified by Hyper-Connections (HC) have extended the ubiquitous residual connection paradigm established over the past decade by expanding the residual stream width and diversifying connectivity patterns. While yielding...

以下为Gemini 3 Flash的论文导读，详细内容还请相关专业人士斧正

DeepSeek发布了一项底层架构创新——mHC（流形约束超连接）。这项技术解决了大模型在向更大规模进化过程中的一个核心难题：如何在把“路”拓宽的同时，不让车流乱套？

从“单行道”到“多车道”的烦恼

如果把大模型内部的信息流动比作交通，传统的 AI 架构（残差连接）像是一条笔直的单行道。为了让 AI 更聪明，科学家曾尝试开发“超连接（HC）”技术，把单行道扩建成“多车道高速公路”。
然而，这条“高速公路”此前有一个致命缺陷：缺乏交通规则。车流（信号）在车道间随意穿插，导致在深层网络中容易发生严重的“交通拥堵”或“追尾”，表现为模型训练不稳定，甚至直接崩溃。

mHC：给信息流装上“自动平衡仪”

DeepSeek 的研究员们巧妙地引入了一套名为“流形约束”的数学框架。这就像是为高速公路安装了一套极其精密的自动分流系统。

高性能，低损耗

实验数据显示，搭载了 mHC 架构的 27B 参数模型，在数学推理、常识问答等各项大考中表现优异，远超传统架构。更令人惊喜的是，尽管这种设计增加了内部连接的复杂性，但通过 DeepSeek 团队顶尖的工程优化，模型训练的速度几乎没有受到影响（仅变慢了 6.7%）。

未来意义

随着大模型进入“万亿参数时代”，底层架构的细微改良都会带来巨大的连锁反应。DeepSeek 的这一贡献，不仅为自家的模型进化铺平了道路，也为全球 AI 社区提供了一种更稳健、更高效的“建路方案”。

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

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nano banana是不是不支持上下文？

我在cherry studio里用，好像他只有一个上下文，我用的中转站。
在gemini web用好像他能看懂一些上下文

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 任意)

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明天就是102回箱根驿传了，有没有佬友知道哪能看有中文解说的直播？

之前几个马拉松大赛都看到B站有一些跑步的UP主直接直播，不知道明天箱根驿传是不是也这样？我记得有一个是马拉圈，那个解说相当专业，超哥聊跑步吧？
前几个月的日本驿传也有这个号在直播？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: olikon)