[蚂蚁src]新年礼盒大放送

如图只要在蚂蚁src提交任意漏洞即可领到今年的新年礼盒(llm绕过所以找点神秘提示词搓核弹)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: vmoranv)

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吃个泡面，你们多久没吃泡面了

康师傅红烧牛肉面
放了好久也想起不起来吃
吃完才发现过期半个月了，我淦！

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 孟先生)

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服务器又饿么吗？

点赞的时候经常出现
该回应是很久以前创建的。它不能再被修改或移除。
是不是又过载了？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: wxyzh)

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关于群辉存储池合并

请教佬友，
原先群晖里有三个存储池，两个机械的，一个固态的, raid都是basic。 现在增加两个硬盘的组了shr是存储池4。我想把存储池1和2与存储池4合并。 影音资源啥的都好说，主要照片、用户数据等等 Photos套件、Jellyfin等其他套件 应该如何操作，尤其存储池1里存储空间1的套件，是需要全部卸载再重装到4里吗？那对应的用户的套件配置如何保留？

先拜谢佬友！

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

为什么我觉得“AI 降智”是一个伪命题？

前排提示： 作为一个高频 AI 使用者，撰写本文绝非为了给大厂“洗地”，仅是从技术逻辑与商业成本的角度，分享一些理性的个人看法。

经常混迹 AI 圈的朋友可能都有这样一种感觉：无论是 ChatGPT、Gemini 还是国产大模型，似乎只有刚发布时的那个版本才是“满血版”。随着时间推移，模型变得越来越笨，于是“降智论”诞生。大家普遍认为厂商为了节省成本，在后续运营中对模型动了手脚。

但在我看来，所谓的“降智”很大程度上是一个伪命题。因为从商业逻辑出发，AI 公司确实需要赚钱，降本增效是必然，但如果某种手段在节省成本的同时会造成巨大的口碑崩塌，或者根本省不了多少钱，那么这种手段对于厂商来说就是没有必要的。我们可以从几个主流的论点切入，逐一拆解。

“偷梁换柱”
很多人怀疑厂商会在后台偷偷把大模型换成小模型来节省算力。但这笔账其实很难算平。目前的模型训练逻辑，通常是先用海量数据训练出一个超大参数的基座模型（A），再通过蒸馏技术得到更轻量的小模型（B），例如 DeepSeek V3 与其蒸馏出的 Qwen 基座版本。
如果厂商想要“降智”，他们不能简单地把 B 当 A 卖，因为 B 的能力差异太明显。他们需要专门再蒸馏出一个“略差一点但由于不太明显”的中间模型 C。问题在于，蒸馏并维护一个新的模型版本本身就需要巨大的算力和工程成本。为了省一点推理算力而去额外维护一条模型线，这在边际成本上未必划算。

“偷工减料”
理论上，AI 输出的 Token 越少，消耗的算力确实越少。厂商通过内置系统提示词（System Prompt）来抑制模型的“废话”是有可能的。但在当前这个竞争激烈的环境下，这种做法极易暴露。
现在的头部模型（如 Gemini、DeepSeek）大多公开了“思考过程（Chain of Thought）”。如果一个原本擅长深度推理的模型，其思考长度突然从“深思熟虑”变成了“草草了事”，这种体感的差异是巨大的，用户一眼就能看穿。为了节省一点 Token 而冒着被用户抛弃的风险，对于致力于争夺市场份额的大厂来说，得不偿失。

“模型量化”
模型量化（例如将 BF16 精度降至 INT4）确实是个人用户在本地部署时降低显存占用的方法。但对于模型供应商而言，逻辑完全不同。
个人用户在意显存，是因为只有一张显卡；而大厂使用的是庞大的显卡集群，他们更在意的是吞吐量和并发效率，而非单一任务的显存占用。更重要的是，某些量化方案（如 bitsandbytes 的特定模式）在推理时需要实时进行“反量化”操作（把 INT4 转回 FP16 再计算），这反而会增加计算负担，导致推理速度变慢。因此，大厂并没有为了省显存而刻意牺牲精度去搞量化的强动机。

那么，为什么模型确实看起来变笨了？我认为主要有两个真实原因。

第一，是安全审核带来的副作用，这才是“降智”的真凶。
一个模型在刚发布初期，往往为了抢占热度，安全围栏还没完全筑好，因此显得更加“狂野”和聪明。但随着用户量的增加，厂商必须引入“二次审核”机制，或者通过 RLHF（人类反馈强化学习）让模型更符合安全规范。
例如 DeepSeek 的网页版或其他大厂模型，在正式输出前往往要经过政治、伦理、敏感词等多重过滤。这种为了“安全”和“顺从”而进行的微调，本质上是在限制模型的发散性思维，使其变得保守。这种“谨小慎微”，在用户眼里往往就变成了“变笨”。

第二，是心理层面的落差与“相对平庸”。
很多时候，不是老模型变笨了，而是我们的眼界变高了。
一方面，AI 技术日新月异，更强大的新模型层出不穷。当我们在对比中发现新模型能碾压老模型时，自然会觉得老模型“不行了”。
另一方面，人类是适应性极强的生物。我们往往只记得第一次使用 ChatGPT 或 Claude 时那种灵魂受到冲击的震撼感。随着使用频率增加，这种新鲜感褪去，我们开始习以为常，甚至对它的错误更加挑剔。回想 2022 年末 ChatGPT 刚出世时全网震惊，但若把那个版本的模型放到今天，恐怕连最小的开源模型都能将其碾压。

综上所述，与其说是厂商在刻意“降智”，不如说是安全合规的代价，以及我们在技术飞速进步中不断被拔高的期待值，共同造就了这种错觉。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: chnyhz)

LLM中真的是万般皆下品，唯有 Gemini 高

Gemini Pro 做不到的，其他模型大概率也做不到
其他模型能做到的，只需要Gemini Flash 就全部能做到
3 Flash 的知识准确度甚至比所有其他模型使用搜索工具的准确度还高
Gemini 的屏幕理解能力也是从 2.5 的残废直接翻了接近 6 倍
真正的一览众山小，这就是谷歌啊，关键是 Google One 还几乎免费
没有任何模型的体验能和 Gemini 比，除了 Claude 4.5 opus 的编程方面

怎么吹爆Gemini 3 Flash 和 3 Pro 都不为过，真正的人类科技顶点

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via LINUX DO - 最新话题 (author: MyGo!!!!!)

又想买mac了

Apple/苹果AI/MacBook Pro16英寸M4 Pro(14+20核)48G 1T银色笔记本电脑Z1FQ0005E

想买，但是好贵，而且没有学生优惠，感觉好亏

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 白桃)

原来反重力的Opus超过92条就容易出错？！（附上修复方式）

今天看到反重力的文去查了一下

才发现反重力的opus有这个问题

附上修复方式
github.com

GitHub - pkkkkkkkkkkkkk/antigravity-flush: Fixes anthropic models crashes in antigravity ide.

Fixes anthropic models crashes in antigravity ide.

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

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gemini in chrome中的“Let Chrome browse for you”选项无法开启

请教各位佬友，Gemini in Chrome中的这个选项无法打开是为什么

本人设备是macOS 26.2，浏览器为Chrome Beta 144.0.7559.59 (Official Build) beta (arm64)

此设备从苹果官网购入，应该不存在企业机的可能，是个人使用设备，Google账号也是个人账号

目前尝试了该方法但是仍然无效

求助 🤧

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Vegetog)

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求大佬给个PT邀请

如题，我前几年玩过当时比较火的 LemonHD 以及浙大内网的 NexusHD，上传量加起来应该有十几T左右，但是毕业之后无法登录NHD了，LemonHD也关站了，所以有段时间没玩PT了。最近又心血来潮，买了个天钡WTR PRO，装了个飞牛，加了个吃灰的14T硬盘（等硬盘降价再加），又重燃起玩PT的想法了，所以想求几个PT站的邀请，保证不玩死 🥹

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Rock)

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【脚本分享】解决 Gemini 网页版 LaTeX/Canvas 复制失效问题，一键提取完美 Markdown！

🛑 问题背景

众所周知，Gemini 网页版在处理包含 LaTeX 公式 等复杂格式时，自带的“复制”按钮经常失效，复制出来的公式往往是乱码或格式错乱。

相信很多佬友都遇到过这个问题，相关吐槽随处可见：

● 链接1: 复制公式失效讨论
● 链接2: 格式错乱反馈
● 链接3: 更多相关讨论

而且，不仅是普通对话，Gemini 的 Canvas 和 Deep Research 生成的文档内容，也无法通过自带按钮获取正确的 Markdown 格式。

虽然市面上有一些 Chrome 扩展 支持批量导出聊天记录，但经过测试，它们依旧无法导出 Canvas 中的 Markdown 内容。

🛠️ 解决方案

既然现有的工具不顺手，我就用 AI Vibe 搓了一段 JavaScript 脚本，专门解决这个问题！

主要功能：

● ✅️ 完美修复：解决 LaTeX 公式复制后格式丢失的问题。
● ✅️ 全场景支持：支持普通聊天、Canvas、Deep Research 页面。
● ✅️ 一键提取：在页面生成悬浮按钮，点击即复制标准 Markdown。

🚀 如何使用

脚本提供了两种使用方式，丰俭由人：

方式一：油猴脚本 (强烈推荐 ⭐️)

最稳定、最方便的方式，安装一次，后续自动生效，且支持自动更新。

1. 确保浏览器已安装 Tampermonkey (油猴) 或 Violentmonkey 扩展。
2. 👉️ 点击此处直接安装脚本
3. 在弹出的窗口中点击「安装」。
4. 刷新 Gemini 页面，即可在右下角（或页面显著位置）看到悬浮按钮。

方式二：控制台运行 (临时急用 ⚡️)

如果你不想安装插件，只是偶尔用一次：

1. 在 Gemini 页面按 F12 打开开发者工具，切换到 Console 标签页。
2. 复制 gemini-to-markdown.user.js 中的全部代码。
3. 粘贴到控制台并回车运行即可。

📸 效果演示

🌟 求个 Star

脚本代码已开源，如果这个脚本帮到了你，希望能去 GitHub 仓库点个小星星 ⭐️ 支持一下！也欢迎提 Issue 反馈 Bug。

GitHub 地址： faithleysath/gemini-to-markdown

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via LINUX DO - 最新话题 (author: laysath)

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为什么打开一个新的Linux Do 就会弹出403 error

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via LINUX DO - 最新话题 (author: ༺o༻)

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突然意识到最近密集上市了好多GPU企业

摩尔、沐曦、壁仞、天数已经上了，翰博、燧原、格兰菲、昆仑芯在排队。真热闹啊，资本市场撑得起这么多GPU企业吗 😂

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

火山引擎的文档比百度云的真是高了一个数量级

火山引擎的文档、计费展示真的比百度高了一个数量等级。

事情的经过是这样的：

最近流行雷式宣传法，很多佬可能也知道我开发的 lexiAI 插件（免费、好用、欢迎体验）。

因为我是产品经理出身，在用户洞察等方面比较好，所以在开发的时候花费了非常多的小心思，所以我也想来个雷式营销宣传下（大字吸睛，小字免责 😀 ）。

但写好宣传很难，所以抖音很多人的雷式宣传视频下载下来，分析下。

结果看了很多家的 api，真 tnnd 贵，提取 1 分钟的文案就需要 0.1 元，劝退了。

所以自己想了个方案，用 api 把视频下载下来➡️传到云存储生成链接➡️把链接给语音识别模型。

流程是不是看起来非常简单，因为看到百度的云存储和语音识别比较便宜，结果折腾了一圈，页面逻辑是个**，想要骂娘了。

后来转战火山，看人家那 api 文档、收费后台，真是太爽了。

最后说下实际成本，自己搞出来的实际成本，可能提取 1 分钟的视频不到 1 分钱，哈哈哈，非常爽。

我都想把我这个项目开源了，非常好用。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: duoer)

有用mac开发嵌入式的佬友吗?好用不?

有用mac开发嵌入式单片机的吗?
最近又听人说mac上的cc更聪明,mac上的ai更好用的说法,而且好像keil出了mac版本(印象在哪里看到过),所以最近动了买mac的心思,有没有开发过的佬友说说好不好用,会不会存在调试不好调试的问题,没有freemaster可以用别的什么工具替代 🤔 😁 😁
买的话推荐啥 😆

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 椰肉)

github 学生认证求助（最后一步了）

如何才能通过VPN识别呢？美国EDU
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via LINUX DO - 最新话题 (author: jackal)

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关于朋友的烦恼，也算是一种绑架了

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via LINUX DO - 最新话题 (author: sicko)

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这玩意秘密没必要吧 也会被曝光的

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-06/chat-platform-discord-is-said-to-file-confidentially-for-ipo
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)

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996滚出地球

公司是965，项目组是996，还无补贴 不算调休 不给报销打车 :bili_050:

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via LINUX DO - 最新话题 (author: sylvia5)

kiro2api疑似“”阵亡”

各位佬友有没有其他可以2的渠道:tieba_009:

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 林 秦)

【72 的开发工具 003】CLIProxyAPI 代理公益站 API 提供统一地址和 key

1、安装 CLIProxyAPI

根据上面网址进行安装

2、重命名配置文件

将安装目录下默认的 config.example.yaml 修改为 config.yaml

3、启动

输入 cli-proxy-api 后启动

4、配置 Web UI

下载 management.html，放置在安装目录下

5、配置公益站 API

浏览器输入 http://localhost:8317/management.html#/ai-providers

添加公益站（使用 OpenAI 兼容提供商）：

配置公益站的 key 和模型：

6、设置客户端连接 CLIProxyAPI 使用的 key

7、客户端连接 CLIProxyAPI

baseURL：http://127.0.0.1:8317/v1
apiKey：test

示例如下：

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 72)

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