关于我用llm学唱日语歌的经历
缘起
身为VOCALOID/Jpop爱好者和动漫爱好者的笔者在大概两年前开始自学日语, 大概一年前侥幸以远远不足的水平擦边拿到了n3合格证, 自然地, 学唱日语歌成为了笔者的一个重要目标, 这时我已经在b站(后来迁移到知乎)上开始运营一个歌词精读专栏, 但半吊子水平的日语又远远不够支撑起这个专栏.
最初遇到的几个困难大致如下:
● 需要一下子面对的生词过多, 我是绝对懒得逐个词查词典的, 再说查完一遍也记不住, 手动记笔记的话又很麻烦. 整理成anki卡片是最好的选择, 但格式化的整理过程又更麻烦了.
● 语法不会导致整个句子都看不懂.
● 很多歌词的书写方式对阅读和演唱不友好, 会大量不必要地使用假名表记, 而非标准(偏严肃)书面语那样的汉字表记, 对当时的笔者而言完全无法判断句子结构. ● 这条现在看来其实并不是很重要, 但那时有一些强迫症倾向, 导致反而在这点上花的时间最多.
● 我看片假名非常吃力, 所以希望把片假名转回原外来语的拉丁字母形式
● 由于日语的低信息密度, 导致大多数日语歌词都倾向于高度凝练, 省略主谓宾都是家常便饭, 而且很多语法和词汇搭配也会以一种我陌生的方式完全变形, 完全不知所云. ● 这条在现在看也很莫名其妙, 毕竟很大一部分中文歌的歌词用现代汉语也不太能分析, 毕竟论体裁的话, 歌词本身更像诗而非文章.
于是自然地, 一条用llm处理歌词的pipeline出现在了笔者脑海中:
输入原始文本→ai转为更正规更汉字化的表记→处理过的文本中不会的生词让ai解释意思, 不懂的句子向ai询问→让ai总结所有问过的问题和答案留档为笔记, 并把所有生词格式化输出为anki卡片的格式以背诵. 以期待llm为我带来的生产力提升.
迭代过程
大家可以猜猜上面这个pipeline中哪一步最难, 答案是汉字表记转写的这第一步. 原因也不难理解, 假名到汉字的转换并不是简单的映射, 需要llm读懂句子理清句子结构再转写, 再加上小语种的日语语料偏少, 绝大部分llm其实对都很不熟悉, 这个过程极其不稳定, 几乎纯看llm自己发挥.
彼时是2025年的新年, 正值deepseek横空出世, 在热度最高的一段时间笔者只能每天顶着被挤爆的服务器用V3模型跑歌词, 整个pipeline中只有转写这一步效果略差, 以及当时V3高的吓人的幻觉率导致偶尔胡诌, 总体上还算好.
不过这时还有个巨大的效率问题. 以deepseek V3的性能, 只能理解刚刚告诉他的pipeline的一步并执行, 如果一次性把全部pipeline一股脑告诉她, 就会遗忘或者处理质量下降. 这导致笔者不得不把prompt分成四五段存在浏览器插件里分次发出去, 这很不优雅.
这时笔者才了解到llm有所谓上下文窗口的概念. 而ds系的上下文窗口几乎是同类中最短的, 输出速度也是最慢的, 于是就滚去尝试了彼时主打长上下文的kimi和gemini1.5, 发现这种低性能模型的处理质量实在是难以望及deepseek项背. 也是这时第一次意识到了llm之间亦有原始人和三体人的分别.
于是笔者又着手魔改了一套egg_roll大佬的知名anki卡组用于更好地呈现歌词(见上), 按理来说这应该也就优化到头了, 结果没过几个月gemini2.5这个可以白嫖的性能怪物发布了, 笔者发现只要把全部pipeline作为初始prompt简单粗暴地一股脑怼过去, 之后只要不断地命令她"继续下一步", gemini就能忠实执行pipeline的全部内容, 自此这个专栏终于变成了完全的自动化流水线.
过度优化?
但随着llm教学下笔者日语水平的逐渐上涨, 一些感悟则让我冷落了这一套已臻完美的pipeline.
● 就算不转写也逐渐能直接看懂假名混杂的句子了, 转写这一步变得有些鸡肋而且要耗费掉我大量的时间.
● 在KTV唱歌看歌词的需求可以用utaten等带振假名更好阅读的歌词网站解决.
● 意识到大量的日语歌词事实上纯粹和俳句短歌等类似, 有堆砌意象而非正经叙述的倾向, 所以不再试图完全理解歌词内容.
● 听歌唱歌对提升听力口语基本都没有卵用, 唯一的益处是能记单词.
● 辛辛苦苦发的专栏没人看, 我又用不太到了, 那还写毛线.
于是在去年07-17发布了40篇专栏的最后一篇 大地に咲く旋律 - 幽闭星光 后笔者决定暂时封笔, 滚去沉淀日语水平了.
歌单分级
纵观前面的历程, 笔者觉得既然专栏全是字和考据没人看, anki卡组门槛较高选歌小众没人看, 那选点好听且好唱的歌出来编个歌单总该有人看了吧. 毕竟笔者始终坚信, 练乐器也好练日语也好, 作为入门教学曲而言好听是第一位的, 其次才是教学意义.
于是把一些自己很喜欢或者很经典的好听日语歌根据歌唱难度和词汇难度大致分为四档, 编制成了网易云的"日语学习用分级歌单"系列, 目前大概有100首歌, 还在持续扩增中, NORMAL等级的链接在这里, 其他等级歌单可以自行从歌单创建者的首页跳转.
btw, 其实感觉EASY等级最有用来着, 毕竟建立信心是很重要的.
发这个帖子同样也是为了纪念一下自己的入站首帖, 之前开放注册期间注册的L站号由于不活跃被直接删号了, 当时重激活了一下找回来了, 结果前几天发现又被删了, 有些无语. 这次也算是失而复得而复失而复得, 所幸id还在, 但我确实没办法保证自己每个月都活跃, 只能在这段空闲时间先水水论坛攒攒等级了, 视情况可能还会更新一些用llm学日语的经验帖. 最后祝日语同好们学习顺利!
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 東雲暁月)
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缘起
身为VOCALOID/Jpop爱好者和动漫爱好者的笔者在大概两年前开始自学日语, 大概一年前侥幸以远远不足的水平擦边拿到了n3合格证, 自然地, 学唱日语歌成为了笔者的一个重要目标, 这时我已经在b站(后来迁移到知乎)上开始运营一个歌词精读专栏, 但半吊子水平的日语又远远不够支撑起这个专栏.
最初遇到的几个困难大致如下:
● 需要一下子面对的生词过多, 我是绝对懒得逐个词查词典的, 再说查完一遍也记不住, 手动记笔记的话又很麻烦. 整理成anki卡片是最好的选择, 但格式化的整理过程又更麻烦了.
● 语法不会导致整个句子都看不懂.
● 很多歌词的书写方式对阅读和演唱不友好, 会大量不必要地使用假名表记, 而非标准(偏严肃)书面语那样的汉字表记, 对当时的笔者而言完全无法判断句子结构. ● 这条现在看来其实并不是很重要, 但那时有一些强迫症倾向, 导致反而在这点上花的时间最多.
● 我看片假名非常吃力, 所以希望把片假名转回原外来语的拉丁字母形式
● 由于日语的低信息密度, 导致大多数日语歌词都倾向于高度凝练, 省略主谓宾都是家常便饭, 而且很多语法和词汇搭配也会以一种我陌生的方式完全变形, 完全不知所云. ● 这条在现在看也很莫名其妙, 毕竟很大一部分中文歌的歌词用现代汉语也不太能分析, 毕竟论体裁的话, 歌词本身更像诗而非文章.
于是自然地, 一条用llm处理歌词的pipeline出现在了笔者脑海中:
输入原始文本→ai转为更正规更汉字化的表记→处理过的文本中不会的生词让ai解释意思, 不懂的句子向ai询问→让ai总结所有问过的问题和答案留档为笔记, 并把所有生词格式化输出为anki卡片的格式以背诵. 以期待llm为我带来的生产力提升.
迭代过程
大家可以猜猜上面这个pipeline中哪一步最难, 答案是汉字表记转写的这第一步. 原因也不难理解, 假名到汉字的转换并不是简单的映射, 需要llm读懂句子理清句子结构再转写, 再加上小语种的日语语料偏少, 绝大部分llm其实对都很不熟悉, 这个过程极其不稳定, 几乎纯看llm自己发挥.
彼时是2025年的新年, 正值deepseek横空出世, 在热度最高的一段时间笔者只能每天顶着被挤爆的服务器用V3模型跑歌词, 整个pipeline中只有转写这一步效果略差, 以及当时V3高的吓人的幻觉率导致偶尔胡诌, 总体上还算好.
不过这时还有个巨大的效率问题. 以deepseek V3的性能, 只能理解刚刚告诉他的pipeline的一步并执行, 如果一次性把全部pipeline一股脑告诉她, 就会遗忘或者处理质量下降. 这导致笔者不得不把prompt分成四五段存在浏览器插件里分次发出去, 这很不优雅.
这时笔者才了解到llm有所谓上下文窗口的概念. 而ds系的上下文窗口几乎是同类中最短的, 输出速度也是最慢的, 于是就滚去尝试了彼时主打长上下文的kimi和gemini1.5, 发现这种低性能模型的处理质量实在是难以望及deepseek项背. 也是这时第一次意识到了llm之间亦有原始人和三体人的分别.
于是笔者又着手魔改了一套egg_roll大佬的知名anki卡组用于更好地呈现歌词(见上), 按理来说这应该也就优化到头了, 结果没过几个月gemini2.5这个可以白嫖的性能怪物发布了, 笔者发现只要把全部pipeline作为初始prompt简单粗暴地一股脑怼过去, 之后只要不断地命令她"继续下一步", gemini就能忠实执行pipeline的全部内容, 自此这个专栏终于变成了完全的自动化流水线.
过度优化?
但随着llm教学下笔者日语水平的逐渐上涨, 一些感悟则让我冷落了这一套已臻完美的pipeline.
● 就算不转写也逐渐能直接看懂假名混杂的句子了, 转写这一步变得有些鸡肋而且要耗费掉我大量的时间.
● 在KTV唱歌看歌词的需求可以用utaten等带振假名更好阅读的歌词网站解决.
● 意识到大量的日语歌词事实上纯粹和俳句短歌等类似, 有堆砌意象而非正经叙述的倾向, 所以不再试图完全理解歌词内容.
● 听歌唱歌对提升听力口语基本都没有卵用, 唯一的益处是能记单词.
● 辛辛苦苦发的专栏没人看, 我又用不太到了, 那还写毛线.
于是在去年07-17发布了40篇专栏的最后一篇 大地に咲く旋律 - 幽闭星光 后笔者决定暂时封笔, 滚去沉淀日语水平了.
歌单分级
纵观前面的历程, 笔者觉得既然专栏全是字和考据没人看, anki卡组门槛较高选歌小众没人看, 那选点好听且好唱的歌出来编个歌单总该有人看了吧. 毕竟笔者始终坚信, 练乐器也好练日语也好, 作为入门教学曲而言好听是第一位的, 其次才是教学意义.
于是把一些自己很喜欢或者很经典的好听日语歌根据歌唱难度和词汇难度大致分为四档, 编制成了网易云的"日语学习用分级歌单"系列, 目前大概有100首歌, 还在持续扩增中, NORMAL等级的链接在这里, 其他等级歌单可以自行从歌单创建者的首页跳转.
btw, 其实感觉EASY等级最有用来着, 毕竟建立信心是很重要的.
发这个帖子同样也是为了纪念一下自己的入站首帖, 之前开放注册期间注册的L站号由于不活跃被直接删号了, 当时重激活了一下找回来了, 结果前几天发现又被删了, 有些无语. 这次也算是失而复得而复失而复得, 所幸id还在, 但我确实没办法保证自己每个月都活跃, 只能在这段空闲时间先水水论坛攒攒等级了, 视情况可能还会更新一些用llm学日语的经验帖. 最后祝日语同好们学习顺利!
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 東雲暁月)
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记录每次AirPods连接Mac音量都被重置到50%问题处理
背景
在MacOS12之后,每次AirPods连接到Mac后音量都被重置到50%,导致每次重连耳机后都要手动降低音量非常繁琐,一直到现在os26似乎才有改善(但是我现在升级到26之后似乎还会遇到)。
处理方案
1. 安装
2. 创建文件
3. 写入如下内容,自行增加耳机的关键字和希望的目标音量参数,记得保存
1. 打开
1. 在Hammerspoon控制台会看到相关日志,成功。
最后
如果佬有其他更好的方案,欢迎分享。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: oiil)
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背景
在MacOS12之后,每次AirPods连接到Mac后音量都被重置到50%,导致每次重连耳机后都要手动降低音量非常繁琐,一直到现在os26似乎才有改善(但是我现在升级到26之后似乎还会遇到)。
处理方案
AI给出一个方案可以通过脚本自动化APP Hammerspoon来解决这个问题1. 安装
Hammerspoon:https://github.com/Hammerspoon/hammerspoon/releases2. 创建文件
~/.hammerspoon/init.lua3. 写入如下内容,自行增加耳机的关键字和希望的目标音量参数,记得保存
--------------------------------------------------
-- 配置区
--------------------------------------------------
-- 目标耳机关键词(模糊匹配)
local TARGET_DEVICE_PATTERNS = {
"AirPods",
"AirPods Pro",
"AirPods Max",
"Sony"
}
-- 目标耳机连接后的默认音量(0 - 100)
local TARGET_DEVICE_VOLUME = 25
-- 只有当前音量 > 该值时,才会触发自动设置
local VOLUME_TRIGGER_THRESHOLD = 30
--------------------------------------------------
-- 状态区(防抖)
--------------------------------------------------
-- 记录上一次的输出设备名
local lastOutputDeviceName = nil
--------------------------------------------------
-- 逻辑区
--------------------------------------------------
-- 判断是否是目标耳机
local function isTargetDevice(deviceName)
if not deviceName then return false end
for _, pattern in ipairs(TARGET_DEVICE_PATTERNS) do
if string.find(deviceName, pattern) then
return true
end
end
return false
end
-- 处理音频设备变化
local function handleAudioDeviceChange()
local outputDevice = hs.audiodevice.defaultOutputDevice()
if not outputDevice then return end
local deviceName = outputDevice:name()
if not deviceName then return end
-- 防抖:设备没变就直接返回
if deviceName == lastOutputDeviceName then
return
end
lastOutputDeviceName = deviceName
if not isTargetDevice(deviceName) then
return
end
local currentVolume = outputDevice:volume()
if not currentVolume then return end
if currentVolume > VOLUME_TRIGGER_THRESHOLD then
outputDevice:setVolume(TARGET_DEVICE_VOLUME)
print(string.format(
"🎧 %s 已连接,音量从 %d%% 调整为 %d%%",
deviceName,
currentVolume,
TARGET_DEVICE_VOLUME
))
else
print(string.format(
"🎧 %s 已连接,当前音量 %d%% ≤ %d%%,未调整",
deviceName,
currentVolume,
VOLUME_TRIGGER_THRESHOLD
))
end
end
--------------------------------------------------
-- 启动 watcher
--------------------------------------------------
hs.audiodevice.watcher.setCallback(handleAudioDeviceChange)
hs.audiodevice.watcher.start()
print(string.format(
"🎧 耳机自动音量管理已启动(目标 %d%%,触发阈值 %d%%,已启用防抖)",
TARGET_DEVICE_VOLUME,
VOLUME_TRIGGER_THRESHOLD
))
1. 打开
Hammerspoon进行Reload config1. 在Hammerspoon控制台会看到相关日志,成功。
最后
如果佬有其他更好的方案,欢迎分享。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: oiil)
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OnePlus(一加)刘老板被地区“通缉”了
详细搜,
Yahoo News
大陸知名手機OnePlus違法在台挖角70工程師 士檢通緝創辦人劉作虎
中國大陸手機名牌 OnePlus 深圳萬普拉斯公司涉嫌非法在台招募70多名工程師,匯入金額約23億元。士林地檢署今天依違反兩岸人民關係條例,起訴兩名台籍幹部,並發布通緝OnePlus創辦人劉作虎。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 雪梨纽西兰希思露甘奶迪)
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详细搜,
刘作虎 台湾地区就有了,国内暂时还没报道就不发详细了Yahoo News
大陸知名手機OnePlus違法在台挖角70工程師 士檢通緝創辦人劉作虎
中國大陸手機名牌 OnePlus 深圳萬普拉斯公司涉嫌非法在台招募70多名工程師,匯入金額約23億元。士林地檢署今天依違反兩岸人民關係條例,起訴兩名台籍幹部,並發布通緝OnePlus創辦人劉作虎。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 雪梨纽西兰希思露甘奶迪)
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copilot不能用了,有遇到过的吗
选的是sonnet模型啊
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via LINUX DO - 最新话题 (author: gpl)
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选的是sonnet模型啊
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via LINUX DO - 最新话题 (author: gpl)
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过年期间小猫怎么办
年假15天大家怎么解决小猫的问题
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via LINUX DO - 最新话题 (author: luoxia)
年假15天大家怎么解决小猫的问题
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via LINUX DO - 最新话题 (author: luoxia)
数字人民币是咩啊?转成数字人民币有什么好处和坏处么?
数字人民币是什么?跟我们现在使用支付宝和微信,银行卡付款有什么本质区别?听说如果把现在张户里的钱转成数字人民币之后,就相当于给你的每一笔钱都加了gps?被诈骗之后就可以追溯回来了么?
10 posts - 6 participants
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Jiepijiang)
数字人民币是什么?跟我们现在使用支付宝和微信,银行卡付款有什么本质区别?听说如果把现在张户里的钱转成数字人民币之后,就相当于给你的每一笔钱都加了gps?被诈骗之后就可以追溯回来了么?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Jiepijiang)
github copilot是崩了吗?模型一个也没了
用的学生包 突然不能用了 模型都不见了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 未知)
用的学生包 突然不能用了 模型都不见了
10 posts - 7 participants
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 未知)
对于虫洞子板块切分社区的担忧
来不及解释了!构建虫洞,准备跃迁……
虫洞子板块(兴趣小组性质),只有加入其中后,才能看到其中的帖子,
↑ 在“话题”中不会看到未申请加入的虫洞子板块中的新帖动态推送。
加入子版块需要进行申请。
强烈建议始皇开一个科研相关的板块!!!joy
而建立子版块的起始点貌似是因为“科研”相比其他主板块主题,显得小众,所以始皇希望开一个“兴趣小组”。
🤔我的想法是:
如果只是小众话题建立私域子板块,感觉还挺合理的,对这部分小众专业内容进行小规模切分,既给这部分佬友提供了专门讨论的独立区域,又可以降低对此不感兴趣的老友们在推送信息流中寻找想要信息的难度。
但现在,不少相当大众的主流话题都开始建立虫洞子版块,如果我们只申请加入自己平时一眼感兴趣的子版块,长远看来,很可能导致较为严重的信息茧房。而若全都申请加入,是否又与建立子版块机制的初衷相冲突。。?
并且,也是因为不少子版块的主题相当大众,(有些甚至建立主版块可能都不为过)
原本佬友们“所见一致”的L站,势必会被切分成很多较大的块 🥲,且互相看不到对方。
我对这种情况感到很担忧。
如果未来子版块数量明显变多,也会明显提高佬友们在社区中找到自己想要信息的难度。
(比如:你想找到某个事物的相关信息,结果这个帖子发在了某个未加入的子版块中,那么你根本无法知晓它的存在,无从寻找)
我能想到的一些可能有助于改善这些情况的措施是
1,尽量降低较为大众主流的子板块的加入门槛(例如一键加入/退出)
2,控制非小众子板块建立的数量
3,合理控制、压实子版块的总数量
4,子版块的动态信息流是否有更好的处理方式?
例如在虫洞广场主版块中,开放显示所有子版块的所有帖子动态信息流。
佬友们可以专门进入虫洞(点进子版块)浏览垂类信息流,
也可在广场(虫洞广场主版块)开放地浏览所有子版块的信息流(但回帖互动需要加入相应子版块)。
以上只是我个人的理解和思考,无AI成分,可能会有各种局限,在此抛砖引玉,不知佬友们对这个问题怎么看呢。。 🤔
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Sunflowers)
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来不及解释了!构建虫洞,准备跃迁……
此版块大概用途是:分布着一个个专用版块/兴趣小组,加入者可见其中信息,可在其中参与互动。
虫洞子板块(兴趣小组性质),只有加入其中后,才能看到其中的帖子,
↑ 在“话题”中不会看到未申请加入的虫洞子板块中的新帖动态推送。
加入子版块需要进行申请。
强烈建议始皇开一个科研相关的板块!!!joy
这个在社区比较小众,没人挑大梁恐怕不行。找几个人愿意弄的,我们可以开一个兴趣小组。
而建立子版块的起始点貌似是因为“科研”相比其他主板块主题,显得小众,所以始皇希望开一个“兴趣小组”。
🤔我的想法是:
如果只是小众话题建立私域子板块,感觉还挺合理的,对这部分小众专业内容进行小规模切分,既给这部分佬友提供了专门讨论的独立区域,又可以降低对此不感兴趣的老友们在推送信息流中寻找想要信息的难度。
但现在,不少相当大众的主流话题都开始建立虫洞子版块,如果我们只申请加入自己平时一眼感兴趣的子版块,长远看来,很可能导致较为严重的信息茧房。而若全都申请加入,是否又与建立子版块机制的初衷相冲突。。?
并且,也是因为不少子版块的主题相当大众,(有些甚至建立主版块可能都不为过)
原本佬友们“所见一致”的L站,势必会被切分成很多较大的块 🥲,且互相看不到对方。
我对这种情况感到很担忧。
如果未来子版块数量明显变多,也会明显提高佬友们在社区中找到自己想要信息的难度。
(比如:你想找到某个事物的相关信息,结果这个帖子发在了某个未加入的子版块中,那么你根本无法知晓它的存在,无从寻找)
我能想到的一些可能有助于改善这些情况的措施是
1,尽量降低较为大众主流的子板块的加入门槛(例如一键加入/退出)
2,控制非小众子板块建立的数量
3,合理控制、压实子版块的总数量
4,子版块的动态信息流是否有更好的处理方式?
例如在虫洞广场主版块中,开放显示所有子版块的所有帖子动态信息流。
佬友们可以专门进入虫洞(点进子版块)浏览垂类信息流,
也可在广场(虫洞广场主版块)开放地浏览所有子版块的信息流(但回帖互动需要加入相应子版块)。
以上只是我个人的理解和思考,无AI成分,可能会有各种局限,在此抛砖引玉,不知佬友们对这个问题怎么看呢。。 🤔
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Sunflowers)
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这个设计妙不可言2026113
深夜语音聊天不扰民,初创公司 Shiftall 展示 Mutalk 2“鸭嘴兽”麦克风 - IT之家
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)
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深夜语音聊天不扰民,初创公司 Shiftall 展示 Mutalk 2“鸭嘴兽”麦克风 - IT之家
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)
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这不是一部让人“看得舒服”的剧,而是一部必须被看见的剧。
佬友们, 最近看了“反人类暴行”,感觉是心目中2025至今国产剧TOP1, 有机会一定要看啊, 从镜头,配乐到叙事都太牛了T T
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Eggward Han)
佬友们, 最近看了“反人类暴行”,感觉是心目中2025至今国产剧TOP1, 有机会一定要看啊, 从镜头,配乐到叙事都太牛了T T
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Eggward Han)
我也终于进来了,太不容易了,各位佬多多关照
🥰芜湖芜湖,向各位大佬学习
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via LINUX DO - 最新话题 (author: DeilverMan)
🥰芜湖芜湖,向各位大佬学习
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via LINUX DO - 最新话题 (author: DeilverMan)
今天进场 GOOG 12/18/26 340 Call
我的判断是谷歌今年至少看到 400,乐观情形可上看 450–500。所以进场了 GOOG 12/18/26 340 Call。
2026 年会是 AI 应用真正规模化落地的关键一年。在所有巨头里,确定性最高的依然是 Google,模型、算力、数据、分发场景都齐全,风险主要不在方向,而在节奏。
但问题也很清楚,市值体量太大,股价弹性不可能像中小成长股那样爆发。因此选择中长期 Call,用可控的方式引入杠杆,放大确定性收益。
不构成任何投资建议。🤝
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 一夏)
我的判断是谷歌今年至少看到 400,乐观情形可上看 450–500。所以进场了 GOOG 12/18/26 340 Call。
2026 年会是 AI 应用真正规模化落地的关键一年。在所有巨头里,确定性最高的依然是 Google,模型、算力、数据、分发场景都齐全,风险主要不在方向,而在节奏。
但问题也很清楚,市值体量太大,股价弹性不可能像中小成长股那样爆发。因此选择中长期 Call,用可控的方式引入杠杆,放大确定性收益。
不构成任何投资建议。🤝
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 一夏)
Claude Code tokens 耗费也太快了吧
第一次用claude code
写俩接口就耗费将近千万的tokens 🤣
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via LINUX DO - 最新话题 (author: IUV_L)
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第一次用claude code
写俩接口就耗费将近千万的tokens 🤣
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via LINUX DO - 最新话题 (author: IUV_L)
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搞郁闷了,佬们多个cc渠道商如何高效切换的?
目前手上有两三个cc中转站,我需要实现在不同终端下用不同的cc配置,尝试用了工具cc-Switch,但是它一切换,就会覆盖所有终端的配置,导致只能同时用一个配置。
然后尝试在终端中单独使用export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN/export ANTHROPIC_BASE_URL,还是会被cc-switch的配置覆盖。 😶
11 posts - 9 participants
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via LINUX DO - 最新话题 (author: swqq8520)
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目前手上有两三个cc中转站,我需要实现在不同终端下用不同的cc配置,尝试用了工具cc-Switch,但是它一切换,就会覆盖所有终端的配置,导致只能同时用一个配置。
然后尝试在终端中单独使用export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN/export ANTHROPIC_BASE_URL,还是会被cc-switch的配置覆盖。 😶
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via LINUX DO - 最新话题 (author: swqq8520)
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antigrivity 反重力 没法用了啊 几分钟就429 用完了
还没爽几天。。。大家cc现在用什么呢
公益站也不经用
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via LINUX DO - 最新话题 (author: johnwick)
还没爽几天。。。大家cc现在用什么呢
公益站也不经用
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via LINUX DO - 最新话题 (author: johnwick)
VSCode的Copilot炸了,我不会写代码了
就在刚刚,Copilot炸了。仓库已经被 issue 刷屏了
然后发现自己没了 ai 已经是不会写代码的废物了 🫠 只好停下工作
Copilot 怎么个回事,外接的 api 都不准用了现在
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 啁啾)
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就在刚刚,Copilot炸了。仓库已经被 issue 刷屏了
然后发现自己没了 ai 已经是不会写代码的废物了 🫠 只好停下工作
Copilot 怎么个回事,外接的 api 都不准用了现在
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Gemini3的视觉能力这么牛了吗
这是Gemini识别的图片
好像coser角色识别的有问题?但它居然能认出来这是Jojo里的场景吗😱
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 阿钖)
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这是Gemini识别的图片
好像coser角色识别的有问题?但它居然能认出来这是Jojo里的场景吗😱
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 阿钖)
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突然感觉 gemini cli 还是挺好用的 真挺丝滑
回来试试给 gpt接到 gemini cli中试试看
2 posts - 2 participants
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via LINUX DO - 最新话题 (author: mofas)
回来试试给 gpt接到 gemini cli中试试看
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被codex删库了,有没有可以预防的方法
今天用codex的时候,用着用着把我D盘清空了,应该是空间不够,然后codex清空了D盘
codex清空后,还假模假样的创建了之前原有的文件夹 😅
想问一下各位佬有预防的办法吗
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今天用codex的时候,用着用着把我D盘清空了,应该是空间不够,然后codex清空了D盘
codex清空后,还假模假样的创建了之前原有的文件夹 😅
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