AI 制图后的水印，求一个解决方案！
自己拍的照片（技术不咋地），找即梦4 给我优化了一下，效果是挺满意的。
但是导出有水印就很尴尬。
毕竟原图是自己拍的，结果弄成了 AI 造的。
佬友们咋处理这种事？
PS：求免费！求免费！小量，不想买会员。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: pikaQ)
自己拍的照片（技术不咋地），找即梦4 给我优化了一下，效果是挺满意的。
但是导出有水印就很尴尬。
毕竟原图是自己拍的，结果弄成了 AI 造的。
佬友们咋处理这种事？
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明天去嵊州玩，佬友们有推荐的美食吗？
除了小笼包。两天一夜，嘿嘿
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小黑喵)
除了小笼包。两天一夜，嘿嘿
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小黑喵)
IPv6测试网站test-ipv6将在2025年12月关闭
常用的检测网络和浏览器是否支持IPv6的网站 test-ipv6.com 会在2025年12月关闭 :tieba_087:
详情请见test-ipv6.com的关闭
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 林林子)
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常用的检测网络和浏览器是否支持IPv6的网站 test-ipv6.com 会在2025年12月关闭 :tieba_087:
详情请见test-ipv6.com的关闭
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 林林子)
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现在有没有支持调用Qwen-Image-Edit的AI客户端？
rt，最近打算试试Qwen-Image-Edit，发现CherryStudio的绘图里面无法调用，尝试在对话里面设置模型为Qwen-Image-Edit也不行，修改端点，强制使用/v1/image/generation也不行，加自定义请求头也不行。
来问问佬友们有没有支持Qwen-Image-Edit的AI本地客户端 :tieba_087:
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Pomelo_neko)
rt，最近打算试试Qwen-Image-Edit，发现CherryStudio的绘图里面无法调用，尝试在对话里面设置模型为Qwen-Image-Edit也不行，修改端点，强制使用/v1/image/generation也不行，加自定义请求头也不行。
来问问佬友们有没有支持Qwen-Image-Edit的AI本地客户端 :tieba_087:
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請教怎樣在app上用外國的大模型
想弄個app做給自己及朋友用，加入openai , gemini 等聲音影像等多模態模型， 但中港網用不到嘛（除非用梯子）, 想問大家如何比較方便去處理這個問題呢
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Marklolo)
想弄個app做給自己及朋友用，加入openai , gemini 等聲音影像等多模態模型， 但中港網用不到嘛（除非用梯子）, 想問大家如何比較方便去處理這個問題呢
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Marklolo)
该回应是很久以前创建的，它不能再被修改或移除。
这种情况是为什么，好像是第二次了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: (=・ω・=))
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这种情况是为什么，好像是第二次了
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[日拱一卒笔记篇5-2]2025/10/04
[ 🚨笔记并非抄书，多为个人想法，且只会记录自己认为需要复习的内容，请勿盲目当作教材使用🚨]
线性代数第四章（课本阅读笔记）
第四章 线性方程组
1. 线性方程组的三种形式
● ① 普通形式
\begin{cases} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + \cdots + a_{1n}x_n = b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + \cdots + a_{2n}x_n = b_2 \\ \vdots \\ a_{m1}x_1 + a_{m2}x_2 + \cdots + a_{mn}x_n = b_m \end{cases}
● 齐次方程：b_1 = b_2 = \cdots = b_m = 0 （右端全为0）；
● 非齐次方程：b_1,\dots,b_m 不全为0（右端至少一个非0）。
● ② 矩阵形式（AX=β）
设系数矩阵
A=\begin{pmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\ \vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\ a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn} \end{pmatrix},
变量向量
X=\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\\vdots\\x_n\end{pmatrix},
常数项向量
β=\begin{pmatrix}b_1\\b_2\\\vdots\\b_m\end{pmatrix},
方程组简记为：
AX = β
注：解方程组时，初等变换等价于对增广矩阵 (A|β) 做初等行变换。
● ③ 向量形式
记列向量
\alpha_1=\begin{pmatrix}a_{11}\\a_{21}\\\vdots\\a_{m1}\end{pmatrix},\quad \alpha_2=\begin{pmatrix}a_{12}\\a_{22}\\\vdots\\a_{m2}\end{pmatrix},\quad\dots,\quad \alpha_n=\begin{pmatrix}a_{1n}\\a_{2n}\\\vdots\\a_{mn}\end{pmatrix},
常数项向量
β=\begin{pmatrix}b_1\\b_2\\\vdots\\b_m\end{pmatrix},
方程组可表示为：
x_1\alpha_1 + x_2\alpha_2 + \cdots + x_n\alpha_n = β
方程组有无解，等价于 \beta 是否能被 \alpha_{1},...,\alpha_{n} 线性表示.
2. 方程组有无解的判定方法
● 对齐次方程组 AX=0 ● 若 r(A)=n （列满秩），则仅有零解； ● 若 r(A)<n ，则 \alpha_1,\dots,\alpha_n 线性相关，存在不全为0的 x_i 使得
x_1\alpha_1+\cdots+x_n\alpha_n=0，即有非零解。
● 对非齐次方程组 AX=β ● 若 r(A) \neq r(\overline{A}) ，则 β 不能被 \alpha_1,\dots,\alpha_n 线性表示，无解； ● 若 r(A)=r(\overline{A}) ，则 β 能被 \alpha_1,\dots,\alpha_n 线性表示，有解： 1. 若 r(A)=r(\overline{A})=n，则 \alpha_1,\dots,\alpha_n 线性无关，β 表示唯一，唯一解； 2. 若 r(A)=r(\overline{A})<n，则 \alpha_1,\dots,\alpha_n 线性相关，β 表示不唯一，无穷多解。
3. 线性方程组解的结构与性质
● ① 齐次解的性质
若 ξ_1,\dots,ξ_s 是 AX=0 的解，则其线性组合
k_1ξ_1+\cdots+k_sξ_s
仍是 AX=0 的解（齐次解空间对线性组合封闭）。
● ② 非齐次解的性质
设 η 是 AX=β 的特解，ξ 是 AX=0 的解，则
ξ+η
是 AX=β 的解（非齐次解 = 齐次解 + 特解）。
● ③ 解的线性组合
若 η_1,\dots,η_s 是 AX=β 的解，令
η=k_1η_1+\cdots+k_sη_s,
则：
● 当 k_1+\cdots+k_s=0 时，η 是 AX=0 的解；
● 当 k_1+\cdots+k_s=1 时，η 是 AX=β 的解。
4. 齐次方程组的解法及基础解系
● ① 基础解系的定义
齐次方程组 AX=0 的基础解系是满足以下条件的解向量组 ξ_1,\dots,ξ_s：
1. 是 AX=0 的解；
2. 线性无关；
3. 能表示 AX=0 的所有解（极大无关组）。
注：基础解系的个数 $$s=n-r(A)$$（$$n$$ 为变量数，$$r(A)$$ 为系数矩阵秩）。
● ② 求齐次通解的步骤 1. 写出系数矩阵 A； 2. 将 A 化为 最简行阶梯形； 3. 确定 r(A)，找出 自由变量（个数为 $n-r(A)$）； 4. 令每个自由变量为1，其余为0，得到基础解系 ξ_1,\dots,ξ_{n-r(A)}； 5. 通解为基础解系的线性组合：
X = k_1ξ_1 + k_2ξ_2 + \cdots + k_{n-r(A)}ξ_{n-r(A)}, \quad (k_1,\dots,k_{n-r(A)} \in \mathbb{R})
5. 非齐次方程组的解法
● 求非齐次通解的步骤 1. 写出增广矩阵 \overline{A}=(A|β)，化为最简行阶梯形； 2. 判断解的存在性（ r(A)=r(\overline{A}) 才有解）； 3. 确定自由变量（个数为 n-r(A) ），解出通解结构； 4. 令所有自由变量为0，得到 特解 η； 5. 求对应齐次方程组 AX=0 的基础解系 ξ_1,\dots,ξ_{n-r(A)}； 6. 通解为“齐次通解 + 特解”：
X = k_1ξ_1 + \cdots + k_{n-r(A)}ξ_{n-r(A)} + η, \quad (k_1,\dots,k_{n-r(A)} \in \mathbb{R})
6.同解与公共解
公共解
● 定义：若向量 \xi 同时满足齐次方程组 AX=0 和 BX=0，则称 \xi 为两方程组的公共解（即 \xi 是 AX=0 的解，也是 BX=0 的解）。
● 求法：
1. 联立方程组法：公共解即为联立方程组的解：
\begin{pmatrix} A \\ B \end{pmatrix}X = 0
2. 代入通解法：若 BX=0 的通解为
k_1\xi_1 + k_2\xi_2 + \cdots + k_s\xi_s
（ \xi_1,\dots,\xi_s 为 BX=0 的基础解系），将其代入 AX=0，求出常数 k_1,\dots,k_s 的约束关系，再回代得公共解；
3. 通解相等法：令 AX=0 和 BX=0 的通解相等：
k_1\xi_1+\cdots+k_{n-r(A)}\xi_{n-r(A)} = l_1\eta_1+\cdots+l_{n-r(B)}\eta_{n-r(B)}
解出任意常数需满足的条件，代入任一通解得公共解。
同解方程组
● 定义：若 AX=0 和 BX=0 的解完全相同（即 AX=0 的解都是 BX=0 的解，且 BX=0 的解都是 AX=0 的解），则称两方程组同解。
● 性质：
1. 同解方程组的基础解系一定是等价向量组（可互相线性表示）；
2. 行等价的矩阵（初等行变换可互相转化）对应的方程组必同解（行变换不改变解的结构）。
● 同解的条件：
1. 必要条件：若 AX=0 和 BX=0 同解，则：
r(A) = r(B)
（理由：解空间维度相等，即 n - r(A) = n - r(B) ）。
2. 部分条件（常用推论）：
● 若 AX=0 的解都是 BX=0 的解，则 r(A) \geq r(B)
（理由：AX=0 的解空间维度 n - r(A) \leq BX=0 的解空间维度 n - r(B) ，故 r(A) \geq r(B) ）。
● 若 AX=0 的解都是 BX=0 的解，且 r(A) = r(B)，则 AX=0 和 BX=0 必同解
[ 🚨笔记并非抄书，多为个人想法，且只会记录自己认为需要复习的内容，请勿盲目当作教材使用🚨]
线性代数第四章（课本阅读笔记）
第四章 线性方程组
1. 线性方程组的三种形式
● ① 普通形式
\begin{cases} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + \cdots + a_{1n}x_n = b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + \cdots + a_{2n}x_n = b_2 \\ \vdots \\ a_{m1}x_1 + a_{m2}x_2 + \cdots + a_{mn}x_n = b_m \end{cases}
● 齐次方程：b_1 = b_2 = \cdots = b_m = 0 （右端全为0）；
● 非齐次方程：b_1,\dots,b_m 不全为0（右端至少一个非0）。
● ② 矩阵形式（AX=β）
设系数矩阵
A=\begin{pmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\ \vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\ a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn} \end{pmatrix},
变量向量
X=\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\\vdots\\x_n\end{pmatrix},
常数项向量
β=\begin{pmatrix}b_1\\b_2\\\vdots\\b_m\end{pmatrix},
方程组简记为：
AX = β
注：解方程组时，初等变换等价于对增广矩阵 (A|β) 做初等行变换。
● ③ 向量形式
记列向量
\alpha_1=\begin{pmatrix}a_{11}\\a_{21}\\\vdots\\a_{m1}\end{pmatrix},\quad \alpha_2=\begin{pmatrix}a_{12}\\a_{22}\\\vdots\\a_{m2}\end{pmatrix},\quad\dots,\quad \alpha_n=\begin{pmatrix}a_{1n}\\a_{2n}\\\vdots\\a_{mn}\end{pmatrix},
常数项向量
β=\begin{pmatrix}b_1\\b_2\\\vdots\\b_m\end{pmatrix},
方程组可表示为：
x_1\alpha_1 + x_2\alpha_2 + \cdots + x_n\alpha_n = β
方程组有无解，等价于 \beta 是否能被 \alpha_{1},...,\alpha_{n} 线性表示.
2. 方程组有无解的判定方法
● 对齐次方程组 AX=0 ● 若 r(A)=n （列满秩），则仅有零解； ● 若 r(A)<n ，则 \alpha_1,\dots,\alpha_n 线性相关，存在不全为0的 x_i 使得
x_1\alpha_1+\cdots+x_n\alpha_n=0，即有非零解。
● 对非齐次方程组 AX=β ● 若 r(A) \neq r(\overline{A}) ，则 β 不能被 \alpha_1,\dots,\alpha_n 线性表示，无解； ● 若 r(A)=r(\overline{A}) ，则 β 能被 \alpha_1,\dots,\alpha_n 线性表示，有解： 1. 若 r(A)=r(\overline{A})=n，则 \alpha_1,\dots,\alpha_n 线性无关，β 表示唯一，唯一解； 2. 若 r(A)=r(\overline{A})<n，则 \alpha_1,\dots,\alpha_n 线性相关，β 表示不唯一，无穷多解。
3. 线性方程组解的结构与性质
● ① 齐次解的性质
若 ξ_1,\dots,ξ_s 是 AX=0 的解，则其线性组合
k_1ξ_1+\cdots+k_sξ_s
仍是 AX=0 的解（齐次解空间对线性组合封闭）。
● ② 非齐次解的性质
设 η 是 AX=β 的特解，ξ 是 AX=0 的解，则
ξ+η
是 AX=β 的解（非齐次解 = 齐次解 + 特解）。
● ③ 解的线性组合
若 η_1,\dots,η_s 是 AX=β 的解，令
η=k_1η_1+\cdots+k_sη_s,
则：
● 当 k_1+\cdots+k_s=0 时，η 是 AX=0 的解；
● 当 k_1+\cdots+k_s=1 时，η 是 AX=β 的解。
4. 齐次方程组的解法及基础解系
● ① 基础解系的定义
齐次方程组 AX=0 的基础解系是满足以下条件的解向量组 ξ_1,\dots,ξ_s：
1. 是 AX=0 的解；
2. 线性无关；
3. 能表示 AX=0 的所有解（极大无关组）。
注：基础解系的个数 $$s=n-r(A)$$（$$n$$ 为变量数，$$r(A)$$ 为系数矩阵秩）。
● ② 求齐次通解的步骤 1. 写出系数矩阵 A； 2. 将 A 化为 最简行阶梯形； 3. 确定 r(A)，找出 自由变量（个数为 $n-r(A)$）； 4. 令每个自由变量为1，其余为0，得到基础解系 ξ_1,\dots,ξ_{n-r(A)}； 5. 通解为基础解系的线性组合：
X = k_1ξ_1 + k_2ξ_2 + \cdots + k_{n-r(A)}ξ_{n-r(A)}, \quad (k_1,\dots,k_{n-r(A)} \in \mathbb{R})
5. 非齐次方程组的解法
● 求非齐次通解的步骤 1. 写出增广矩阵 \overline{A}=(A|β)，化为最简行阶梯形； 2. 判断解的存在性（ r(A)=r(\overline{A}) 才有解）； 3. 确定自由变量（个数为 n-r(A) ），解出通解结构； 4. 令所有自由变量为0，得到 特解 η； 5. 求对应齐次方程组 AX=0 的基础解系 ξ_1,\dots,ξ_{n-r(A)}； 6. 通解为“齐次通解 + 特解”：
X = k_1ξ_1 + \cdots + k_{n-r(A)}ξ_{n-r(A)} + η, \quad (k_1,\dots,k_{n-r(A)} \in \mathbb{R})
6.同解与公共解
公共解
● 定义：若向量 \xi 同时满足齐次方程组 AX=0 和 BX=0，则称 \xi 为两方程组的公共解（即 \xi 是 AX=0 的解，也是 BX=0 的解）。
● 求法：
1. 联立方程组法：公共解即为联立方程组的解：
\begin{pmatrix} A \\ B \end{pmatrix}X = 0
2. 代入通解法：若 BX=0 的通解为
k_1\xi_1 + k_2\xi_2 + \cdots + k_s\xi_s
（ \xi_1,\dots,\xi_s 为 BX=0 的基础解系），将其代入 AX=0，求出常数 k_1,\dots,k_s 的约束关系，再回代得公共解；
3. 通解相等法：令 AX=0 和 BX=0 的通解相等：
k_1\xi_1+\cdots+k_{n-r(A)}\xi_{n-r(A)} = l_1\eta_1+\cdots+l_{n-r(B)}\eta_{n-r(B)}
解出任意常数需满足的条件，代入任一通解得公共解。
同解方程组
● 定义：若 AX=0 和 BX=0 的解完全相同（即 AX=0 的解都是 BX=0 的解，且 BX=0 的解都是 AX=0 的解），则称两方程组同解。
● 性质：
1. 同解方程组的基础解系一定是等价向量组（可互相线性表示）；
2. 行等价的矩阵（初等行变换可互相转化）对应的方程组必同解（行变换不改变解的结构）。
● 同解的条件：
1. 必要条件：若 AX=0 和 BX=0 同解，则：
r(A) = r(B)
（理由：解空间维度相等，即 n - r(A) = n - r(B) ）。
2. 部分条件（常用推论）：
● 若 AX=0 的解都是 BX=0 的解，则 r(A) \geq r(B)
（理由：AX=0 的解空间维度 n - r(A) \leq BX=0 的解空间维度 n - r(B) ，故 r(A) \geq r(B) ）。
● 若 AX=0 的解都是 BX=0 的解，且 r(A) = r(B)，则 AX=0 和 BX=0 必同解
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[日拱一卒笔记篇5-2]2025/10/04 [ 🚨笔记并非抄书，多为个人想法，且只会记录自己认为需要复习的内容，请勿盲目当作教材使用🚨] 线性代数第四章（课本阅读笔记） 第四章 线性方程组 1. 线性方程组的三种形式 ● ① 普通形式 \begin{cases} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + \cdots + a_{1n}x_n = b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + \cdots + a_{2n}x_n = b_2 \\ \vdots \\ a_{m1}x_1…
（理由：解空间维度相同且包含，故解空间完全相等）。
● 要证列数相同的 A 和 B 秩相等，可证 AX=0和BX=0 是同解方程组。
● 行数相同，可先转置，证明 A^{T}X=0和B^{T}X=0 是同解方程组。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: AethroGnosis)
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● 要证列数相同的 A 和 B 秩相等，可证 AX=0和BX=0 是同解方程组。
● 行数相同，可先转置，证明 A^{T}X=0和B^{T}X=0 是同解方程组。
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New Free Game Found - By Reddit Scraper
Zomborg
Platform: Steam
Game ID: 1424132
Game Url: Zomborg
free type: Keep Forever
start time: N/A
end time: N/A
Source Url: https://www.reddit.com/r/freegames/comments/1nxvi3p/save_100_on_zomborg_on_steam/
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!addlicense asf s/1424132claude code Headless mode 有啥最佳实践
看看佬们都是怎么来使用 Headless mode
据说很强大
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via LINUX DO - 最新话题 (author: jiji262)
看看佬们都是怎么来使用 Headless mode
据说很强大
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安卓手机如何设置默认的google pay
安卓手机登录了多个google账号，之前默认的google pay账号出问题了，现在想切换其他账号为默认的google pay，找不到切换默认设置google pay账号的地方，有没有佬友知道如何设置的？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: edawrz)
安卓手机登录了多个google账号，之前默认的google pay账号出问题了，现在想切换其他账号为默认的google pay，找不到切换默认设置google pay账号的地方，有没有佬友知道如何设置的？
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firefox总感觉慢半拍是为什么？
具体表现为加载条长时间显示，和重新加载为x而不是o。其实也没什么，但是就是感觉慢这一下难受。是的就是互联网焦虑症。
13 posts - 8 participants
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 李)
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具体表现为加载条长时间显示，和重新加载为x而不是o。其实也没什么，但是就是感觉慢这一下难受。是的就是互联网焦虑症。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 李)
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游戏录制，难道要放弃了n卡了吗
之前都是用n卡的倒计时三分钟录制，这样在有撞大运的操作的时候可以及时保存下来 🥰
直到有一天我发现alz+z唤不出来录制的控制面板了，之前的Geforce experience也不见了，多了一个奇怪的Nvidia app，打还打不开。
nvidia里面一堆驱动一堆缓存什么的也给我电脑整的乱乱的 😣😣
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via LINUX DO - 最新话题 (author: CallMe)
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之前都是用n卡的倒计时三分钟录制，这样在有撞大运的操作的时候可以及时保存下来 🥰
直到有一天我发现alz+z唤不出来录制的控制面板了，之前的Geforce experience也不见了，多了一个奇怪的Nvidia app，打还打不开。
nvidia里面一堆驱动一堆缓存什么的也给我电脑整的乱乱的 😣😣
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哈基米：脑袋晕晕的
这个活爹又给我上传什么了…
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 我是 林可欣!)
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这个活爹又给我上传什么了…
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发张coding梗图
DC看到的 觉得很有意思 转发了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Junglecola)
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DC看到的 觉得很有意思 转发了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Junglecola)
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[日拱一卒日记篇5]2025/10/04
没精力了，简单写一下吧 👋
起床时间：5:40
户外行走：5:56~6:44 3.32km
回到家吃饭，然后休息了会（听音乐30min）
自习室：8:33~11:17
回家吃饭，刷手机，午休
自习室：14:25~16:15
户外行走：16:22~17:44 6.04km
回去洗澡，吃饭，中间休息了好一会，时间记不太清
大概19:30开始写笔记，写到22:30，还剩一篇没完成，今天看来是没戏了
明天得减少摸鱼时间了/明天得减少摸鱼时间了/明天得减少摸鱼时间了/明天得减少摸鱼时间了
1.我今天为自己注入了哪些善因：给予了他人鼓励。
2.我今天有没有一次照心镜的机会：少说话可以避免很多事情的发送。可说可不说，那就别说。
3.我今天有没有感受到外界一丝一毫的善意：有，别人的夸赞。
4.我此刻还有没有污水没有处理干净：好像没有了。
5.和自己说，无论怎样，今天都辛苦了：今天辛苦了。
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没精力了，简单写一下吧 👋
起床时间：5:40
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回到家吃饭，然后休息了会（听音乐30min）
自习室：8:33~11:17
回家吃饭，刷手机，午休
自习室：14:25~16:15
户外行走：16:22~17:44 6.04km
回去洗澡，吃饭，中间休息了好一会，时间记不太清
大概19:30开始写笔记，写到22:30，还剩一篇没完成，今天看来是没戏了
明天得减少摸鱼时间了/明天得减少摸鱼时间了/明天得减少摸鱼时间了/明天得减少摸鱼时间了
1.我今天为自己注入了哪些善因：给予了他人鼓励。
2.我今天有没有一次照心镜的机会：少说话可以避免很多事情的发送。可说可不说，那就别说。
3.我今天有没有感受到外界一丝一毫的善意：有，别人的夸赞。
4.我此刻还有没有污水没有处理干净：好像没有了。
5.和自己说，无论怎样，今天都辛苦了：今天辛苦了。
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deepseek降智了？
我学小语种，让deepseek翻译一下，给我来了一串替换字符？
估计deepseek现在都不怎么认真开发了
之前很好，就最近降智商了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 山河)
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我学小语种，让deepseek翻译一下，给我来了一串替换字符？
估计deepseek现在都不怎么认真开发了
之前很好，就最近降智商了
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Opera 开始邀请早期用户体验其即将推出的 AI 浏览器 Neon
抢先版 59.90美元 ，9 个月，9 个月后：$19.90/月
可抢先使用它的“Agentic 浏览功能”（让 AI 代你逛网页、执行任务），还有一堆早鸟福利。
核心功能：
Tasks：在浏览器里用“工作区/标签 + AI 服务”来组织任务。
Chat：浏览器上下文聊天，支持 Gemini & GPT。
Do：AI operator 帮你导航网页/执行网站上的操作（像“点按钮、翻页、表单填写”）。
Make：云端虚拟电脑的 AI operator，替你在“云电脑”里跑任务（理论上可做本机做不到/不想占本机资源的活）。
Cards：创建/使用“提示词卡片”（Prompt Cards），一键复用。
其他功能：
文件/图片上传、图片生成、语音转文字/文字转语音、视频生成（依托 Make）。
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