弗莱慢

Secondhand Software Engineer，全干工程师，协助老板致富带头人

[Higgsfield AI 🧩 @higgsfield]

Our 95-minute AI feature film, Hell Grind, is now fully open-sourced for the Higgsfield Global Film Festival.

All the prompts and assets are public.

It was made for $500,000, screened in Cannes Market, and drew coverage from The Wall Street Journal, Variety, and BBC News.

[Film İzleyelim @onon_film]

35 senede aklımıza nasıl gelmedi

[Geek @geekbb]

不得不提 Shadowsocks 的作者在2015年这段回复：

[弗莱慢 @icediv]

@MUZI19751029 难道不是在两个猴子中间放一个隔板更有效，让俩猴子互相看不见，或者最次也是背靠背

[弗莱慢 @icediv]

@realPureNomad 还不是为了攀个贼牛逼的先古亲戚给自己涨涨面子

[𝐋𝐚𝐮𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞 @LaurenceMister]

弱智吧 又 封神发言💬

[Jingchao @alswl]

推荐一个老牌小工具：asciinema 🎬

它专门录终端操作，但不是录成视频，而是保存成很轻的文本记录。播放的时候像视频，实际内容还能复制、暂停、快进，放 README、文档、演示材料里都很舒服。

我最近做汇报演示，现场跑命令最怕两件事：网络抽风、手抖打错。后来干脆提前用 asciinema 录好一遍，汇报时直接播放，既像 live demo，又不会翻车。领导看的是效果，我保���的是血压。

这个项目也挺有意思，早期 CLI 是 Python 写的，3.0 直接用 Rust 重写，还加了 terminal live streaming。老工具继续长新牙。

适合这些场景：

录 CLI demo / 写 README 示例 / 做排障复现 / 给新人留操作说明 / 汇报时假装自己很稳 😄

终端世界里的“行车记录仪”，建议常备。

[mousepotato @iluciddreaming]

NVIDIA 丟了一個只有 0.6B 的語音辨識模型。

叫 Nemotron-3.5-ASR。

支援 40 種以上語言，即時串流輸出。

純 CPU 就能跑，不需要 GPU。

速度是官方 Nemo runtime 的 2.5 倍，辨識結果卻完全一致。

離線環境直接用，還能無縫整進你的 agent pipeline。

語音這塊，本地 agent 又多了一個又小又快的選擇。

[Amto @XAMTO_AI]

卧槽！你随便扔一首 YouTube 歌，它就能直接拆成 6 条独立音轨——人声、鼓、贝斯、吉他、钢琴、其他……全给你扒出来！

这工具叫 StemDeck，GitHub 开源项目，本地跑全程不上传、不注册、不花钱！它基于 Demucs 模型，拆完后给你一个接近 DAW 的界面：

静音、独奏、拉推子、缩波形、设循环、单轨下载、混音导出……想怎么玩就怎么玩。硬核亮点：

本地全速运行：自动识别 GPU，Apple Silicon 上快得飞起
智能分析：自动算 BPM、调性、响度，扒谱党狂喜
超灵活：想只拆几轨、留原声道做参考也行，处理中途随时取消 练歌、扒谱、做 remix、 stem 练习……全都能干。这波真香啊，比那些动不动就收费的云端分离服务爽多了！
https://t.co/KKoJd9PgT5自己搭起来玩，数据安全又免费，强烈推荐！

[karminski-牙医 @karminski3]

究极"拼好模"出现了! 字节跳动 Lance!

字节跳动刚发布了一个开源模型 Lance, 激活参数量只有 3B. 但是这个模型可以接受文本, 图片, 视频输入, 然后同时可以输出文本, 图片, 视频!

所以这一个模型就能完成像图片理解, 视频理解, 文生图, 图生图, 图片编辑, 文生视频, 图生视频, 视频编辑等任务.

而训练团队在技术报告中透露, 训练成本仅仅是 128 涨 A100 显卡 (按照大厂算力来说纯纯是把冗余算力拿来用了).

那为啥说是"拼好模"呢? 原因是团队并没有完全从0造轮子. 模型的视觉输入模块直接用了 Qwen2.5-VL-ViT (用来看图和视频), 而视觉输出模块是 Wan2.2_VAE (用来画画). 而��型本体是两个:

Lance_3B (用来做图片的理解、生成或编辑任务)
Lance_3B_Video (用来做视频相关的任务, 比如文生视频、图生视频)

所以, 这完全是一个研究性项目了, 而项目本身的亮点其实恰好是"拼得好". 这个模型不像之前许多自称为全能模型那样直接把大语言模型 (LLM) 和扩散模型 (Diffusion) 硬拼接在一起 (即所谓的 Pipeline 方案) .

而是在一个共享的交错序列 (Interleaved sequence) 中同时处理文本、图像和视频的上下文. 这样做最大的好处是统一了语义空间, 让模型的理解能力和性能更好. (从评测来看3B就接近了许多10B甚至20B模型的水平)

另外还引入了多任务协同. 简单来讲, 理解任务 (图片转向量) 和生成任务 (向量转图片) 在模型内部本身是互斥的. Lance 创新性地在同一个框架内加入了专用专家模块, 成功缓解了这种冲突, 让模型既能做 VQA (视觉问答) , 又能做图像/视频生成和编辑.

期待一波实际应用落地, 这个模型对于端侧和多模态 Agent 来讲意义是重大的, 有很多之前需要多个模型协作的场景都能用单个模型做了.

#lance #全模态模型

[瞎玩菌 @Blind___Gamer]

苹果把我当5岁小孩一样教

[Berryxia.AI @berryxia]

卧槽，这个模型真的有点东西啊!
看完后就想问什么时候可以上手啊！

Odyssey AI实验室刚刚扔出一个真正让人眼前一亮的家伙：Starchild-1。

这是全球第一个实时多模态世界模型。

它不只是生成画面，还能同时生成真实世界的声音。

视频里你能看到一个完整的场景：画面在动，声音同步响起，视觉和听觉完全融为一体，像真正活过来的世界模拟。

以前的世界模型大多只能“看”世界，现在Starchild-1直接学会了“听”。

这不仅仅是又一个视频生成工具，更大的意义是朝着通用世界模型又迈出的关键一步，真正理解并模拟物理世界的下一步。

Odyssey团队说，他们正在用这种新形式的多模态智能，重新定义AI对现实的认知。

[御坂鱼坂 @mikotossd0106]

黄仁勋喝蜜雪冰城要跑到中国，而我家楼下就能喝到，我只能说有人一出生就在罗马

[Geek Lite @QingQ77]

一套生产级的开源水培自动化控制系统，填补业余 DIY 装置和昂贵工业自动化之间的差距，支持 ESP32 硬件、MQTT 遥测和实时 Web 仪表板。

https://t.co/TNku4yMrQj

HydroponicOne 是水培种植的 IoT 全套方案。ESP32 负责读 pH、EC、水位、温湿度这些传感器数据，走加密 MQTT 送到 Fastify 后端，React 前端通过 WebSocket 实时刷新。存数据用 PostgreSQL 管配置、InfluxDB 管时序数据。固件升级走 RSA 签名 OTA，安全可靠。项目不光有代码，还给了 PCB 设计、3D 打印外壳和接线图，能直接对接 Home Assistant 和 Telegram 告警。

[小樱💞｜实用工具分享 @xiaoying_eth]

Google 这波，等于把 GPU 黄牛的桌子掀了 🤯

VS Code 现在可以直接连接 Google Colab。

也就是说：

→ 在你自己的编辑器里，白嫖一张 T4 GPU
→ 代码和文件在本地，算力用 Google 的

链接：
https://t.co/VTtRT2u8oc

[芋头 Leohearts🔮 @TaroLeohearts]

家里没有多余的电视盒子了，电视的性能也不是很好，怎么办呢？刚好软路由上有个 HDMI，于是...
向您介绍：LineageOS in LXC(Waydroid) on Fedora in LXC on OpenWrt，无须虚拟化，直接跑在 OpenWrt 的 kernel 和 sysfs 上的 Android！
#工科女魅力时刻

[Brian Ratliff @BrierRat]

Claude CAD (Claude Code hooked up to an MCP CAD viewer) uses scripted parametric CAD to build. Build123d and CadQuery are python open source libraries built around the OCCT kernel.

Scripting is fundamentally different from packaged parametric CAD. Patterning, conditionals, configurations are all native with scripted parametric CAD. In addition, you get github for diffs and versioning and anything else you could possibly want out of a PLM system.

And, because Claude is very good at reasoning over code, it can manipulate these scripts with much more finesse than packaged CAD. Need to sweep over a parametric variable? Easy, just program it in. Check for collisions or interference? Just build it into the script. Morph geometry conditional to a particular parameter or integrate information from analysis? It’s just code.

You can even build PLM approvals and release information into STEP files themselves, and the released STEP itself can be used as the source of truth.

Moving from CAD models to drawings is still an issue, but given what I’ve seen of Solidworks and Creo drawing packages, I‘m sure a fairly lightweight solution can be built. Maybe it already has—I don’t think anyone is super-impressed by commercial CAD drawing packages.

If drawings and curmudgeon-ism are the only things standing in the way of AI augmented CAD, I’m sure we can figure it out and free the ME field from packaged CAD lock-in.

[泊舟 @bozhou_ai]

自学 Vibe Coding 看这三个��源项目就够，不用买课

很多 AI Coding 课程的素材都从这里来，原始版本反而更系统

1. Easy-Vibe
DataWhale 出品的系统教程，5k stars。分三阶段：从 AI 编程小游戏入门，到产品创意 + Web 原型，再到桌面应用和多 Agent 协作。零基础友好，中文为主
https://t.co/l6AqSDDUCC

2. vibe-coding-cn
原 EnzeD/vibe-coding 的中文翻译版，11k stars。三块内容：Prompt 提示词、Skill 技能库、Workflow 工作流。强调规划先行、模块拆分、接口在前，把 vibe coding 从随性即兴变成可重复工程
https://t.co/cYzLgpb0i5

3. awesome-vibe-coding
最全的 Vibe Coding 资源 awesome list，4k stars。覆盖浏览器工具、IDE、移动端 App、插件、CLI 工具。所有主流 vibe coding 工具的总目录
https://t.co/oWP4NoWDGl

先把这三个读完，你对AI Coding 会有一个全新的认知

[娜美知识库 @fhwofjow51260]

在 GitHub 上发现 fanqiang 这个项目，名字起得直白，内容却极其丰富。

从翻墙软件怎么下、苹果美区 账号怎么注册，到怎么自己搭 VPS、搞软路由，一步步全给你写清楚了。

GitHub：https://t.co/Milp5WJTWg

更新了快十年，累计4w多star，涵盖 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 全平台教程。