Vanilla

Maximum call stack size exceeded

[stdrc @istdrc]

https://t.co/Jaamx6xHvH

[Vanilla @xiaofengdong]

@tobi not a fancy one but at least 128G RAM and fun

[Vanilla @xiaofengdong]

类似的服务还有 mumu 模拟器，其实也可以用来做类似的事情但是没有 UU 远程更直观好用。而除了可以用来连接你的 linux ssh 之外，其他的用法也有很多，例如你可以把 NAS 里的 Jellyfin/Photos/llama.cpp/codeserver也用这种方式丝滑代理出来。毕竟对于UU设计目标远程打游戏的场景来说这些都更简单。

[Vanilla @xiaofengdong]

最近都在说 UU 远程很好用，我也试了下，感觉最实用不是远程桌面，也不是很多人推荐的终端功能。真正的杀手锏是利用其端口映射功能让没有被支持的系统例如 Linux/WSL 来使用 UU 的远程功能。这个办法可以让 WSL/Omarchy/Herdr 之类的最大程度保持稳定体验和原生使用习惯。具体见 Thread 详情。

[Vanilla @xiaofengdong]

有人可能会问为什么要这样做，而不是直接用 tailscale/CF 打洞。我相信真正深度使用过的人就知道原因。自建 tailscale DERP 服务器的延迟远远大于 UU远程自己的服务器，UU远程的 UDP 服务器实测非常丝滑，几乎和局域网一样的效果。如果有人知道怎么自建 UDP 中转并且优化体验我第一个安装。

[Vanilla @xiaofengdong]

前提条件，你有一台 Windows/MacOS 可以在局域网内跑 UU 远程作为一个跳板机器。这样你出门的时候可以连到这个跳板机器上。或许你真正使用的服务不是你的 windows 桌面，距离来说是一台 wsl，那你可以直接设置端口转发把这个 wsl 下的端口类似于 ssh tunnel 一样转发到你的远程客户端（例如 macos）上，然后就可以愉快的本地 ssh 127.0.0.1:12022 实际上路径是 mac -> win(uu远程机器) -> wsl(linux)。再配合 herdr --remote xxxx 就可以非常丝滑了。

[Vanilla @xiaofengdong]

@hzlzh raycast 里可以直接快捷键 move window 这种场景很好用

[Vanilla @xiaofengdong]

@SeabornLi 不少 terminal 例如 iterm2 ghostty 也有这种功能，配合 herdr 跑 agent 非常方便

[Mustafa. @oprydai]

one of the best investments you can make in your 20s is building a hardware homelab.

not all investments belong in a portfolio.

some belong on your desk.

start small:

• 3d printer → turn cad into physical parts
• soldering station → build and repair electronics
• multimeter + oscilloscope → learn to measure reality
• arduino + esp32 → make code touch the physical world
• raspberry pi → linux, networking, edge compute
• motors + sensors → learn motion, feedback, control
• basic mechanical tools → cut, drill, assemble, modify

then actually use it.

design a mechanism. print it. wire the electronics. write the firmware. measure what went wrong. rebuild it.

every project leaves you with something more valuable than the object itself:

better intuition.

after a few years, you don’t just own a small lab.
you’ve built the ability to take an idea from your head → software → electronics → mechanics → physical reality.

that capability compounds for decades.

[Vanilla @xiaofengdong]

@zyli6269 @__oQuery @elonmusk 感觉差不多 grok 体感上因为速度更快所以消耗更快，但是没有 thinking 循环时做的又快又好！

[Vanilla @xiaofengdong]

@0xAncientTwo @turingou local agent 其实想要 scaling 起来也不是那么容易，首先就是要有虚拟机，这一点 docker sandbox 可以解决。其次就是 ssd/网络要能跟上，前者还可以花钱，后者网络就比较麻烦了，尤其是家庭宽带。

[Vanilla @xiaofengdong]

@passluo 我是 docker sandbox 也还行

[Vanilla @xiaofengdong]

我选择自己 DIY 128G 服务器加 docker sandbox 来做 agent 虚拟化。运行一周感觉良好。玩腻了没准还能加价卖出去。#grokbot

[Vanilla @xiaofengdong]

@zcm1119 问题是打开 gpt 之后找半天都没有看到升级到 plus/pro 的选项啊！根本没有 upgrade plan 的按钮则咋整

[Vanilla @xiaofengdong]

感谢小米，发了两个亿 credit 价值99一个月，这一个月好好体验一下争取能写点有用的反馈。

[Vanilla @xiaofengdong]

Vibe in public 100天，第一个项目在 https://t.co/97pMKxZxqu 的加持下几句话做出来了，一个持续监控 windows 下电脑硬件温度等信息的小工具。
https://t.co/b9c9qlj8Ja

记得先安装 lite monitor https://t.co/FtB1SVmeGf 再打开开机启动和网页版显示

[Vanilla @xiaofengdong]

@zhuzhuzacx unsloth 的就很好 q4 3090 很稳

[Vanilla @xiaofengdong]

试过了好几个 qwen3.6 的变种，且不说tps 会不会更高以及高多少，相同 quant下除了官方和 unsloth 的其他变种都多少有工具调用循环的问题。不要在这些模型上浪费时间，望周知

[Vanilla @xiaofengdong]

首月只要 $5 的 opencode-go 模型横评 🧪 14 个模型

各厂商平均速度排名：
🥇 MiMo — 18.95s
🥈 GLM — 20.75s
🥉 DeepSeek — 21.94s
🏅 MiniMax — 28.04s
🐢 Kimi — 47.94s
🐢 Qwen3.6 — 51.87s

GLM-5.1 最快（15.77s）
mimo-v2.5 效率最高（101.6 t/s）
qwen3.6-plus 输出最详细（2730 tokens）