【PM公益站】上线翻译模型

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支持沉浸式翻译喵
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 我是胖猫)

哪本（些）书提高了你的认知？

想问问各位佬友，想提高自己的认知，有没有书籍推荐？目前AI盛行，感觉做事总静不下心，自己的思考能力也大不如前，脑子变懒了。有一种知道的东西越来越多但是理解的东西越来越少的空虚感。想通过读书让自己静心，顺带着拓展一下自己的认知水平以及思维能力，希望各位佬友多多推荐 🙃

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via LINUX DO - 热门话题 (author: GQ1J)

Nano Banana 2.1 来了！

Google flow已经全面上线

ps：现在flow怎么下了，但Gemini又上了 :distorted_face:
剧透
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via LINUX DO - 热门话题 (author: W1nge)

【RelayFor】深夜福利，999计划 - 第一弹

公益站，主贴开源推广，请勿举报以后不定期深夜福利，暂定是999计划吧，今天为第一弹~

https://cdk.linux.do/receive/980f3fa6-abf7-4fa2-a667-bda70864c288


over.

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Akan)

今天家里我主厨😠

三年之期已到，恭迎厨王回归😡
（还是家里面明火炒的爽啊）
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Shus)

【1/28Days】GPT模型又提速！30TPS-> 50TPS！

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 月踏流云)

德国“主权 AI”模型开源（含在线体验）

德国知名人工智能企业 Aleph Alpha于 10 月 3 日（德国统一日） 正式发布并开源了其最新旗舰大语言模型 —— Kolibri（德语意为“蜂鸟”，版本为 Kolibri-1）。

Kolibri 是一款主打“欧洲主权 AI”（Sovereign AI）、面向政务、工业制造、航天等高度合规及关键任务场景的德英双语混合专家（MoE）推理模型。

总参数量：78.1B，每次推理每个 Token 仅激活 3.46B（约占总参数的 4.4%）。包含 384 个小型专家（每 Token 激活 6 个）及 1 个共享专家，配合其首创的“精确分位数均衡”路由算法，提升负载均衡度与模型表现。原生支持最高 1,048,576（1M）Tokens 的上下文窗口；专门针对德语复杂的复合词（如 Bundessozialgerichtes 等）和长词形态进行语义级拆分，德语文本压缩率达到 4.90 bytes/token，相比常见模型的 Tokenizer 可节省大量 Token，极大降低了德语推理的计算与时间成本。

号称：德国从零训练、欧洲基础设施、无外国控制。

（然而，生成微调数据、重写开源数据集答案的主力模型，是GLM-5.2、GLM-5.3和Qwen3.8-27B。Nemotron指令跟随数据集的completions，直接用GLM-5.2和GLM-5.3重新生成。Nemotron科学选择题的completions，用Qwen3.8-27B重写。）

在线体验：Tesseracted Labs

Kolibri-1 Free Chat & API Access | Tesseracted Labs

Try Aleph Alpha’s Kolibri-1 free online in English or German. No signup or GPU needed to start. Request OpenAI-compatible API access from Tesseracted Labs.

PS：部分来自X。

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via LINUX DO - 热门话题 (author: windsing)

程序员失业了，怎么办啊

rt， 本人做AI算法工程师，已经完全失业也找不到工作，整个国庆都在焦虑，不知道要怎么办啊，头疼

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via LINUX DO - 热门话题 (author: richard9527)

opus 5.5 制作的 櫻ノ詩 MAD

十多年前读大学时，在 B 站看到各位大佬做的 mad 作品，为之触动，不过觉得那是离我很遥远的事情，没想到 opus5.5 已经可以直出视频了，只需要不多的引导就能做出还算可以的作品，我要求 opus 在制作中加入感情，opus 很好的理解了这个要求，欢迎大家观看。

サクラノ詩

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 打通不了)

一言难尽的DeepSeek 4.1 flash

不知道该说它神还是区。。

神就神在它好像真能完成任务，甚至有时候完成的还非常好，很惊喜的感觉。

但是剩下就一言难尽了，用起来感觉很难受。

同一个任务消耗的token几乎是glm5.3f的2-4倍，上下文也是，经常遇到打到500-600k窗口然后注意力下降占用更多上下文的恶性循环。

不说人话，不约束的情况下经常造一些生词，遇到过回答的时候什么乱翻译函数名、莫名奇妙的成语和比喻，读起来很费劲。

反复做一些不知道有没有用的验证：
让我来验证一下…
再验证一下…
我想起来…
让我再交叉验证一下…

让它回答一个问题它去吧相关的不相关的文件全部读了一遍，一边读还一边interesting… hmm… oh…
不知道在干嘛…

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via LINUX DO - 热门话题 (author: dongkid)