#mark #bb

不如直接来个官方影视服，还不用找资源了

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#mark

飞书居然宣称是端到端加密的，虽然我不太信

https://feishu.cn/security

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.jpg

171.7 KB

#mark #gold #ai

用几个 AI 的 research mode 总结了一下黄金市场:

● https://z4059pjsx3.feishu.cn/wiki/Qgp9wQaq9i5xxlkcwv7cJ6funah

(Gemini 的 research 还是强啊）

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#memos #mark

写了个脚本把 memos 所有的 object storage 从原来 LOCAL + DB 混合存储全部搬到了 S3 (cloudflare r2) 上，还挺麻烦的，好在 Gemini 够智能 [doge]。

直接节约了大概 500MB 的空间，主要其实是小文件太多迁移起来太麻烦了。

不过发现 memos 居然用 S3 存储的时候就直接用 S3 的 Link 而不是下载到本地然后缓存一份了（包括 thumbnail 也是这样），这样感觉还是会有访问速度上的问题。

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#mark

mcp servers

● https://mcp.so/zh
● https://smithery.ai/

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#mark

一个非常简单的利用 netcat 就可以免验证上传 code snippet 的工具: https://termbin.com

简单封装了一下

tb () {
        if [ $# -eq 0 ]
        then
                cat | nc termbin.com 9999
        else
                if [ -f "$1" ]
                then
                        cat "$1" | nc termbin.com 9999
                else
                        echo "$*" | nc termbin.com 9999
                fi
        fi
}

注意，数据保留期限为一周:

7. Duration of Data Retention

The lifespan of any data or content posted on the service is limited to one week. After this period, such data will be automatically deleted.

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#mark

「Huge If True」对黄仁勋的一次采访, 很棒的采访, 记录一下.

● 文字: https://www.36kr.com/p/3150205182614273
● 视频: https://www.youtube.com/watch?v=7ARBJQn6QkM

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#mark

又手痒开了一个 dropbox 3TB 的 professional

目前开的网盘和订阅价格:

● Dropbox 3TB: 699 里拉 / 年
● Google Drive 2TB: 499 里拉 / 年
● Onedrive 1TB: 15 RMB / 年
● 天翼云盘 10TB: 300 RMB

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#mark #language #bob

● https://github.com/GPT-language/gpt-tutor-for-chrome/blob/3c51f2d13773890de2a17319066758938b7181f8/src/common/services/Chinese.json

看到的一个挺好的语言翻译类的 prompt 合集, 可以给 Bob, 沉浸式翻译一类的自定义提供一些思路

目前我的 Bob 翻译插件的一个 Prompt:

role_setting: 请扮演一名经验丰富的英语单词学习教师，你这对门语言非常有研究，您清楚地知道如何帮助学生高效地理解这门语言中的表达。

user_instruction: 如果我的输入: "$query.text" 不是英语单词, 请你输出: "非英语单词", 否则, 针对该英语单词输出:

1. 最常见用法和场景
2. 2-3个同义表达及区别
3. 每种用法各举1个简单例句

不使用任何markdown符号
要求简短精炼,每部分1-2行

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#mark

防止使用 US 节点时, Google 搜索时的时区错乱情况:

● https://www.google.com/preferences?hl=zh-CN⟨=1&prev=https://www.google.com/preferences?hl%3Dzh-CN

选择 搜索结果区域 为 香港 or 新加坡 (东 8 区)

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#mark

看到的一个非常不错的讲 deepseek v3 paper 的分析: https://www.youtube.com/watch?v=OM7Sa_BlDIk

包括 kv cache 都从 0 开始讲了, 很适合新手看

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#mark #jd

京东 plus 会员的积分兑换服务: https://u.jd.com/Qawyudg

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#mark #ai #llm #leaderboard

MTEB 是一个用于评估文本嵌入(Text Embedding)模型性能的基准测试集。这个榜单展示了不同模型在文本嵌入任务上的表现。

● https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard

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#mark #obsidian

https://github.com/logancyang/obsidian-copilot

一个不错的 obsidian ai 插件, 可以帮助:

● 自动关联相关笔记.
● 自动调用 embedding 模型建立索引, 并进行整个 vault 的 QA 对话.

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#mark #claude #gpt #deepseek #ai

手动查了下目前几个常见 LLM API 的官方价格差异 (输入均为缓存未命中价格):

1 - Claude 3.5 Sonnet

ref: https://www.anthropic.com/pricing?t#anthropic-api

● 输入成本: $3.00 每百万个令牌
● 输出成本: $15.00 每百万个令牌

2 - OpenAI GPT-4o

ref: https://openai.com/api/pricing/?t

● 输入成本: $2.50 每百万个令牌
● 输出成本: $10.00 每百万个令牌

3 - DeepSeek

ref: https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing

● 输入成本: ¥2 每百万个令牌 (2025-02-08 后, 目前是1元, 下同)
● 输出成本: ¥8 每百万个令牌 (目前是2元)

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#mark #ai #deepseek

DeepSeek 的 ios 和 android 客户端都上线了, 体验了一下非常不错~

● https://apps.apple.com/cn/app/deepseek/id6737597349

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#mark #pt

TJUPT 居然倒了

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#mark

不错的讲 AI Editor 发展的文章: 得物技术: AI智能编码的发展

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#mark #gpt #leaderboard

● https://evalplus.github.io/leaderboard.html

一个专门评测 AI coding 的 LLM 评测

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#mark #tools

微软开源的 MarkItDown，可以将 pdf、ppt、xlsx，docx 等文档转换为 Markdown 格式。

官方下场，果然给力。

● https://github.com/microsoft/markitdown

使用起来也很简单

from markitdown import MarkItDown

md = MarkItDown()
result = md.convert("test.docx")

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