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原来国产电动汽车的电池板有几毫米的划痕，在厂家眼里也是有巨大风险的，电池厂商要车主恢复原样，汽车厂商售后才能进行正常保修。 不知道特斯拉在这方面的政策是怎样的？ 老常全网千万粉丝，应该会有个后续。

Inpaint：专门用来清理照片里多余内容的图片修复工具 圈出水印、日期、路人、电线、划痕，它会参考周围像素把缺口补上，不走提示词生成。 桌面版有 Donor Area、Guide Lines 和批量处理，批量图片要同尺寸、同方向。 支持 Windows / macOS，另外也有 iOS 版。 只建议处理自己有权使用的图片哈 👉

跟妹子聊了之后才知道事，现在的00后跟我们那时候是真没法子比，才20不到的年纪，手臂上都是划痕，玩的花也是真的，下面都刮的干干净净。水特别多

本来以为是恶意划车，结果一看：嚯！直接给我刻了个武士！ 车主：现在谁碰我车我跟谁急，别把我这“艺术品”刮坏了！别人的划痕是事故，我的划痕是传说！

周末行研：EUV Mask Inspection --- EUV最难的问题之一 DUV时代的mask，更像“透明玻璃上的图案”。光穿过去，再投射到wafer上。很多问题集中在表面颗粒、划痕、断线等二维缺陷。 但EUV完全不同。13.5nm EUV会被绝大多数材料吸收，因此EUV mask变成了反射式结构。它本质上是由40~50层Mo/Si multilayer组成的纳米级布拉格反射镜。重要的是，EUV mask已经变成一套极其复杂的三维纳米光学系统。 这会导致问题集中在 buried defect（埋藏缺陷）。 例如某一层Mo/Si之间出现0.5nm级别的小隆起、空洞或颗粒，表面可能完全看不出来，但却会改变EUV光的相位与干涉行为，最终在wafer上形成CD偏移、图形变形甚至随机缺陷。 这类问题在DUV时代并不突出，但在EUV时代会直接影响良率。 很多缺陷在可见光下看不到，在DUV下也不明显，但到了13.5nm下却会变成灾难。因此最理想的方法，是用真正的13.5nm EUV去检测EUV mask，也就是所谓的 Actinic Inspection。但问题在于，Actinic Inspection本身几乎等于“再造一台小型EUV光刻机”。它同样需要EUV光源、超高真空、多层膜反射镜、极低振动、极高稳定性以及超高灵敏度探测器。 重要的是，inspection tool的要求很多时候甚至比曝光机更苛刻。因为曝光机追求的是稳定曝光，而inspection追求的是发现极微弱异常。尤其EUV时代大量缺陷已经变成 phase defect。很多缺陷并不一定有明显高度差，却会改变光的相位与干涉结果。这已经变成光学、相位、散射、干涉的综合问题。 与此同时，EUV mask本身还是典型的3D结构，会出现shadowing、absorber sidewall effect、3D scattering与angle dependency。同一个缺陷，在不同角度下，影响可能完全不同。重要的是，EUV inspection已经需要模拟完整的EUV成像行为。 缺陷会不会真正印到wafer上，也就是业内所谓的 Printable Defect Analysis，这背后需要 computational lithography、光学仿真、wafer correlation、AI defect classification 与 OPC补偿共同完成。 EUV光学系统在13.5nm波长下，传统透镜已经完全失效。EUV系统只能使用反射式光学。这意味着整个系统必须依赖超高精度的Mo/Si multilayer mirror。这些mirror已经接近原子级精度的纳米工程结构，其表面粗糙度甚至要求达到picometer级。在EUV波长下，哪怕0.05nm级别误差，都可能影响最终成像。 因此，检测系统的光学部分也长期高度依赖 Zeiss。 随着High-NA EUV、2nm、1.4nm、更高mask复杂度以及更严重的stochastic defect推进后，mask defect对良率的影响会指数级扩大。过去很多问题还能依靠OPC补偿、process window与冗余设计容忍，未来则越来越困难。 因此整个行业对actinic inspection、mask review、pellicle inspection以及printable defect analysis的需求都会快速增长。这也是为什么有euv检测能力的公司价值都可能会进一步增长的原因。 它们是EUV时代良率控制的核心基础设施。 本文非投资建议dyor

昨天看完世界杯回来我失眠了 昨天在酒吧看世界杯，一个陪酒的小妹妹，很标致，很匀称，也是相当漂亮的女生，不一会喝多了，她过来挽着我的胳膊扶着我的肩膀，让我躺在她的腿上休息那一刻，是不是爱情都不在重要了。 于是掏出了自己的手机，到处都是划痕，屏幕已经花了，后盖也碎了，没舍得换，给她iPhone17promax扫了600块钱。 她含情脉脉的看着我，对我说“以后少来这种地方，现在赚钱都不容易，看你就是个好男人”。然后就把愣住的我送到了电梯口，我们一起下了电梯。 走出酒吧，我看着妹子启动了法拉力，消失在我的视野里，默默的，我骑着我的小电炉扬长而去！

以前在闲鱼蹲好货，要么一直刷、要么错过——ai-goofish-monitor，13400 个 Star，把这件事变成了说一句话 AI 替你盯，有货直接推送到手机。 一句话：描述你想买什么，AI 自动创建监控任务，用多模态模型分析商品图片和描述，符合条件的立刻推送通知，支持 Docker 一键部署。 怎么用： 你打开 Web UI，进任务管理，填一段自然语言描述——"上海、iPhone 15 Pro、3000 以内、成色 9 成以上"——提交后 AI 后台把这段话转成具体的筛选标准和 Prompt，然后定时去闲鱼抓新发布的商品，用多模态模型看图片、看描述，觉得符合就推送给你。 （1）AI 判断，不只是关键词匹配——多模态模型看商品实图分析成色，"看起来品相很新但描述写了有划痕"这种情况它会注意到，纯关键词过滤做不到 （2）多任务并发监控——同时盯多个品类、多个价格区间，每个任务独立配置关键词和 AI Prompt （3）高级筛选——支持包邮过滤、新发布时间范围（比如只看 24 小时内新发的）、省 / 市 / 区三级区域筛选 （4）多渠道通知——企业微信、Bark、Telegram、Webhook、 （5）多账号 + 代理轮换——跑起来不容易被风控，多个闲鱼账号轮流用，代理池失败自动重试 （6）Docker 一键部署——三条命令跑起来，Web UI 8000 端口，自带 Chromium 不用额外装浏览器 最少配置只需要一个 OpenAI 兼容的 API Key（支持接国内模型），Docker 跑起来基本不用再动： git clone  cp .env.example .env  # 填 OPENAI_API_KEY #/ BASE_URL / MODEL_NAME docker compose up -d 经常在闲鱼蹲数码、潮玩、球鞋的兄弟，这个工具能省掉大量人工刷屏时间。 好东西转给需要的兄弟。🚀 （⚠️ 项目已于 2026 年 6 月归档，不再主动维护，但代码完整可用，自部署没问题。） #闲鱼# #AI工具# #老杨啊分享#