謝謝薩sai在短短一週做了劍之聖女找我拍~٩۹(๑•̀ω•́ ๑)۶ 有彌補到當時沒出到的小小遺憾呀！🥰 大家就期待正片吧！🌟 然後應該都有到電影院看我吧！嘻嘻~(ฅ´ω`ฅ) 《哥布林殺手：GOBLIN'S CROWN》！！ #哥布林殺手# #ゴブリンスレイヤー# #哥殺# #劍之聖女# #電影# #Cosplay# #Cos#

Mac 清理工具不一定非要订阅🤡 Mac Sai ：一款开源免费的 CleanMyMac 替代工具，主打无订阅、无广告、无遥测 支持 Mac 系统垃圾清理、应用卸载、磁盘分析与轻量恶意软件扫描 适合 Mac 空间不够、又不想为偶尔清理交年费的用户。 项目开源，支持 Homebrew 和 DMG 安装，macOS 14+ 可用

一名19岁的俄罗斯少女疑似遭遇缅甸诈骗集团控制后，惊慌逃生，最终躲进泰国美赛（Mae Sai）莲花超市停车场，被警方发现时满脸惊恐，不停哭泣，身上还有多处明显伤痕！ 从护照信息看 ，应该是从中国进入的 。

有沒有電繪人來推薦一下到底是csp還是ps還是sai，看網路上都有人推，根本不知道哪個比較好用，就是突然很想試試看😭電繪版買這麼久都沒碰幾次，都在用平板畫

GTM 日常工作中，真正留下来的 Skill 有哪些？ AI 工具狂欢过后，发现自己的专业知识和判断还是最重要的，把所有事交给 Agent 全盘判断行不通。 但确实有些 Skill 经过大浪淘沙，成了我日常真正好用的搭档： 1/ SEO / GEO：全网检索目标主题，不止 Google 前 10，还包括社媒平台和用户真实在问的问题，帮做出更容易被大语言模型检索到的内容 2/ 竞争对手分析：系统性梳理竞品的内容策略、关键词布局和受众定位 3/ 邮件营销：结合用户行为数据生成个性化序列，测试主题行和 CTA 4/ 社媒内容规划：基于平台算法和受众数据生成内容日历 结合 Sai + Claude 的组合，这些 Skill 让 GTM 工作效率提升了不止一倍。

Good，孙哥 @justinsuntron 亲自下场解释了，我也把整个流程重新梳理了一遍，确实有几点需要帮大家澄清一下—— 1⃣ 快照前的所有用户，100% 获得 1:1 刚性兑付。 现在市场上只剩 20 万刀的 USDJ，这部分依然可以随时 1:1 换成稳定币，不受 TRX 比值影响。 2⃣ 1 USDJ = 1.55 TRX，不是清退价格。 官方说明：USDJ 关停后转为 一个 TRX 去中心化兑换合约，它必须绑定一个 TRX 比值，所以这么设定。 快照前的都按 1:1 清退，之后的 USDJ 才变成跟 TRX 绑定的波动资产。 🔍 为什么会造成误解？ 因为这种系统退出时的锚定逻辑在行业里确实比较少见，本质是 SAI 时代的老机制延续下来。 我刚看到的时候也以为是在强制改规则，但现在把前因后果都梳理完之后，关键差异就很清楚了。 OKOK，误会解除！

Nathan Lambert 跑遍了中国所有头部 AI lab 1️⃣ Moonshot 2️⃣ Zhipu 3️⃣ Meituan 4️⃣ Xiaomi 5️⃣ Qwen / 6️⃣ Ant Ling 7️⃣ 回来写了一篇 Notes from inside China's AI labs 最让他震惊的 是文化层面的差异：GPU / 数据 / 模型这些硬件层面，中美几乎打平 他的原话 - 美国研究员有「为自己发声」的文化，ego 和职业野心，经常会挡在好模型面前 - 中国研究员的状态完全相反，极度低调，极度专注，被问到 AI 经济影响 / AI 伦理这种宏观问题时，第一反应是「我不懂这个 我不该评论」 他说：这种文化上的微小差异 累积到最终模型的质量上，是个真实的差距 · 原来做模型，拼到最后，拼的是 ego · 现在中美前沿大模型的输出已经在同一档 - Lambert 列出的相同点：最大的模型 / 最好的科学家 / 最多的算力 / 最 agentic 的训练流程，基本一致 - 差距开始挪到下一层，谁的文化能让最优秀的人更纯粹地做研究，谁就在下一代模型上拉开 · 原文链接（Notes from inside China's AI labs）：

重申对内存接口封装澜起科技的看多观点： 一、定义与定位 内存接口芯片是服务器内存模组（内存条）的核心逻辑器件，位于CPU与DRAM颗粒之间，充当信号中继+交通调度角色，提升带宽、稳定性与容量，解决CPU与内存的速度差（存储墙）。 二、核心功能 信号缓冲/驱动：整形、放大地址/命令/数据信号，减少高频下的衰减与失真。 负载隔离：减轻内存控制器负载，支持更多内存颗粒与更大容量。 时序同步：保证多通道、多Rank信号时序一致，提升稳定性。 带宽提升：DDR5时代支持8000–12800 MT/s，AI服务器单模组带宽显著提升。 三、主流类型（DDR5） RCD（寄存时钟驱动器）：缓冲地址/命令/时钟/控制信号，RDIMM必备，1颗/模组。 DB（数据缓冲器）：缓冲数据信号，LRDIMM用，DDR5为10颗/模组。 MRCD/MDB：多路复用RCD/DB，用于MRDIMM，带宽翻倍，最高12800 MT/s。 配套芯片：PMIC（电源管理）、TS（温度传感）、SPD Hub（串行检测）。 四、模组形态 RDIMM：仅RCD缓冲地址/命令，主流服务器用。 LRDIMM：RCD+DB套片，全信号缓冲，支持更大容量/带宽，高端服务器/AI用。 MRDIMM：MRCD+MDB，带宽翻倍，面向AI/HPC。 五、市场格局（DDR4/DDR5） 澜起科技（中国）：全球龙头，份额超50%，DDR5 RCD/DB主力。 Rambus（美国）：技术领先，DDR5 Gen5 RCD、MRCD/MDB。 瑞萨（日本）：原IDT，稳定份额，覆盖DDR5全系列。 六、AI时代价值 AI服务器单台需8–16颗DDR5接口芯片，传统服务器仅2–4颗。 解决GPU海量数据吞吐瓶颈，带宽需求激增，DDR5渗透率快速提升。