I’m setting a new Ko-fi goal for 2B fan art original design outfits cosplay!!! If you are interesting please take a step to my Ko-fi and take a look!!! 酱油在Ko-fi设置了2B原创同人画cos目标（如图）！如果你感兴趣的话就请进主页看看吧！ Art by Dishwasher1910

Mac 用户可以直接试这个： speech-to-speech --local_mac_optimal_settings 它会自动选择一套适合 Apple Silicon 的配置，包括 MPS、MLX-LM 和本地语音模型。 相比自己逐项配参数，这条命令省事很多。

读知乎回答有感，浅谈一下后训练 benchmark Any benchmark will be saturated，而随着工业界后训练的发展，reasoning / coding 的 benchmark 越来越泛化 / 众包化。其实 LLM eval 一直是个草台班子，每家都可以有自己的 setting，而任何 setting 只要不被强行统一就存在操作的空间，最早可以调 temperature / top_p / length，后来可以调 harness / setting。 AA 给出了一个相对“规范”的 setting，让大家都听它的而不是野蛮生长，但这并不 make sense。只要评测非中心化就一定存在 noise，任何结果都可以是 cherry pick 后的，而 AA 官方的 95% 置信度结果就成了 judge 模型能力的标杆。 代价是什么呢？模型如果没有很亮眼的 AA 分数，即使精心打磨体感 / working / CUA，无人在意，这本质也是模型要 sell 就要迎合表面主流的评测中心化组织。 至少我们可以从每家基模厂、每个新模型的发榜看出来大家并不会被 AA 所局限，而 OSWorld v2、ALE、TB4 / TB-Sci 等 frontier 众包 benchmark 已经告诉我们：最 frontier 的能力一定是最通用的能力，而 agent 已经站在了单 domain 能力的肩膀上。 现在的职业任务分为三类，已经被 AI 训练好的，无法被 AI 训练的，还在被 AI 训练的。所有能归纳在 Computer Use 的都是第三类，而模型如何解决第三类职业任务仍需要数年的进化。 这些众包 benchmark 越来越变成第三类任务的闭包，决定了未来数个月内基模团队的优化方向，而越是 frontier 的 benchmark 就越有 noise。如果 benchmark 团队不为自己的错题率负责，只会诞生越来越多的错题 benchmark：GPQA-Diamond，HLE，充斥大街的弱模型 judge。 为了消灭 LLM-judge 所引发的不确定性，众包 benchmark 一定会越来越商业化，而 evaluation 一定会在短暂的时间内迎来大洗盘。

At the 2nd China Youth Athletics Track and Field Games, Jiangxi Province's Zhang Keyi clocked 13.30 seconds in the women's 100-meter hurdles final, setting a new competition record. 第二届中国青少年田径运动会女子100米栏决赛，江西队选手张可依跑出13秒30的成绩，刷新赛会纪录。 #China# #Jiangxi# #赣出新精彩# #coolJiangxi# #BeingChinese#

石家庄：漫天绚烂云霞，落日映水，如诗如画～ Shijiazhuang: Brilliant sunset clouds fill the sky, the setting sun glimmers on water, picturesque ~ #SunsetScenery# #CitySunset# #Shijiazhuang# #HebeiChina# #NatureBeauty#

📍📍微软开发了纯广告软件：安装后会将你的所有浏览器默认搜索、主页和新标签页都换成必应搜索和必应信息流广告页。 这个广告程序名为 Microsoft Recommended Search Settings，主要功能就是在各个浏览器上安装必应搜索扩展然后接管默认搜索。 不过现阶段这个广告软件还未被静默推送安装，可能是微软还在测试中。 查看全文：