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昨天深圳暴雨，老婆航班取消，然后她给我发了晚上的查岗视频 🥹

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在有公网的情况下，打开端口转发，我分别用手机和 MacBook ，配合手机的 5G 和 4G 热点，通过 Moonlight 直接远程连回家里的 PC 串流，流畅度惊人，拿来办公肯定没问题，拿来玩游戏都可以，感觉以后出去带个平板或者笔记本就好了，只要网络能有个 30Mbps，连回自家电脑还挺爽的。

在有公网的情况下，打开端口转发，我分别用手机和 MacBook ，配合手机的 5G 和 4G 热点，通过 Moonlight 直接远程连回家里的 PC 串流，流畅度惊人，拿来办公肯定没问题，拿来玩游戏都可以，感觉以后出去带个平板或者笔记本就好了，只要网络能有个 30Mbps，连回自家电脑还挺爽的。

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现在连窗口管理 App 都这么花里胡哨了么 🥲

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Make X Great Again! 🧹 人民的 X 人民救！我们推友有力量！✊ MXGA v0.4.0 已正式更新 Chrome 商店 🚀 新增静默处理：后台自动拉黑已确认 Spam，不再弹窗打断正常阅读体验。 ✨ 更好的交互弹窗 📊 更丰富的进度信息展示 ⚡ 更快的上报性能上架三天时间，MXGA 已经抓到 15k+ Spam 账号，还有 15k+ 待审计 🕵️ 视频演示基于 5 月 28 日晚 22 点最新数据库，实测一条被大量 Spam 攻占的推文，净化效果还是很明显的。 🔗 Chrome 插件： 🌏 官网：

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71,942 次观看 • 11 天前

没事就去各个大 V 的评论区看看。没有事先准备，使用 Make X Great Again 插件，基于 27 日晚 23 点的真实数据，进图拉鼎刚刚提到的被 Spam 攻陷的推文，过滤效果演示。🤓 我自己体验下来，经过两天的数据收集(当前黑名单已经命中 8K Spam 用户)，过滤效果还是不错的。

没事就去各个大 V 的评论区看看。没有事先准备，使用 Make X Great Again 插件，基于 27 日晚 23 点的真实数据，进图拉鼎刚刚提到的被 Spam 攻陷的推文，过滤效果演示。🤓 我自己体验下来，经过两天的数据收集(当前黑名单已经命中 8K Spam 用户)，过滤效果还是不错的。

64,186 次观看 • 12 天前

十五万公里萌新司机，喜提第一次高速事故 🥹

十五万公里萌新司机，喜提第一次高速事故 🥹

277,398 次观看 • 1 年前

昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

32,330 次观看 • 2 个月前

在有公网的情况下，打开端口转发，我分别用手机和 MacBook ，配合手机的 5G 和 4G 热点，通过 Moonlight 直接远程连回家里的 PC 串流，流畅度惊人，拿来办公肯定没问题，拿来玩游戏都可以，感觉以后出去带个平板或者笔记本就好了，只要网络能有个 30Mbps，连回自家电脑还挺爽的。

在有公网的情况下，打开端口转发，我分别用手机和 MacBook ，配合手机的 5G 和 4G 热点，通过 Moonlight 直接远程连回家里的 PC 串流，流畅度惊人，拿来办公肯定没问题，拿来玩游戏都可以，感觉以后出去带个平板或者笔记本就好了，只要网络能有个 30Mbps，连回自家电脑还挺爽的。

294,340 次观看 • 3 年前

更新 Intel B580 显卡最新驱动之后，我其他啥都没改，Win11 下本地跑 AI 正常了， 7b 能到 50+tokens/s, 14b 模型则能到 30t/s。看到「本地跑模型无用」的论调，实际上我自己就已经在本地使用了，对于强隐私性需求(比如邮件摘要)，应该不会有人想交给第三方，如果能用不高的成本，self-host 一个「智商还行」且安全的的本地大模型，不需要很聪明，恰好能满足我这种用户需求。

更新 Intel B580 显卡最新驱动之后，我其他啥都没改，Win11 下本地跑 AI 正常了， 7b 能到 50+tokens/s, 14b 模型则能到 30t/s。看到「本地跑模型无用」的论调，实际上我自己就已经在本地使用了，对于强隐私性需求(比如邮件摘要)，应该不会有人想交给第三方，如果能用不高的成本，self-host 一个「智商还行」且安全的的本地大模型，不需要很聪明，恰好能满足我这种用户需求。

35,340 次观看 • 1 年前

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