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Qrs 二维码传输文件的小工具有了重大更新：传输速度大幅提升！用了 Luby Transform 编码。它是喷泉码（Fountain Codes）的一种。基本原理是将原始数据分成多个小块，然后通过编码生成无限数量的编码块。接收方只需收到足够多的编码块（通常比原始块稍多）就可以重建原始数据。

绚香音 Rizumu

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刷到一个视频，一个小孩在用 ThinkPad 写游戏代码。看着像是在用 AI 编程工具，直接输自然语言生成逻辑。小孩可能连底层原理都没完全搞懂，但那个劲头挺足，一直在试。以前学开发得先啃半年语法，现在只要想法对，直接跟 AI 聊就能跑起来。这种“边做边学”的效率，确实比那种花大价钱报班学理论的成年人高多了。工具确实把门槛打下来了。以后拼的可能不是谁背的语法多，而是谁能更快把想法变成东西。哪怕只是做个小 demo，也比光看不练强。

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GPT-4 自动写代码刚刚发布的 Cursor 编辑器集成了 GPT-4 接口，我测试了下他生成代码的能力，叹为观止，我尝试了从前端到后段，从纯软到软硬结合，从UE到Unity，各种语言甚至汇编或HSL，都能正确写出几乎能直接运行的代码开发效率大提升！目前为止还是免费，大家可以试试：

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做RAG的朋友一定要看看 Google 这个新论文——MUVERA：让多向量检索与单向量搜索一样快大家在RAG的检索内容过程都会遇到这种情况，如果用传统搜索（例如ElasticSearch），文档 = 1 个向量 → 快速但不准确。如果用向量数据库，现代多向量搜索：文档 = 数百个向量 → 准确但极其缓慢。于是谷歌提出了 DFEs (固定维度编码) 将多个向量转换为单个固定长度的向量，同时保留相似性关系。其神奇之处在于，两个 FDE 向量之间的点积近似于多向量集合之间的原始 Chamfer 相似度。(Chamfer 相似度是啥详见文尾的文章) MUVERA 的一个关键优势是 FDE 变换是无数据的。这意味着它不依赖于特定的数据集，使其既能够抵抗数据分布的变化，又适合流式应用。此外，与模型产生的单向量不同，FDE 保证在指定的误差范围内近似真实的 Chamfer 相似度。因此，在重排序阶段之后，MUVERA 保证能够找到最相似的多向量表示。所以这个新方法能有效地提升RAG检索阶段的效率，现阶段连Python库都有了，需要的同学可以试试。论文地址： Chamfer 相似度： python库：

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Qwen3.8-27B有点牛逼，把接近Opus的能力，塞进一张消费级显卡，这是掀桌子了？！一张24G的卡就能本地跑Claude Opus 4.6了，完全私有🤯！相当于把Opus级别的编码能力塞进一张大家都用得起的RTX 5090卡上， 200 tok/s，编码能力直接超过Opus 4.6，咱们先看数字， SWE-bench Pro 61.7，Claude Opus 4.6 Max 53.4。 OSWorld 84.3，Opus 72.7。编码和Agent能力，这个27B的开源模型打赢了曾经的闭源巅峰模型，纯推理还有差距，GPQA和HLE落后，但编码、工具调用、操作电脑，这是大多数人每天用AI干的事。 200 tok/s什么概念？ SGLang加NVFP4加投机解码，单卡5090实测206 tok/s。比你读字快，比大多数API响应快，而且跑在你自己机器上。没网络延迟，没token计费，数据不出门。门槛极低， Q4量化权重17到18GB，一张24GB的卡就够。二手3090一千多美元，Q4跑40到70 tok/s，写代码完全够用。 4090更快，5090 32GB是消费级天花板，Q6/Q8随便上，长上下文不慌。 M4 Pro 48GB也能跑，安静省电，就是慢点。跑法很简单， LM Studio或Ollama，等GGUF量化包出来点一下就行。追求速度上SGLang，Day-0就支持了。 Unsloth已经发了量化版，Hugging Face和ModelScope直接下。

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很酷的项目，AI全栈开发神器：速度非常快，几分钟构建一个系统特点： 1、通过提示即可生成功能齐全的全栈多页面应用，包括前后端、数据库 2、提供完整的开发环境（npm、Vite、Next.js等），AI辅助整个开发过程 3、可直接部署到 Netlify和Cloudflare中，无需登录 4、Bolt能够实时检测代码错误并修复体验地址： #AI编程 #AI编程助手 #Bolt

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又在 GitHub 上发现一个专为快速构建 Web 应用的强大 AI 编程助手：Claudable。将本地 CLI 终端编程 Agent，如 Claude Code、Gemini CLI、Qwen Coder、Cursor 等，与 Lovable 结合。只需使用自然语言简单描述一下想法，就能瞬间生成完整的 Next.js 应用，并且可在编辑器里实时预览效果。 GitHub：主要功能： - 支持多种 AI 编程 Agent，包括 Claude Code、Cursor CLI、Gemini CLI 等 - 自然语言描述想法，即可生成生产级 Next.js 应用 - 实时预览功能，改动代码可实时查看结果 - 具备自动错误检测和修复，提升开发效率 - 集成 Supabase 数据库，支持用户认证和数据存储 - 生成的 Web 应用，支持一键部署到 Vercel，无需复杂配置目前工具仅支持通过本地安装部署使用，提供了详细的步骤说明，感兴趣的开发者可以看一下。

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卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。简单说就是：你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如 Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。主要用处：快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码）复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词）仓库&体验地址👇👇👇

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