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一台 Mac Studio 加一张 RTX 5090，用雷电扩展坞连起来当一个推理引擎，跑 Qwen3.8 Flash-Next 单路约 210 tok/s。
项目叫 Apple NVIDIA Sidecar，11/8 刚开源。机器是 M5 Max 64GB，5090 装在扩展坞里，权重用的是 NVIDIA 官方的 FP4 版本。
同一个模型，别人公开过的数字大概是这样，测法各不相同，只能看个量级。
1. 一台 DGX Spark 约 43
2. Jetson AGX Thor 约 47
3. M4 Max 峰值约 83
4. 5090 加 128GB 内存的 PC 跑 NVFP4，114 到 116
5. 72GB 的 RTX PRO 5000，中位 159
短板作者自己列得很清楚。
1. 8K 提示的 prefill 约 1,900 tok/s，好一点的 PC 能到 3,900 以上
2. 一次只服务一个会话，1 到 16 路冷启动，总输出一直在 61 tok/s 左右
3. 雷电链路实测单向 6.79 GB/s，反向 5.53，标称 7.88
4. 驱动是作者本地改过的，没放进仓库
想复现，得先自己把驱动搞定。Mac 和 N 卡拼起来跑同一个模型，这条路算是有人走通了。
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国行 iPhone 17 Pro 成功开启 Apple Intelligence！Siri 已可正常调用 ChatGPT，附完整教程
折腾了大半天，终于在国行 iPhone 17 Pro（iOS 27.3 Beta）上成功开启 Apple Intelligence，Siri 也已经可以正常调用 ChatGPT 了。
这次把完整操作流程整理出来，包括设备信息修改、AI 模型下载、ChatGPT 登录，以及最后解决 Siri 提示无网络的问题。
整个过程踩了两个坑，尤其是 Apple Relay 的网络连接问题，折腾了相当长时间。
一、准备工作
开始之前，需要准备以下内容：
App Store 和系统设置中的 Apple 账户均登录美区 ID。
系统地区设置为美国，系统语言及 Siri 语言均选择英语（美国）。
可以提前在 App Store 下载 Siri App。我自己的 iPhone 和 iPad 都提前下载了，不用排队就能直接使用 Siri AI Beta（是否与提前下载有关，目前只是个人推测）。
准备稳定的网络环境，最好同时具备 TCP 和 HY2 两种连接方式。
签名安装 GestaltX，我使用的是 1.0.0 版本。
建议：操作前先备份设备，并保存原始配置文件，避免修改失败后无法恢复。
二、修改设备信息
打开 GestaltX，进入：
Tools → Intelligence
修改以下两个选项：
Sales Region： 选择 US
Apple Intelligence Capability： 选择全部开启
修改完成后应用设置，并重启设备。
这里直接使用 GestaltX 内置的预设功能即可，不需要手动查找和修改 MobileGestalt 字段。
三、下载 Apple Intelligence 模型
设备重启后，选择稳定的网络连接，并切换到全局模式。
进入系统设置，找到 Apple Intelligence，开启相关功能，等待系统下载本地 AI 模型。
这一步我分别测试了 TCP 和 HY2，两种连接方式都可以正常完成模型下载。
等系统提示下载完成，确认出现 Apple Intelligence 的跑马灯效果后，再次重启设备。
四、登录 ChatGPT
这一步建议优先使用 TCP 连接，并保持全局模式。
进入：
设置 → Siri → ChatGPT
开启 ChatGPT 扩展，然后登录自己的 ChatGPT 账号。
这里我遇到了第一个问题：
Unable to Sign In
网页端验证明明已经成功，但返回 iOS 系统设置后，始终提示登录失败。
后来调整网络配置，切换到 TCP 全局模式，才成功完成登录。
登录成功后，就可以恢复平时使用的网络配置。
五、解决 Siri 提示无网络的问题
这是整个过程中最折腾的一步，也是我花费时间最长的地方。
当时的情况是：
ChatGPT 已经成功登录。
ChatGPT App 可以正常联网。
其他应用也没有网络问题。
但通过 Siri 调用 ChatGPT 时，却始终提示：
You need to be connected to internet for this action
为此，我进行了四组网络测试。
两种连接方式使用的是同一台服务器、同一个出口 IP，最终发现问题集中在 Apple Relay 相关连接上。
为了保留 HY2 日常使用体验，我没有直接把所有流量切换成 TCP，而是单独增加了一个 TCP 策略组。
1. 在 [Proxy Group] 中添加：
[Proxy Group]
APPLE-TCP = select,QQG-TCP
2. 在 [Rule] 中添加：
DOMAIN,apple-relay.cloudflare.com,APPLE-TCP
DOMAIN,apple-relay.fastly-edge.com,APPLE-TCP
注意：
QQG-TCP 替换成自己配置中的 TCP 连接名称。
两条域名规则需要放在通用规则之前。
确认 APPLE-TCP 策略组已经选择正确的 TCP 节点。
修改完成后重新加载配置。
最终实现了：
日常流量继续走 HY2。
Apple Relay 相关域名单独走 TCP。
Siri 可以正常调用 ChatGPT。
至此，问题解决！
六、一些注意事项
GestaltX 修改设备信息前，建议备份设备及原始配置。
下载 AI 模型时，TCP 和 HY2 都可以尝试；首次登录 ChatGPT 建议优先使用 TCP 全局。
ChatGPT App 能正常联网，不代表 Siri 集成的 ChatGPT 一定可以正常连接，两者可能存在独立的网络问题。
如果代理配置文件有自动更新功能，记得保存自定义分流规则，避免更新后被覆盖。
本教程基于 iOS 27.3 Beta、GestaltX 1.0.0 和我自己的网络环境测试，其他设备、系统版本及代理工具可能存在差异。
最后说一句： 国行 iPhone 并不是完全没有折腾 Apple Intelligence 的可能性。这次成功跑通，也算是把 Siri + ChatGPT 这套体验完整解锁了。
有相同设备和系统版本的朋友可以参考测试，遇到其他问题也欢迎交流。
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国行iPhone解除eSIM限制，教程很简单，全程不需要电脑
前置准备：
一、手机上下载GestaltX_1.0.4.ipa，地址github.com/huamidev/GestaltX…（翻到最下面）
二、给GestaltX_1.0.4.ipa签名（不签名安装不了），可以去小黄鱼找人签（几块到几十块的都有）
开始设置：
一、打开安装好的GestaltX 设置
工具 → 智能 →地区代码（改台湾）、Apple智能标记功能（改启用），确认更改。重启一次
工具 → 设备 → 附加选项（改启用），确认更改。重启一次
重启完再打开出现从安卓转移选项就行成功了
支持的机型有：
iPhone Air
iPhone 17e
iPhone 18 Pro
iPhone 18 P M
iPhone Duo
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成功用这个项目帮我的国行 iPhone air 开启了满血版的 Apple Intelligence！
有几个小坑需要注意一下：
1. 设置里的 Apple 账号和 App Store 的账号都需要是美区账号。
2. 系统语言和 Siri 的语言都需要是英语，或者是 Apple Intelligence 支持的语言。
3. 开启以后，会让你下载一个大概 10GB 的本地模型。
我是让 codex 帮我搞的
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Prompts to use with Fable 5.2 to improve your codebase.
1/ Full health check. from Alex Albert，Anthropic
Read this entire project and find everything that's broken, inconsistent, inefficient, or no longer needed. Fix what you're sure about and list the rest for me to review.
2/ Simplify by cutting the superfluous. from Anthony Riera
I want you to audit our codebase, is anything here unnecessary, overly complicated in our
current setup, or based on weak assumptions? Challenge them. #1 What can be deleted entirely? #2 What can be simplified now that unnecessary pieces are gone? Then make the changes. Prefer deleting over simplifying, simplifying over optimizing, and optimizing over automating. This product is being used by thousands of customers, do not cut any corners.
3/ Find the implicit state machine. from Steve Ruiz and Kun Chen and RicardoSawir
audit and find implicit state machines in this <codebase/directory/module> that would drive
concrete improvements if made explicit. fewer words, big visuals
or with consider for UX/DX/AX.
Find all of the implicit state machines in my app (there are probably a ton). Make the best decision that will elevate all three: the user experience (UX), developer experience (DX), and agent experience (AX) always, without breaking anything. Also, make state machines explicit.
4/ Review agent configuration. from WquGuru & Vox
Review my entire agent setup: AGENTS.md, CLAUDE.md, skills, commands, subagents, hooks, settings/permissions, and MCP servers. Check for gaps in guardrails and whether it follows current best practices for Fable 5.2.
5/ shadcn/improve
run github.com/shadcn/improve for my codebase.
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卧靠，GitHub 真把 AI 视频圈的底裤都掀了！
这 7 个开源项目，正在把一堆每月收费的视频软件，直接干成免费。
HeyGen 自己都下场开源了，8 个月 7.9 万星👇
1. HyperFrames（7.9 万⭐）
写 HTML 就能出视频，专门给 AI 智能体用，HeyGen 出品
github.com/heygen-com/hyperf…
2.Remotion（7.1 万⭐）
用 React 写组件来拼视频
github.com/remotion-dev/remo…
3.three.js（11.8 万⭐）
在浏览器里做 3D 场景
github.com/mrdoob/three.js
4.GSAP（3 万⭐）
管缓动和文字动效，画面「高级感」大半靠它
github.com/greensock/GSAP
5.Manim（9.6 万⭐）
3Blue1Brown 做数学视频用的动画引擎，讲解类内容首选
github.com/3b1b/manim
6.Blender MCP（3.3 万⭐）
让 AI 直接操作 Blender 建模
github.com/ahujasid/blender-…
7.FFmpeg（6.7 万⭐）
最后一步，合成 MP4
github.com/FFmpeg/FFmpeg
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提示词：
一：目标与流程
你是一名 AI 视频导演。请用“Muse × Blender”四步流程，帮我做一条 10 秒室内追踪镜头视频，确保构图不会崩坏。不要只用提示词直接生成视频。
四步，两个确认关：
① 先画一张带尺寸的平面图给我确认，确认了再动 Blender。
② 用 Blender 搭灰模预可视化（不上质感，只有盒子、人偶和颜色区分），渲染起始/中间/结束三帧和一段 10 秒预可视化视频给我确认，确认了再视频化。
③ 以三张关键帧为参考图做图生视频，实拍化。
④ 抽帧逐项对照平面图和预可视化，如实报告哪里对上、哪里偏了；不要说“完全一致”。
二：场景
场景：24m×14m 大办公室，北在上、南在下；6 扇窗全在南墙（中央留 2m 宽入口）；中央通道宽 2.4m，南北贯通；办公桌岛 6 组，东西各 3 组，每组 4.4m×1.8m，垂直于通道；储物柜 3 个在通道尽头北侧；柱子 4 根；坐着的人 12 个，每组桌岛北侧 2 个；30 多岁女性从南端起点 (12, 1.4) 沿中央通道向北走到 (12, 11.6)。
三：相机与技术铁律
相机：A (19.5, 3.5) 0 秒东南斜侧面 → B (20.0, 1.2) 约 2 秒绕东南角 → C (12, 0.9) 约 4 秒到通道南端 → 4–10 秒身后追踪，离她约 4 米。镜头 24mm。不要沿桌岛间空隙横切（5 秒时会离她只剩 1.5 米、她胀满画面），走南侧绕行；A 机位离南墙别少于 3 米，否则窗户占半边画面。
技术铁律：Blender 4.2 LTS；渲染用 Workbench + FLAT，不要用 Eevee（一帧约 90 秒）；Workbench 的 MATERIAL 颜色要同时设 Principled Base Color 和 diffuse_color；必须有天花板和门板，世界背景设浅灰（0.85），否则墙顶有黑带；Linux 无头渲染缺 libEGL 时装 libegl1；人偶用橙色方块人，通道浅蓝、储物柜棕色；显示器落在桌面上。
四：实拍化、对照、进阶
实拍化提示词（把三张关键帧作为参考图）：
"Turn these three grey-box Blender previz keyframes into a photorealistic 10-second office video. Do not change the previz layout or composition: the same large office, desk islands on both sides of a central aisle, windows on the south wall, exactly three lockers at the far end of the aisle, pillars, pale-blue aisle carpet. A woman in her early 30s with short dark hair in a light beige suit walks north down the central aisle toward the lockers, seen from behind during tracking. Seated co-workers at desks with monitors. Camera in three parts: 0-2 seconds an oblique view from the south-east, 2-4 seconds swinging around the south-east corner to behind her, 4-10 seconds steady tracking from behind at about 4 metres. Natural daylight, realistic office lighting, 16:9, no dialogue, no on-screen text."
对照清单：通道居中、她向北走；储物柜位置与数量；窗户位置与数量；桌岛节奏；柱子；吊顶灯板；相机方向没反；她身上有无多余配饰；片头第 1 帧是不是灰模——是就剪掉前 0.5 秒。
进阶：同一间办公室，相机改成 0–3 秒 12 米俯视 → 3–6 秒潜入下降 + 前倾到 1.7 米 → 6–10 秒身后追踪。俯视删 Track To、直接给旋转打关键帧，位置插值 LINEAR；俯视段天花板隐藏、相机降到 3 米以下后恢复。
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卧槽，大模型安全防线这周被彻底轰烂了！
别再去网上求人念咒了，社区直接把破甲做成了全自动军火库：7 天连发 6 个核弹级项目，连动脑子都不用了。 明子把这整套地下武器库全扒了出来，建议直接收藏防丢：
1. 自动化提示词流水线（dsh-workflow-lite） 告别手工写咒语。15 步画布编排加 200+ 探针，自动摸清模型拒绝规则，全自动交付定制破甲词与报告。 项目地址：github.com/xiaoso/dsh-workfl…
2. 宿主框架动态解禁补丁（dsh-purge） 专门给 DeepSeek Harness 动手术。控制面板一键卸掉系统预置枷锁，彻底放开终端与文件权限，即插即用。 开源地址：github.com/HunYiSage/dsh-pur…
3. 官方 Agent 过滤拦截续跑（antigravity-filter-bypass） 专治 Google Antigravity 动不动弹安全拦截。挂上钩子瞬间捕获拦截信号，强制命令 Agent 闭嘴换词接着干活。 开源地址：github.com/v1ktorrr0x/antigr…
4. 1M 超长上下文无甲 API（Kimi K3.1 Pro Uncensored） 第三方服务商 Silk Compute 提供的纯血无甲接口。底层权重直接做消融干掉说教式拒答，带 1M 超大上下文，支持 OpenAI 和 Claude 两种 API 格式直接接入。 体验入口：silkcompute.com/models/kimi-…
5. 跨模型越狱样本合集（jailbreaks） 市面上所有主流模型的绕过样本库全盘端出，Gemini、DeepSeek、GLM、Kimi 底层越狱逻辑一网打尽。 完整指路：github.com/togg53192-cmd/jai…
6. DSH 满配插件导航（awesome-dsh-plugin） 把散落的所有 DSH 插件扒了个底朝天，免 Key 搜索、超级侧栏、模型热切外挂，毛坯房直接变精装军火库。 开源地址：github.com/awesome-dsh-plugi…
厂商修补丁的速度，已经彻底撵不上民间造武器的速度了。
搞本地 Agent 研发和安全审计的兄弟，这套武器库建议趁还在先马住。
你平时用 AI 跑任务，被最恶心的安全拦截搞崩过心态吗？#AI #大模型 #开源工具 #红队测试
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恒生银行的 Global Money+ 一直算是一个被低估的宝藏功能。
它走的是美国 ACH 转账通道，可以用来向支持相应 ACH 入账的美国银行及券商账户转入美元。
之前我专门做过一期视频，实测如何利用恒生 Global Money+ 将美元转入嘉信理财（Schwab）。
其实这个方法并不局限于嘉信，理论上也可以扩展到其他支持 ACH 入账的美国银行账户，比如 chase 和 boa，可以算作 fake dd，拿开户 bonus。
完整视频教程：youtu.be/r2xiBxXUxKg
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我也一直认为去香港，恒生银行是必开的！主要有 4 个原因：
1️⃣ 没有账户管理费：恒生是香港第四大银行，普通优进理财账户没有账户管理费；汇丰现在针对内地身份新开的户，资金余额不达标每月收 100 港币管理费。
2️⃣ Global Money+ 太能打：能直接 DD 入金美卡，也能 0 手续费入金嘉信，这一点在香港没有对手。
3️⃣ 扣账卡有羊毛可以薅：到年底前 12306 买票 85 折（四季度返现上限150港币，明年应该也还有活动），另外扣账卡在内地汇丰和恒生的 ATM 取现免手续费，RMB 账户余额够就直接优先扣 RMB。
4️⃣ 支持全流程线上开户：不过还是建议大家，线上开户成功以后去线下补个签字，后续办理支票业务等就不用再跑线下了。强烈建议去总行补签字，窗口多，很快就可以办好，补签字的过程也不会问啥。
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卧槽，这帮神人居然真把 31B 的 MiniMax H3 给硬砍到 13.7B 了？？？
单张 4090 在本地就能直接跑这套模型，推理不用 CFG 引导，6 步采样就能直出 1080P 级音画同步视频，这下屯多卡机房的人真要麻了。
以前我们在本地跑 MiniMax H3 原版，31B 参数要占 62GB 权重，跑一条几秒的视频动辄需要几十步采样，单张消费级显卡基本只能干瞪眼。
我刚扒了下 Video Rebirth 团队放出的 HyperFlow H3 Flash，他们这次完全没靠加速 LoRA 糊弄事，直接对着 31B 底模动了三刀手术：
第一刀，他们做了结构剪枝加低秩分解。
他们直接砍掉冗余 Block，对上百个线性层做低秩分解，把 31B 的庞然大物硬生生压到了 13.7B。
第二刀，他们加了双时间步条件注入。
他们给每个 Token 同时喂入当前噪声步和终点步，直接废掉了传统的 CFG 引导。现在我们不用写负向提示词，把 CFG 锁死 1.0，跑 4 到 8 步（默认 6
步）就能跑出 1344x768 的 24 帧画面，还能同步直出 32kHz 立体声音轨。
第三刀，他们把 GGUF 与旋转 INT8 量化落地了。
他们放出了全套量化权重，我们接上 ComfyUI-GGUF
和专用节点就能把模型塞进现有工作流，直接跑文生音画（T2VA）、首尾帧控制（FL2VA）和多图参考（REF2VA）。
如果你准备在自己的 4090 或 5090 上拉下模型来跑，你有三个实操细节必须先排雷：
你千万别被 9.1GB 的权重体积骗了
Q4_K_M 的 9.1GB 只包含视频 Transformer 本体。我们把整条管线跑起来，还得外挂一个 Qwen3-VL-32B 的文本编码器（哪怕用 nvfp4_awq 量化版也要占
15.7GB），另外还要加载视频和音频两个 VAE。
4090 显存有一条真实水位线
24G 显存的 4090 跑 Q4_K_M，峰值显存基本顶在 22G 到 23G 的红线上。
如果你的机器系统内存只有 16G 或 32G，你启动 ComfyUI 时必须加上 --fast-disk参数，靠系统页面缓存做流式卸载才不会爆内存。
实测跑一段 5.2 秒的音画同步视频，4090 大概需要 130 到 150 秒，5090 能把耗时压进 92 秒左右。
GGUF 与 Python 包各自有不同的能力边界
你想用多参考模式（REF2VA）喂视频和音频参考素材，就必须走他们官方的 Python INT8 包；
目前 ComfyUI 的 GGUF路线在多参考模式下只吃图片输入（最多支持 9 张图，你在提示词里用 <Picture 1> 按顺序指代）。
手里有 4090 和 5090 的朋友赶紧先把仓库存下来去跑一轮。
模型权重：huggingface.co/VideoRebirthA…
推理代码与 ComfyUI 节点：
github.com/Video-Rebirth/hyp…
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🔥 DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B 无审查版本开源！仅90亿参数，数学推理表现亮眼！
这款模型基于 Qwen3.5-9B，通过 DeepSeek-V4-Pro 的推理数据蒸馏训练，并利用 Heretic v2.0 移除部分拒答限制。
🚀 核心亮点：
✅ 90亿参数：使用约25万条数学与 STEM 样本训练，结合 SFT 与 GSPO 强化学习。
✅ 数学能力突出：GSM8K 准确率达到94.5%，MMLU-Pro 数学、物理、化学平均准确率90.53%。
✅ 推理效率提升：相比原版 Qwen3.5-9B，每道正确答案消耗的推理 Token 减少36.1%。
✅ 更少拒答：开发者测试中，100条测试请求的拒答数由100条降至3条。
✅ 支持本地部署：提供 Transformers、vLLM、llama.cpp 等部署路径。
值得注意的是，这属于社区改版模型，并非 DeepSeek 官方发布的 V4。上述性能来自项目方测试，仍需独立验证。
🔗 模型地址：
huggingface.co/xtools-at/Dee…
#DeepSeek #Qwen #开源模型 #LocalLLM
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Omarchy now runs natively on a 1st-gen iPad mini with 512 MB RAM.
It runs from its own storage, with iOS as the launcher.
Next: GPU acceleration, more features.
Built on Project Cascadia and Orchard Linux's Omarchy A.
Thanks @henrikklee @shayne_legault, @dhh, @omarchy
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还在守着网页点 Colab？全自动调度显卡的方法彻底火了
拿 Antigravity 调官方 CLI，连浏览器都不用开，直接把送的 200 点算力和 2TB 网盘彻底盘活。
实测这套全自动工作流极其暴力：
· 命令行随开随用：本地 Agent 自动挑卡，T4、L4 到 A100 自由切，走机房内网拉模型，51GB 权重两分钟秒下完
· 跑完自动断开断省钱：测完让 Agent 自动释放云端 GPU，告别后台空转偷跑积分，跑一趟 27B 模型才花了 1.45 个算力点
· 2TB 网盘永久缓存：直接挂载 Google Drive，几十 G 模型放网盘永久存，下次开机秒读，连下载都免了
有 Gemini Pro 算力额度、又想跑开源模型的兄弟，这套组合拳建议直接抄作业。
官方命令行：github.com/googlecolab/googl… #Colab #AI #开源工具
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手里有教育邮箱的兄弟，直接实现 AI Token 自由了。
Mistral 放出一个巨离谱的学生包：5.99 刀一个月，硬生生塞给你 165 刀的额度！
算完账简直离谱，明面上它只写了减免，后台其实藏了大货：
· 额度严重倒挂：每月实扣 5.99 刀，后台不仅给 15 刀通用 API，还藏了 150 刀的 Vibe Code 编程额度，每月 1 号重置，最长连给 12 个月
· 顶级国模随便调：完全不锁自家模型，DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 以及 Mistral Large 4 都能直接跑
· 多端随处调用：终端 CLI、VS Code、网页端甚至接进 OpenCode 都能直接起飞
上车拿 Key 极其干脆：
① 进官网 Pricing 页，Pro 那档勾选「I'm a student」，价格变 5.99 刀后用全新高校邮箱绑卡订阅
② 提取 150 刀编程 Key：在 Vibe Code 插件的 Extensions 找到 Vibe CLI，进 Advanced 复制
③ 提取 15 刀通用 Key：去控制台 API Keys 页面直接新建即可
算下来接近 3 折白嫖几十倍的额度，有 edu 邮箱的学生党和开发者建议直接冲。
你平时主力跑代码的 AI 工具，每个月要花多少 Token 费用？
👉 Mistral 官网活动入口：mistral.ai/pricing #AI #大模型 #羊毛
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Mistral has a pretty interesting student offer right now
For $5.99/month, verified students can get:
«Mistral Pro (normally $14.99/month)
$150 in Vibe coding usage
$15/month in Studio API credits
Access to DeepSeek V4.1 Flash, GLM 5.3, GLM 5.3 Flash and more
Vibe coding across CLI, IDE and web»
How to claim it:
1. Visit mistral.ai/pricing/
2. Select “I'm a student”
3. Sign up and verify with your institutional email
4. Subscribe for $5.99/month
5. Get your Vibe and Studio API keys
Available to verified students for up to 12 months.
If you're eligible, take a look before you miss it.
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10 月 25 号把 Claude 升到 Ultra，到今天一次 KYC 都没触发过，截图里 KYC 状态显示的是“不需要”。社区普遍说升到这一档基本必 KYC，连美国本土用户也跑不掉，分享一下我的做法。
思路就一句话：本机把所有 Claude 相关域名全部屏蔽掉，只给 Claude Code 留一个干净的出口。
1. 用 hosts 文件把 Claude 和 Anthropic 的几十个域名全部指向本机，任何程序直连都走不通。
2. 用 Tailscale 把一台 VPS 拉进同一个局域网，在 VPS 上起一个最简单的 HTTP 代理。
3. 照官方的企业代理教程，让 Claude Code 只走这个代理，同时关掉遥测和错误上报。代理端解析域名，本机 hosts 拦不到它，等于全局屏蔽、只开一个口子。
4. 网页端同理，用带代理参数的方式单独启动一个 Chrome，只有这个窗口能打开 Claude 网页版。
这样所有出口 IP 和 DNS 都稳定落在同一台 VPS 上，不会在不同 IP 之间来回跳。
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非常火的 Linux 发行版 Omarchy 4.5 终于支持了苹果的 M1、M2、M3 芯片，还有 Neo。
感觉这么算下来，M4 估计也快了呀，等它支持，我就把我那个 M4 的 Mac mini 刷成 Omarchy。
Omarchy 4.5 is finally here! Traditional desktop mode, M1/M2/M3/Neo compatibility, 50 languages, 7-second installs, and a million other features, fixes, and improvements. omarchy.org/news/2026/11/oma…
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Your M1 MacBook can run 𝗢𝗺𝗮𝗿𝗰𝗵𝘆 now, and DHH says 4.5 ships with it. 🤯
The hard part of leaving macOS isn't the install. It's that every shortcut your fingers know stops working.
𝗢𝗺𝗮𝗿𝗰𝗵𝘆 on Apple Silicon (M1, M2, M3, Neo):
▸ Installs from a Mac installer app, and DHH says dual boot makes it a no-brainer
▸ Spotlight → Super + Space
▸ Copy and paste → Super + C and Super + V, terminal included
▸ Spaces → Super + 1, 2, 3, 4
▸ Time Machine → a system snapshot on every update
Watch every Mac shortcut flip to its 𝗢𝗺𝗮𝗿𝗰𝗵𝘆 key in the video 👇 The cheat sheet at the end is worth saving.
Today it's in the 4.5 release candidate, so back up first. M4 to M6 are on the way, per DHH.
Which Mac would you try it first on?
