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英伟达出了一个 0.6B 的语音识别模型，纯 CPU 就能跑，速度还快了2.5倍 Nemotron-3.5-ASR，只有 0.6B 参数，支持 40 多种语言的实时语音识别 不需要 GPU。你的笔记本 CPU 就能直接跑，而且比英伟达自己官方的 Nemo 运行时还快 2.5 倍，识别准确率一样 完全离线运行，数据不出本地 LocalAI 团队做了一个 C++ 实现叫 parakeet.cpp（跟 llama.cpp 一个思路），可以直接集成到本地的 AI Agent 工作流里 之前发过 LibreTranslate 做本地翻译，现在语音识别也可以本地跑了。再加上本地跑的小模型做推理，一整套 AI 工作流完全可以在离线环境下运行 对做语音相关应用的开发者来说，0.6B 的模型大小意味着部署成本极低。手机上都能跑 GitHub 搜 parakeet.cpp

一套含金量超高的Codex实战教程分享， 建议先收藏抽空学习。 总时长不到两小时， 完整讲解Codex与GPT-5.5组合 这套AI开发利器： 插件调试、自动化工作流、 多任务并行案例全部实景演示， 上手门槛极低。 如果你想掌握当下主流高效 Vibe Coding开发方式， 这套完整免费中文实战教程非常值得深耕，内容思路还得到OpenAI官方认可。 现在就收藏， 明天端午节无论如何都要抽空 好好看着实操一遍。

可能是目前最完整的 Codex 入门免费教程：80 分钟，带中文字幕，零基础也能跟着上手。 Codex 和 Claude Code 已经是 AI 编程工具的两大主线。 教程虽长，但系统学一遍，比零散看教程更省时间。 建议先收藏，周末跟着实操一遍。

剪映用着用着是不是被恶心到过？加水印、锁功能，想用全套还得掏订阅费。 麻省理工学院一帮开发者直接肝出个开源平替，GitHub 上已经 55k stars，名字叫 OpenCut。 它强在哪： 1️⃣ 全功能剪辑，无水印、无付费墙，白嫖到底 2️⃣ 网页、桌面、手机都能用，MIT 协议开源 3️⃣ 内置 MCP 服务端，能接 AI Agent 4️⃣ 还在用 Rust 从零重构，支持 API、插件和脚本 说白了，这才是剪映本该长的样子。今天就能用，新架构还在做。 🔗github.com/opencut-app/op…

用 Mac 且跑本地大模型的朋友得留个心了，有个新东西可能你还不知道。 Rapid-MLX，这款专门针对 Apple Silicon 做的本地 LLM 推理服务，一句话总结就是：比 Ollama 快，而且快得肉眼可见。 具体快多少？官方给的数据是 2 到 4 倍。它背后跑的是苹果自家的 MLX 框架，不是社区里的野路子方案，而是真正把 M 系列芯片吃透了的设计。 主要体现在这几个方面： 1️⃣ KV 缓存裁剪加上 DeltaNet 状态快照，让多轮对话的首 token 延迟压到 0.08 秒左右。你懂这意味着什么——对话几乎感觉不到卡顿。 2️⃣ 工具调用方面内置了 17 种解析器，像 Qwen、DeepSeek、Gemma、GLM 这些主流模型都能自动识别格式。哪怕量化把输出搞坏了，它也能自动修回来，这细节做得很到位。 3️⃣ 提供 OpenAI 兼容 API，Cursor、Claude Code、Aider、LangChain 都能直接对接。基本你现在的工具链，切过来不用改代码。 此外还有推理链分离、云端路由、视觉与音频多模态支持、V 缓存压缩等功能，整体功能密度还挺高的。 说白了，如果你有一台 M 系列 Mac，想在本地跑模型又嫌 Ollama 慢，那么 Rapid-MLX 是目前最值得一试的选择之一。 🔗 github.com/raullenchai/Ra…

NVIDIA 丟了一個只有 0.6B 的語音辨識模型。 叫 Nemotron-3.5-ASR。 支援 40 種以上語言，即時串流輸出。 純 CPU 就能跑，不需要 GPU。 速度是官方 Nemo runtime 的 2.5 倍，辨識結果卻完全一致。 離線環境直接用，還能無縫整進你的 agent pipeline。 語音這塊，本地 agent 又多了一個又小又快的選擇。

这个一定要试一试，太牛逼了。 1. 下载安装 VLC Media Player 并打开 2. 点击菜单：媒体 (Media) → 打开网络串流 (Open Network Stream) 3. 粘贴下面这个主播放列表链接：iptv-org.github.io/iptv/index.m3u 4. 点击播放 5. 等几秒就会加载几千个频道。 祝各位看得开心

有人开源了一个隐形提词器，藏在 MacBook 的刘海里 开视频会议的时候最尴尬的一件事就是：你要么看屏幕上的内容，要么看摄像头。两个不可能同时做到，对面看你的眼神永远是飘的 这个工具的思路很聪明。把提词内容显示在刘海区域，因为摄像头就在刘海正中间，你看提词的时候眼睛自然就对着摄像头了 几个细节： - 隐私模式开着的话，共享屏幕对面看不到 - 速度、字体、宽度都能调 - 一个快捷键回退5秒 - macOS 原生运行，没有延迟 免费开源（GitHub地址放在评论区了） 配合 AI 用其实很顺：开会前让 Claude 或者 GPT 帮你整理要讲的要点，导进去，开会的时候一边看一边说，全程保持眼神交流 做产品演示、客户提案、面试的时候特别有用。以前用提词器要么买专业设备要么开个小窗口，现在直接藏在刘海里，对面完全看不出来 用 MacBook 开会多的可以试试，装完之后回不去

@php_martin 怎么连接模型。具体的操作有没有

都在聊Fable 5，没人注意谷歌昨天发布了一个颠覆翻译行业的新模型：Gemini 3.5 Live Translate 这是一个实时翻译模型，支持70+语言，能自动识别语种 我在AI Studio里试了下，放一段英文视频，中文几乎同步出来，语气语速都对得上，完成度极高 自己说中文，也是1s内就出地道的目标语言 有了这个，出国谈客户不用找翻译了，跨国会议随便开，自己听英文播客、看视频也很方便 （我的测试视频如下👇） 体验地址：aistudio.google.com/live?model=gem…

有个中国开发者，搞了台“印钞机”出来。 说白了就是一个工具，能自动把整条视频做出来，TikTok、Reels、YouTube Shorts 一条龙全给你包圆。 GitHub 标星已经冲过 13k，关键还免费、还开源，白嫖党狂喜。 到底咋跑起来的，自己点进去看： 🔗 github.com/harry0703/Mone…

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

@PrernaK60147090 去哪里

周末有没有人出来玩？坐标福州闽侯区

英伟达这次亲自出手，来真的了🚀 🔗 github.com/NVlabs/LongLive LongLive，NVlabs 官方开源项目，专门攻克长视频生成。别家工具还在几秒钟的上限里挣扎，它直接实现无限长视频实时生成，60秒以上的交互式视频说生成就生成，而且全程可以边生成边用提示词控制剧情走向。 说白了，视频生成这条赛道，刚被英伟达狠狠踩下了一脚油门。

停止对 Codex 和 Claude说： “帮我写个程序” “修一下 bug” “做个网站” “帮我做交易” 你这不是在用 AI。 你是在把一个顶级高级工程师，当成实习生使唤。 真正能拉开差距的，是你给他们的精准任务提示词。 下面这9个 Prompt，建议直接收藏 👇👇

冒死公开风水真传，看完不到半小时入门风水

中国老哥在GitHub又整了个狠活！ 项目名叫 MoneyPrinterTurbo，目前已经 8万+ Star， 而且44分钟前还在更新，卷得飞起。 你只扔一个关键词或主题进去，它就自动： -写脚本 -找高清无版权素材 -配字幕 + 配音 + 配音乐 -一键生成完整短视频 这几乎就是 TikTok Shop / YouTube 不露脸频道 的全自动流水线。 核心特点： -支持 Claude / DeepSeek / GPT 等多种大模型 -一键切换 9:16 竖屏 / 16:9 横屏 -支持批量生成，挑最好的发 -本地运行 + Docker + Colab 全支持 开源免费、无订阅、无水印、无限制。 地址：github.com/harry0703/Mone… 重要提醒： 自动化工具仅供学习参考，请严格遵守各平台规则（TikTok、YouTube 等对自动化内容有严格限制），内容质量和账号风险自担，理性使用，别指望躺赚。

16岁小孩做了个"星链原型"，赚了30万美元 他能接收卫星信号，而且这玩意儿在哪儿都能用。 SpaceX想关掉他？人家早有准备。 实现方法说穿了其实不复杂，他全靠Claude就搞定了： 先说明一下，他不是在偷星链的网。 他用的，是SpaceX卫星往外发的无线电"信标"，相当于拿这个信号当免费定位系统，在GPS失灵的地方照样能定位置。 每颗星链卫星都在不停往外发信标信号。 你只需要一个小天线锅，再加一个35美元的无线电接收设备，就能接收这些信号。然后通过三颗卫星的三角定位，算出你在地球上任意地方的坐标，就算GPS被干扰或者完全屏蔽了也不怕。 这个思路，美国陆军也在测试。 这小孩把它做成了便携版，卖给了徒步的、跑船的，还有应急队。 具体怎么搞？很简单，分六步走。 第一步：买硬件 RTL-SDR Blog v4 USB接收器，35美元 小号Ku波段抛物面天线，大概50美元 Ku波段LNB下变频器，20美元 树莓派5，8G内存版 偏置T适配器 5000毫安USB电池 全部加起来，大概180美元出头。 第二步：给树莓派装系统 把树莓派系统镜像烧录进SD卡，开机就行。 第三步：装SDR工具 打开终端，敲两行命令： sudo apt update sudo apt install rtl-sdr gnuradio python3-numpy 第四步：接线 LNB装在天线锅的焦点位置，LNB连偏置T，偏置T连SDR，SDR通过USB连树莓派。 第五步：让Claude写程序 打开Claude Code，把下面这段话扔进去： "帮我写个Python程序，用RTL-SDR抓星链卫星的信标信号，用来定位。硬件是RTL-SDR Blog v4加Ku波段LNB加抛物面天线。 要求：扫描Ku波段下行频率抓星链信标，用celestrak网上公开的TLE轨道数据识别每颗卫星，靠至少三颗卫星的多普勒频移算位置，把经纬度和精度显示在小OLED屏上。用pyrtlsdr、skyfield、numpy这几个库，记得加注释方便我调参数。" 第六步：跑程序 树莓派会自动锁定头顶的卫星，然后显示你的坐标，精度大概10到30米。 不用GPS，不用手机信号，也不用联网。 最后，这小孩3D打印了个外壳，打了个牌子叫"徒步水手GPS备份"，一台卖899美元，卖出去350台。 一台成本180，利润719。 客户里有野火应急队、丛林飞行员、深山滑雪的、开游艇的。 SpaceX会不会告他？不会。接收公开广播的信标信号是合法的，小孩的律师提前就确认过这一点。

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