今天我在使用我自己的 Agent Dais 来理解一个项目时，发现它突然报错显示输入长度超过上下文上限，同时中转站的余额不足。 这引起了我的注意。我使用的是 gpt-5.4，有 1M 的上下文，在有 subagent 辅助读文件的情况下不应该出现上下文溢出的问题。我调了下中转站的使用日志，发现确实有连续的几个超过八十万 token 的请求，一下把账号的余额干完了。 排查过程 我导出了该任务的 message 数据后，另外开了一个任务来排查。由于 message 数据过长，我在提示词中明确说明只读开头的一小部分，让后让 agent 编写 python 脚本来找导致累计输入输出 token 大幅增长的元凶。 最后定位到原因是一个 ripgrep 调用，这个调用匹配到了项目源码中内嵌的一串 base64 超长文本，该文本本身可能就超过 1M 的字符数，导致上下文爆炸也是顺理成章。 解决方案 经过搜索，使用 ripgrep 时可以加上如下参数来限制单个匹配结果的展示长度（加上 --max-columns-preview 可以在文本溢出时保留部分文本用于预览）： rg --max-columns 300 --max-columns-preview ... 本文转自我的个人博客，你可以点此查看原文： BHznJNs' Blog 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 项目地址： github.com GitHub - Dais-Project/Dais: Your Desktop AI Staffs. Your Desktop AI Staffs. 界面截图： 距离我上次发布相关帖子（ 之前的帖子 ）又过去了两个多月。 这两个月中，Dais 支持了： Workspace notes（工作区级 memory） Skills Subtask（类 subagent） 远程访问功能 最近也顺着一些用户反馈做了 DeepSeek 的思考回传适配以及 Linux 版本，目前也算是能够作为一个日用的 Agent 了。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
https://api.aisz.mom/sign-up?aff=2JWL
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IT之家 6 月 6 日消息，6 月 5 日，随着 垣信卫星使用 长征八号运载火箭 ，成功将 18 颗千帆卫星送入预定轨道。至此， 卫星数量增至 200 颗 、AIS 卫星系统完成组网， 千帆星座 达成重要里程碑。 据悉，此次 发射任务取得圆满成功。垣信卫星自主建设管理的 卫星测运控系统 ，可靠保障并验证了“24 小时两次发射”的高频次任务能力。 IT之家注意到，千帆星座已连续两日成功发射组网卫星： 2026 年 6 月 4 日 19 时 39 分，垣信卫星在太原卫星发射中心使用 长征六号甲运载火箭 ，将 18 颗千帆组网卫星送入预定轨道，所有卫星状态正常，发射任务取得圆满成功。 2026 年 6 月 5 日 14 时 34 分，垣信卫星在海南国际商业航天发射场，使用 长征八号运载火箭 ，成功将 18 颗千帆卫星送入预定轨道，所有卫星状态正常，发射任务取得圆满成功。 据此前官方介绍，作为千帆星座的建设和运营主体，垣信卫星未来将为全球用户提供低延时、高速率及高可靠性的 卫星（宽带）互联网服务 。该服务具有良好的通信体制兼容性，可平滑演进支持 6G 标准，最终实现地面、卫星、机载网络和海洋通信网络的无缝覆盖。 根据规划， “千帆星座”一期将发射 648 颗卫星 ，提供区域网络覆盖；二期再发射 648 颗卫星，整体规模达到 1296 颗，提供全球网络覆盖；三期由超过 1.5 万颗卫星提供多元业务融合服务。
Google – 3 Jun 26 Introducing Gemma 4 12B: a unified, encoder-free multimodal model An overview of Gemma 4 12B, a model designed to bring high-performance multimodal intelligence directly to your laptop. 以下为 官方公布的benchmark 同样为多模态模型,采用encoder-free 架构训练, 支持文字,图片,音频 可参阅相关技术报告 developers.googleblog.com Gemma 4 12B: The Developer Guide- Google Developers Blog Meet Gemma 4 12B: the first medium-sized, encoder-free multimodal model capable of natively ingesting audio and video. Ideal for local AI development with 16GB VRAM, Hugging Face integrations, and drop-in local API servers. 采用sliding window attention技术 1024的滑动窗口大小,256k上下文长度. 谷歌blog介绍,其 性能接近gemma4 26b model 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
Google的AIStudio上不去了，直接跳转到 Google AI Studio 和 Gemini API 的适用区域 | Google AI for Developers Gemini也无法使用了…… 有什么办法么… 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
大家好， 我独立开发了一个用 Rust 写的后端即服务（ BaaS ）和 Headless CMS ，叫 RaisFast ，目前已经可以跑通完整流程，想找一些早期用户和共建者。 它是什么 一句话： 单二进制文件，下载即运行，自带博客、电商、钱包、支付、多租户 SaaS 。不需要 Node.js ，不需要 Docker ，不需要任何运行时依赖。 核心数据： 语言：Rust （ edition 2024 ） HTTP 框架：Axum 0.8 数据库：SQLite / PostgreSQL / MySQL ，零代码切换（ feature flag ） 搜索：内建 Tantivy 全文检索 Admin UI：React 19 + shadcn/ui ，嵌入二进制，无需单独部署 桌面端：Tauri 封装（已有） 插件引擎：JS (QuickJS) / Rhai / Lua (mlua) / WASM (wasmtime) 四引擎 已有能力 模块 状态 Blog / CMS （文章、页面、分类、标签、评论、媒体、RSS 、Sitemap ） ✅ 电商（购物车、订单、商品变体、优惠券） ✅ 钱包 & 支付（多币种钱包，支付宝/微信/Stripe/Dodo/Creem ） ✅ OAuth 社交登录（ GitHub 、Google 等） ✅ 动态 Content Type （ TOML 定义 Schema ，自动生成 CRUD API ） ✅ JWT + Refresh Token + API Token + RBAC 权限 ✅ 多租户隔离 ✅ Job Queue + Cron 调度 + AOP + Event Bus ✅ 插件系统（ 4 引擎） ✅ 全文搜索 ✅ 怎么跑起来 参考安装文档： https://www.raisfast.com/install 现有模板 目前有 4 个前端模板可以开箱即用： blog-foundry — 博客模板 blog-kanso — 博客模板（日式极简风） blog-volt — 博客模板（暗色系） ecommerce-forge — 电商模板（ Next.js ，多语言 en/zh ） 都自带 SEO （ OG/Twitter Card 、JSON-LD 、Sitemap 、RSS Feed ）和 LLM 优化（ llms.txt ）。 我在找什么人 项目目标是 2026 Q3 发 v1.0 ，现在需要各种背景的朋友参与： 后端开发者 内核开发 — Rust 选手，目前还有很多模块可以深入（支付网关、搜索优化、Serverless 适配等） 插件开发 — 不一定要会 Rust 。用 JS / Lua / Rhai 写插件，扩展 CMS 能力。插件系统已完整，需要更多真实场景的插件来验证 API 设计 前端开发者 模板开发 — 用 Next.js / Astro / Nuxt 等任意框架，对接 RaisFast 的 REST API ，做你喜欢的模板。现有 4 个模板可以作为参考 Admin UI 改进 — React + shadcn/ui ，还有很多页面和交互可以完善 普通用户 试用反馈 — 跑起来，用一用，告诉我哪里难用、哪里有 bug 、缺什么功能 文档贡献 — 英文/中文文档都缺人写 Content Type 创作 — 用 TOML 定义数据模型，不需要写代码就能创建新的内容类型 项目地址 GitHub: https://github.com/RaisFast/raisfast 官网: https://raisfast.com 欢迎 star 、提 issue 、提 PR ，或者加群交流。有任何问题都可以在 issue 里问，我会尽快回复。 感谢阅读！ VX： 一五二 10615644 QQ：⑦⑤②39222
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AIzaSyDAmzv3jOAg90H2jV5pWfPxUjuL0KsQhY4 还有1天过期，可以速登 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
1 前言 aistudio build 可以让 AI 快速开发一些小工具，非常的方便，只需要不断提需求就行了，build 本身也有一些免费额度，也够用了 但是开发出来的网页，访问的话就需要能访问 aistudio 的网页，稍微有些不方便，毕竟工具的话还是离线使用比较好，于是我就想着有没有办法把网页放到本地来运行，又不想每次都输命令来启动网页 然后发现 tauri 可以通过几行命令将前端页面快速打包为桌面应用，对于 build 生成的网页完全够用了 2 执行步骤 2.1 安装 rust 先根据这几个链接安装好 rust 并配置好镜像，如果途中有什么问题直接问可以网页搜索的 AI 就可以了，我用的 z.ai 的 glm5.1，都给我解决了 先是下载 Rustup 并打开，如果发现下载速度很慢就得先配置 Rustup 的镜像 rust-lang.org 入门 一门帮助每个人构建可靠且高效软件的语言。 然后配置 Rustup 的镜像 mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn – 8 May 26 Rustup | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror rustup 使用帮助 | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站，致力于为国内和校内用户提供高质量的开源软件镜像、Linux 镜像源服务，帮助用户更方便地获取开源软件。本镜像站由清华大学 TUNA 协会负责运行维护。 然后配置 crates.io 的镜像 rsproxy.cn RsProxy RsProxy: a crates and rustup mirror 2.2 导出 build 中的项目 依次点击 Code 、 Download as .zip file 然后在文件夹里解压这个压缩包 2.3 打包 找到 package.json ，搜索 "name": ，修改为想要的名字，比如我的就是 "name": "text-comparison-tool", 在 scripts 中添加两项 "scripts": { ... "tauri:dev": "tauri dev", "tauri:build": "tauri build" }, 在终端打开文件夹，运行这两条命令 npm install --save-dev @tauri-apps/cli npx tauri init 运行第二个命令的时候，这一条，请将 ../build 修改为 ../dist ，其他的直接回车就行 ? Where are your web assets (HTML/CSS/JS) located, relative to the "<current dir>/src-tauri/tauri.conf.json" file that will be created? › ../build 然后找到 src-tauri\tauri.conf.json ，把里面的 "identifier": "com.tauri.dev", 修改下，比如我的是 "identifier": "com.text-comparison-tool.dev", 再就是根据自己需求配置一些东西，都在 src-tauri\tauri.conf.json 比如在这里加个窗口最大化 "app": { "windows": [ { ... "maximized": true } ], 或者只打包成 exe，默认是 all，会同时输出 exe 和 msi，就个人体验来说，exe 更舒服点，推荐修改成 ["nsis"] 来只打包成 exe "bundle": { ... "targets": ["nsis"], ... 最后开始打包 # 直接打包 npm run tauri:build # 如果还想调试的话用这个 npm run tauri:dev 等待打包完成会有这个输出 ✓ built in 6.39s Compiling app v0.1.0 (F:\Downloads\Edge\text-comparison-tool\src-tauri) Finished `release` profile [optimized] target(s) in 55.77s Built application at: F:\Downloads\Edge\text-comparison-tool\src-tauri\target\release\app.exe Info Patching F:\Downloads\Edge\text-comparison-tool\src-tauri\target\release\app.exe with bundle type information: nsis Info Target: x64 Running makensis to produce F:\Downloads\Edge\text-comparison-tool\src-tauri\target\release\bundle\nsis\text-comparison-tool_0.1.0_x64-setup.exe Finished 1 bundle at: F:\Downloads\Edge\text-comparison-tool\src-tauri\target\release\bundle\nsis\text-comparison-tool_0.1.0_x64-setup.exe 找到这个 exe，安装完就可以和桌面应用一样打开了 3 资源占用 text-comparison-tool_0.1.0_x64-setup.exe 占用 1.86MB 安装完对应的应用目录有两个文件：app.exe（8.23MB）、uninstall.exe（77.2KB） 运行的时候有两个进程：应用进程（2.9MB）、对应的 webview 进程（131.6MB） 占用还是高的，但是够我用了 最后如果感兴趣但没有 build 应用的话可以拿这个练手 accounts.google.com 登录 - Google 账号 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
纽约时报报道，英国AI Security Institute（AISI，原AI Safety Institute）的研究人员会测试前沿AI模型，寻找安全漏洞和风险边界，而这套做法正在被其他政府借鉴。 过去几年，AI监管经常停留在透明度、责任、原则、风险管理和自愿承诺这些词上。现在问题更具体：一个模型发布前，到底会不会帮助黑客攻击？会不会降低制造危险物质的门槛？会不会在关键场景里绕过安全限制？ 这种问题不能只靠公司自己回答。公司可以做红队测试，也可以发布安全报告，但政府如果没有自己的评估能力，就只能在发布会、论文和企业承诺之间做判断。英国AI安全研究院的价值，正在于它把政府放进了测试流程里。 这套模式已经开始向国际合作扩散。英国政府5月25日发布公告称，英国AI安全研究院将与澳大利亚AI安全研究院合作，跟踪前沿AI风险，包括AI系统如何被用于网络攻击，以及如何用于加强防御。公告还提到，双方会共享AI能力洞察，开展新兴风险研究，并推动AI测试和评估的国际最佳实践。 美国也在走类似方向。美国商务部下属的AI标准与创新中心（CAISI）近期与谷歌DeepMind、微软和xAI达成协议，将在模型公开发布前进行国家安全相关评估。微软也在同期宣布与美国CAISI和英国AISI建立合作，用于测试前沿模型、评估安全防护，并降低国家安全和大规模公共安全风险。 这意味着，前沿模型公司以后面对的不只是市场竞争，还有一套越来越像“发布前安全评估”的流程。在英美这类合作框架下，模型能力越强，企业越可能需要向政府测试机构提供更多材料和访问权限。对创业公司来说，如果未来政府采购、企业采购或跨境合规更多参考这类评估，安全测试能力会变成产品竞争的一部分。 未来AI监管不再只是问“公司有没有写安全承诺”，而是开始问“有没有人真的测过”。这比原则声明更麻烦，也更接近现实。 查看评论
如题，aistudio过几天就提示该地区无法使用，然后过几天又自动可以使用了。我猜测是不是vps的ip是不是被谷歌拉黑了，然后过几天又释放？ 因为每天都会使用网页版本的aistudio，终端里的gemini以及浏览器右上角的gemini，一旦被禁止，我就会很不方便。 因为同时开着土耳其的gpt和尼日利亚的claude，我平时电脑根本不敢切换机场的节点。然后一直使用的都是racknerd的9.9美元一年的一个vps，是不是这家vps的ip比较垃圾，我是否应该更换一个更好一点的vps？佬友们有推荐么？ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
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