CC Switch local proxy failed while handling Codex endpoint /responses. Provider: any; model: gpt-5.5; upstream_status: HTTP 400; cause: invalid codex request (request id: 20260611150956785935928ufRBwqvq) 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/diffusion-gemma-faster-text-generation/ 在生成文本时，理论上可以比现在的版本快 4 倍。 本地运行步骤： https://unsloth.ai/docs/models/diffusiongemma 目前 V2EX Chat 用的模型就是 gemma4:26b 。 https://edge.v2ex.com/chat
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/diffusion-gemma-faster-text-generation/ 在生成文本时，理论上可以比现在的版本快 4 倍。 本地运行步骤： https://unsloth.ai/docs/models/diffusiongemma 目前 V2EX Chat 用的模型就是 gemma4:26b 。 https://edge.v2ex.com/chat
REQUEST_BLOCKED Category: REVERSE_ENGINEERING Reason: Restricted technical activity detected. 这个报错大家有遇到的吗？很奇怪最近两天才遇到，之前是没有的？是模型优化的问题？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
内购限时免费，尽快获取。 App Store Unhook: App Blocker & Focus App - App Store Download Unhook: App Blocker & Focus by Shaffans Studios on the App Store. See screenshots, ratings and reviews, user tips, and more apps like Unhook: App… $17.99 → Free Unhook 可以屏蔽那些分散注意力的应用和网站，让你的专注力成为常态，而不是每天的挣扎。 设置智能限制、时间表，甚至基于位置的屏蔽，对应用、类别和网站进行分组，并精确决定您想要的严格程度。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
不限于参数大小
不限于参数大小
用ollama在本地部署了hymt2翻译模型，URL http://localhost:11434/v1/chat/completions，APIKEY ollama填到沉浸式翻译可以使用，但是接入到陪读蛙，总是提示 陪读蛙版本是v1.33.12，有佬遇到过这个问题吗？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
从部署、厂商支持等角度来说 200w 以内显卡预算
从部署、厂商支持等角度来说 200w 以内显卡预算
社区新版块申请： 老炮引路 板块名称：老炮引路 URL Slug localhost 版块简介 本版块致力于佬友互助，本地导航，本地人指南。 佬们线上摸鱼吹水，线下难免走南闯北。人生地不熟，谁来帮助？始皇在为我们的社区规则： neo: 社区文化： 真诚、友善、团结、专业，共建你我引以为荣之社区。 希望这个板块可以让佬友们不仅能在吹水中团结，也能在人间烟火中生息。 版主人选 @cdy1145 （欢迎有热心佬友加入） 自荐版主： 热心、有时间、愿意 即可，请私信我。 板块规则： 隐私保护：线下鱼龙混杂，还请佬友们多留心眼，如有一些佬友做出奇怪的事情/看起来像诈骗，请及时联系管理。 理性客观：如果佬友不在本地，请不要对其他本地佬友的介绍对立评价。如果发现佬友乱指导，那么这里不欢迎你。 互帮互助：切勿以盈利为目的帮助解答。 申请理由 我觉得社区非常需要这样一个聚焦于“本地佬帮助外地佬”的板块。 无论是工作、旅行，来到一个新的地方总是会遇上一些麻烦，如果有个本地人做指南，那将会顺利很多。L站，是一个团结的社区，而且我相信L站用户足以覆盖全国，佬友们完全可以互助。 中国其实不是每个地方都一样的。比如说我的老家——东明县，交通混乱程度不亚于印度，又一次春节，地上一滩血——你们猜得到。 老炮——方言（东北、山东等地区方言）本地人，混的久。 这个板块创建之后，佬友们就不必为到达一个新的地方而迷茫了，让我们共建你我引以为荣之社区！ 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
分享个自己最近开源的项目： VLM-AutoYOLO 。 项目地址： https://github.com/Somnusochi/VLM-AutoYOLO 前几天看到英伟达（ NVIDIA ）正式公布了 LocateAnything 视觉大模型，它那种用一段文本就能直接定位物体的能力让我觉得很有意思。结合 Facebook 最近开源的 SAM2 抠图模型，我就想：完全可以用一句话代替手工画框，实现自动化的 YOLO 数据集标注。 有了想法后，我在 AI 的辅助下大概花了 5 天时间，把这套全自动标注的流水线跑通了。 它是怎么工作的？ 逻辑很简单，主要分三步： 一句话找目标 ：输入你想找的东西（比如“有划痕的零件”），后端的 LocateAnything 模型会先找出它的大致位置。 像素级抠图 ：把大概坐标扔给 SAM2 模型，由它负责精准吸附边缘，生成 Bounding Box 和 Mask 。 一键导出 ：流水线跑完后，自动打包成标准的 YOLO 数据集格式，可以直接丢给 YOLOv8/v11 去训轻量级模型。 技术实现细节 为了保证业务数据不上云，这个项目设计成了 100% 纯本地运行。这就需要处理显存压力的问题。 **后端 (FastAPI / PyTorch)**： 为了能在普通开发机上跑这套 30 亿参数的大模型，我在后端写了严格的显存清理机制。在我的 MacBook Pro (M4 Pro, 24GB) 上，开启 Apple MPS 加速后，处理一张高清图大概 4 秒。连续跑几百张图，系统内存占用稳在 12GB 左右，没有内存泄露，挂后台跑很稳。 **前端 (React / Vite / UnoCSS)**： 我个人不喜欢传统标注软件那种密密麻麻的控制台界面，所以用 UnoCSS 写了个极简风格的操作界面，用起来稍微顺眼点。 目前的坑 因为只花了 5 天写的初版，还有些局限： 速度上限 ：4 秒一张图，应对几百张没问题。如果是上万张的大型数据集，单机单卡还是偏慢，后续得考虑加多卡并行。 环境依赖 ：项目融合了 PyTorch 、Ultralytics 和 SAM2 ，不同系统装依赖可能会踩坑。Docker 镜像后续会补上。 最后 如果你也厌倦了手动标数据，可以去 GitHub 拉下来跑跑看。遇到问题或者有关于 MPS 显存优化的建议，直接在项目里提 Issue 或 PR 。
不喜欢红点的朋友们可以安装起来 BetaProfiles 上 6 月 4 日发布了最新的 Block OTA Profile https://betaprofiles.com/
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