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IT之家 · 2026-06-09 04:36:18+08:00 · tech

IT之家 6 月 9 日消息,在今天(6 月 9 日)召开的 2026 年全球开发者大会(WWDC)上,苹果宣布升级 App Store, 面向开发者增强获客、推广与订阅经营能力。 IT之家援引博文介绍,本次更新涵盖营销展示、内容分发、商业模式、审核提交流程,以及家长管理相关分类支持,重点是让开发者更高效触达新用户,并提升订阅业务的长期留存能力。 在营销方面,开发者今年可在 App Store 使用 Creative Assets(创意素材),在产品页面标题和搜索结果中出现更丰富的图片与视频。 苹果还上线新的 Asset Library(素材资料库),让开发者在 App Store Connect 集中管理创意素材、预览视频和截图,并在自定义产品页面与 App 内活动中重复使用。 面向用户端,苹果开始加入更透明的推荐解释。App Notes(应用注释)会说明某款应用为何出现在推荐位,Personalized Collections(个性化合集)则依据用户下载记录和应用活动,逐步推送更相关的内容。 这些功能已于 2026 年 6 月 8 日先在美国英语区上线,后续会扩展到更多语言和地区。 订阅方面,App Store Bundles 支持多个开发者组合销售订阅,并提供折扣。Suites 则把多项服务打包成单独无法购买的订阅套餐。 为了降低退订率,苹果推出 Retention Messaging(订阅挽留信息),应用可在用户取消订阅时展示定制优惠或补充说明,争取留住订阅用户。 苹果同步简化审核与平台规则也。开发者今后可把多个应用内购买项目打包进 1 个审核包,不必分别提交。 Mac App Store 也不再要求支持 Intel 芯片 Mac,开发者现在可以直接分发仅适配 Apple Silicon 的应用。

IT之家 · 2026-06-09 03:34:14+08:00 · tech

IT之家 6 月 9 日消息,在今天(6 月 9 日)召开的 2026 年全球开发者大会(WWDC)上,苹果为 Safari 浏览器新增 Notify Me 网页监控功能, 可持续检查网页变化,并在内容更新后及时提醒用户,适合追踪补货、价格或页面状态变化。 IT之家援引博文介绍,用户可以通过 Notify Me 监控网页,是把重复刷新网页的动作交给浏览器自动处理。 对普通用户来说,这能减少反复手动查看页面的时间成本,也让抢购、候补和库存关注变得更省心。 苹果官方并未透露关于该功能的更多细节,尚未披露检查频率、支持的网站类型,或通知形式等信息。

cnBeta全文版 · 2026-06-05 14:06:24+08:00 · tech

OpenAI 近日宣布对 ChatGPT 的记忆系统进行重大架构升级,在长期上下文保留、用户偏好跟随以及跨时间的准确性等方面都有明显提升,并强调这一版本在算力效率上也更为优化。新系统首先面向美国地区的 ChatGPT Plus 和 Pro 订阅用户开放,未来几周将逐步扩展至更多国家以及 Free 与 Go 用户。 所谓“记忆”功能,是指 ChatGPT 能自动或按用户指示,长期保留对话中的有用信息,包括用户的个人偏好、正在推进的项目以及各类约束条件,从而避免每次开启新对话都要从零介绍背景。借助这些持久化信息,系统在后续对话中可以更好地“延续上下文”,提供更贴合用户习惯和需求的回答。 OpenAI 最早在 2024 年 2 月推出“保存记忆”功能,允许用户明确要求 ChatGPT 记住某些信息,例如旅行计划、写作风格偏好等。不过,这一初代方案存在明显局限:一方面高度依赖用户主动下指令保存信息,另一方面,存入记忆的信息如果长期不更新,就容易过时或失效。 到了 2025 年 4 月,OpenAI 将记忆能力扩展到“保存列表”之外,开始允许 ChatGPT 自动引用过去的聊天内容作为记忆来源。这一阶段的关键基础设施是名为“Dreaming(梦境)”的后台进程,它会在用户不感知的情况下,从历史对话中自动筛选、整理可用信息,形成记忆条目。借助这一机制,系统可以从自然对话中持续学习,无需用户每一次都明确说明“请记住这一点”。 此次发布的升级则是在“Dreaming”机制之上进一步重构记忆架构,使之更“能记、会用、记得久、算得省”。OpenAI 内部评估数据显示,新系统在事实回忆、偏好遵循以及随时间推移的准确性方面,均较 2025 年版本有显著提升。具体而言,事实回忆率从 2025 年的 67.9% 提升至 2026 年的 82.8%,对用户偏好的遵循度从 55.3% 提升到 71.3%,而跨时间维度的准确性则从 52.2% 提升到 75.1%。 在用户体验层面,本次升级带来的一个直观变化,是新增了“记忆概览页面”。用户可以在这一页面集中查看 ChatGPT 当前保存的各类记忆条目,并可直接对其进行更新、更正,甚至下达“在何种情境下应当主动提及哪些话题”的指示。这一设计在提升透明度的同时,也为用户提供了更细粒度的控制权,降低长期使用中记忆过时或偏差累积的风险。 OpenAI 表示,这一更强大的记忆系统将首先向美国地区的 ChatGPT Plus 和 Pro 用户推送,并已自即日起开始上线。公司计划在未来几周内,将该系统逐步推广至更多国家和地区,并覆盖 ChatGPT Free 与 Go 用户,使更大范围的用户群体都能在日常使用中体验到更“懂自己”的对话式 AI。 查看评论

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-04 10:48:49+08:00 · tech

接着 【教程】CherryStudio输出效果大升级,直接输出HTML 开发调优 欢迎各位佬友多测试多反馈,我好持续优化,毕竟我一个人遇到的问题有限 5月27晚上更新 增加不同主题的样式匹配,非模版预设,模式预设,自动匹配输出。MCP文件已重新上传,需要重新下载 注意:这里面说的直接输出HTML指的不是输出一个HTML文件,而是可以直接在对话页面显示的页面,就是下面这种效果 [image] 具体方法 首先要说明的是,这里是通过MCP来实现的 下载MCP文件 … 【教程】自适应主题,CherryStudio输出效果再升级 开发调优 接着 【教程】CherryStudio输出效果大升级,直接输出HTML 进一步讨论: 之前的效果上已经基本实现了不同模式的适配,但是主题的结构是相似的,更多的只是修改一些修饰的元素,觉得够用的话,就直接用那个就好了。 这里单开一贴,是我希望再做一些实验性的测试,实现对不同主题的展示效果适配,让不同的主题拥有不同的信息展示方式以及展示效果。 目前有 7 种具体展示风格: 内容类型 自动… 继续 之前的2个教程,实现了从0到1,从能用到好看的过程,但是我发现有点不太稳定,具体的体现如下图,调用渲染工具,很难一次性到位,不是这边的参数有问题,就是那边的传入不合规,虽然最后也能出结果,但是需要耗费更长的时间和更多的token,不理想 然后我就在想能不能增加两个工具,一个内容生成指南,明确合规内容的标准;另一个则是快速检查工具,能迅速返回是否合规的结果。通过两层前置预检查,避免在大量内容渲染时才进行检查。 然后我试了一下之前经常会报错的几类问题,调用链路都正常了 MCP及提示词 MCP dist.zip (131.1 KB) 提示词 请先完成全部搜索、阅读、分析和内容整理,不要在资料未整理完成前调用 html-render-mcp。 内容整理完成后,请按以下流程生成最终 HTML: 1. 先调用 guide_html_render_page。 - targetTool 使用 render_adaptive_theme_html。 - contentTypes 根据内容选择: news / research / explain / compare / tutorial / list / opinion。 2. 根据 guide_html_render_page 返回的 pageSkeleton 和 generationRules,生成完整 page 对象。 3. 调用 validate_html_render_page。 - targetTool 使用 render_adaptive_theme_html。 - page 使用刚生成的完整 page 对象。 4. 如果 readyToRender 为 false: - 根据 errors 修正 page。 - 根据 warnings 优化 page。 - 再次调用 validate_html_render_page。 5. 只有 readyToRender 为 true 后,才最后调用一次 render_adaptive_theme_html。 6. 最终回复只输出 render_adaptive_theme_html 返回的 HTML 片段,不要输出 JSON、解释、Markdown 代码块或额外文本。 生成要求: - contentTypes 必须准确反映内容类型。 - styleProfile 默认使用 auto。 - expression.strategy 默认使用 auto。 - 优先使用 expression / expressions 表达语义。 - blocks 只用于补充布局。 - 不要把 Markdown 表格、代码块或复杂列表直接写进 body。 - 对比内容优先用 decision-matrix。 - 教程内容优先用 process-guide。 - 清单内容优先用 ranked-list。 - 观点内容优先用 argument-map。 - 研究内容优先用 evidence-map。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

IT之家 · 2026-05-30 14:11:19+08:00 · tech

IT之家 5 月 30 日消息,科技媒体 marktechpost 昨日(5 月 29 日)发布博文,报道称 Nous Research 为开源 Hermes Agent(Hermes 智能体)加入 Tool Search(工具搜索), 通过按需加载缓解 MCP(模型上下文协议)工具占满上下文的问题。 根据 Anthropic 在 2025 年 11 月发布的报告,在一个包含 5 台 MCP 服务器和 34 个工具的 Hermes 部署显示,平均每回合的提示符大小为 45000 个 tokens,其中大约 22000 个 tokens(约占 50%)仅仅是工具模式的开销。 Anthropic 在今年 4 月发布的论文中,指出在典型多服务器部署环境下,工具注意力(Tool Attention)是衡量“MCP 工具税”消耗的关键,优化前工具定义可消耗 134000 个 tokens,每回合消耗的 tokens 数量为 15000 至 60000 个。 这种“MCP 工具税”导致 2 个问题: 成本:会话开始时的缓存未命中生成每次可能花费 0.07 美元至 0.10 美元。 准确率下降:当模型同时看到数百个不相关的工具选项时,就会出现决策瘫痪。 Hermes Agent 为解决上述问题,引入 Tool Search 功能,是可选渐进式披露层,该模型不会预先加载所有工具架构,而是按需逐轮加载所需内容。 启用 Tool Search 后,模型可见工具数组中的 MCP 工具和插件工具替换为三个桥接工具: tool_search(query, limit?) — search the deferred-tool catalog tool_describe(name) — load the full schema for one tool tool_call(name, arguments) — invoke a deferred tool 其中 tool_search 负责搜索,tool_describe 负责载入完整模式,tool_call 负责调用真实工具。模型先找工具,再看参数,最后调用目标工具。 典型的交互过程如下: Model: tool_search("create a github issue") → { matches: [{ name: "mcp_github_create_issue", ... }] } Model: tool_describe("mcp_github_create_issue") → { parameters: { type: "object", properties: { ... } } } Model: tool_call("mcp_github_create_issue", { title: "...", body: "..." }) → { ok: true, issue_number: 42 } 启用该工具后,能有效提升准确率,Anthropic 内部 MCP 评测显示,Claude Opus 4 在启用 Tool Search 后,准确率从 49% 提升到 74%。Claude Opus 4.5 也从 79.5% 提升到 88.1%,无关工具减少后,误选概率随之下降。 检索层使用 BM25(经典文本检索算法),匹配工具名、描述与参数名。若 BM25 没有返回正分结果,系统会退回到工具名的字面子串匹配,避免在所有工具名都含有相同词时出现零分问题。 配置参考: 将以下内容添加到 hermes.yaml 文件中: tools: tool_search: enabled: auto # auto (default), on, or off threshold_pct: 10 # % of context at which auto mode kicks in search_default_limit: 5 max_search_limit: 20 IT之家附上参考地址 Tool Search Introducing advanced tool use on the Claude Developer Platform Tool Attention Is All You Need: Dynamic Tool Gating and Lazy Schema Loading for Eliminating the MCP/Tools Tax in Scalable Agentic Workflows