3000刀免费速蹬 自用模式不构成推广，谢谢 url： https://api.owiwo.cn/v1 key：sk-85b797839738b4771fd4165c16bbbb1491279bba0d3ebaf4ab1f60c1de739379 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 5 日消息，北京互联网法院今日公布一则案例，批量注册会员、爬取用户数据、搭建分销网站…… 平台长期投入运营、汇聚而成的用户数据，正被他人以技术手段批量攫取，打包上架，按天售卖。近日，北京互联网法院适用《中华人民共和国反不正当竞争法》新增的数据专款规定， 认定不正当获取、使用平台用户数据，构成不正当竞争 。 IT之家附基本案情： 原告某科技公司系某知名职场社交类平台（以下简称涉案平台）的运营主体。涉案平台内存在大量的包括用户姓名或昵称、当前公司及职位、工作年限、全部工作经历及教育经历等在内的职场数据（以下简称涉案数据）。根据涉案平台《服务协议》约定，用户不得实施注册多个平台账号以及利用控制的账号实施数据爬取等行为，并且涉案平台设置了登录验证措施、访问权限管理措施、可追踪加密参数等技术手段，限制非会员用户访问平台数据并追踪处理违规访问用户。被告王某使用多个手机号注册了涉案平台账号并充值了平台商务会员， 通过获取网页源代码、编写爬虫程序、搭建非法网站的方式，自动抓取涉案数据至其自身运营的网站（以下简称涉案网站）上 ，并使用其二手平台账号对外销售可以访问涉案网站的用户名及密码。 原告某科技公司诉称， 被告王某未经许可运营、销售涉案网站的付费使用权，提供涉案数据查询服务，构成《中华人民共和国反不正当竞争法》第十三条第三款禁止的不正当竞争行为，要求其赔偿经济损失及合理开支。 被告王某辩称， 涉案网站提供的是 1 至 15 天的短期权限，服务对象是有临时、简单查询需求的用户，且仅提供人脉查看这一项权益，与涉案平台的服务受众完全不同，未构成实质性替代。此外，被告无主观侵权恶意，且已主动停止相关行为。因此，原告主张的经济损失缺乏事实依据，明显过高；合理开支远超行业标准，不应全额支持。 法院经审理认为： 涉案数据属于原告某科技公司“合法持有的数据” 涉案数据系涉案平台经用户同意，依据《服务协议》《隐私政策》等约定向用户采集、处理个人信息而形成，在案证据未显示存在违法处理数据的行为。原告搭建并持续运营涉案平台，将零散的、单一的数据汇聚、整合成具有一定体量的数据集合，使得涉案数据形成了不同于单一原始数据的经济价值。 而涉案数据中的诸如用户姓名、公司及职位、工作及教育经历等信息与求职、招聘、交友等活动具有强相关性 ，是涉案平台能够精准匹配社交与招聘、应聘需求，不断提高服务质量与效果的基础性要素，对平台顺利开展主营业务、积累并扩大竞争优势具有重要意义。综上，涉案数据系原告合法收集、存储或使用，通过其实质性投入而形成，并能为其带来经营利益或竞争优势的数据集合，属于《中华人民共和国反不正当竞争法》第十三条第三款规定的合法持有的数据。 被告王某实施了不正当获取、使用数据行为，构成不正当竞争 被告使用多个手机号注册并充值了多个涉案平台商务会员账号，并通过获取网页源代码、编写爬虫程序、搭建非法网站的方式，避开涉案平台的登录验证措施及访问权限控制措施等， 自动抓取涉案数据，并向不特定公众公开前述数据 。该行为不正当攫取了原告的用户及市场份额，对涉案平台的主营业务产生了实质性的替代效果，并且可能带来数据安全风险，损害了原告的合法权益，并对数据供给与流通市场已有的竞争秩序产生破坏，构成不正当竞争。 关于赔偿数额的考量 法院综合考量多个因素确定赔偿金额。第一，从行为方式看，被告实施了不正当获取及使用数据两项行为，其获取行为指向的是涉案平台的全部数据，并且将前述数据向涉案平台外不特定用户提供，对平台的主营业务及数据安全具有较大影响；第二，从主观过错看，被告作为涉案平台商务会员，应当知道平台禁止注册多个会员账号并利用会员账号实施数据抓取行为，且在平台已封禁其部分账号后，仍注册新的账号继续实施被诉不正当竞争行为，主观过错明显；第三，从影响范围看，被告以自营加分销的方式在多个平台对外提供涉案网站的卡密，其经营的涉案二手平台账号以销售会员权益为主营业务且销售量较高，影响范围较大；第四，从持续时间看，根据原告取证的情况， 涉案网站至迟于 2025 年 4 月起开始运营，至少持续至 2025 年 12 月 ，侵权行为持续时间不长。综上，认定被告实施的被诉不正当竞争行为给原告造成的经济损失为 20 万元。关于赔偿合理开支的主张，原告主张被告赔偿其律师费、取证费等合理开支，并提交了相应证据，法院综合考量原告的维权必要性、案件难度等因素，予以全额支持。 裁判结果 判决被告王某赔偿原告某科技公司 经济损失 20 万元及合理开支 3 万余元 ，驳回原告某科技公司的其他诉讼请求。 判决作出后，各方当事人均未上诉，该案判决已生效。
如图 这是两篇论文的图 这构成学术不端和剽窃了吗 7 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
叠甲： 本帖所有内容仅代表个人观点，不构成客观评价，本人才疏学浅，见识鄙薄，如有粗疏不当、冒犯之语，还望海涵 相关贴子 更轻、更现代的AI文游/角色扮演体验——将任何灵感变为可玩的开放世界 - 扬帆起航 - LINUX DO 2026，高质量的AI文字输出长什么样？看看用文游记录做的galgame！ - 扬帆起航 - LINUX DO 起因 某天刷社媒帖子，发现WAIC世界人工智能大会主办了新的比赛——Future Tech OPC独立先锋挑战赛： https://mp.weixin.qq.com/s/BEfXqKYfSS_FENqIwoMmnA 然后我想闲着也是闲着，就把自己的项目报上去了。 但我的项目VisionTale其实只是一时兴起做来玩的东西，我报了名之后没多久也就把这茬给忘了—— 人家的网络初赛只算是初筛，之后还有城市复赛、全国总决赛……但这和我有什么关系呢？ 直到前些天我收到了这封邮件： 嗯？？？ 怎么就稀里糊涂地进复赛了？ 讲道理，当时收到这封邮件的时候，我比起兴奋，其实更多的是慌张——作为去年刚普本毕业，身无长技、社恐自闭的老鼠人，我在校期间“互联网+”都是混分过来的，连路演是个什么东西都不知道，怎么可能上台呢？ 但我最后还是鬼使神差地去了。 我做了ppt，看了几个路演视频，几乎是靠臆想凭空构思出了一套商业模式，以应对评分细则里占将近35分的“商业潜力”部分……一通手忙脚乱之后，我如约前去参赛，最后的结果是这样的： VisionTale，在进入复赛的20个项目中成为了第6名。 我不知道各位佬友对这个成绩有什么看法，但对我而言，这可以说远远超出了我的预期。 要知道，虽然这次赛事的主题是AI、OPC、“独立先锋”，但和我同台的项目，实际大部分仍然背靠传统公司，人才、资金充裕，在场队伍里的成员也大多是名校、大厂背景，或是创业老兵。参赛的项目里，有的已经在商业上跑通，有的已经有意向客户，或者签下订单…… 所以，我的项目凭什么位居另外14个项目之前？ 是不是比赛本身没什么含金量？ 不同赛区情况不一样，我不好评价，但另一位北京赛区的选手是这样说的： 所以，这是无意义的水货赛事吗？ 我不这样认为。 事实上，WAIC Future Tech系列也有更为成熟的其他赛事，只是“OPC挑战赛”，今年确实是第一届。 而在评分细则里，有足足15分的维度要求参赛项目体现“一人成军”的OPC精神，我宁愿相信自己和那位选手能进前10，是在这一部分拥有优势。而组委会在网络初筛中，已经明确去掉了“脱离OPC定义”的部分成熟项目，这也变相给了个人参赛者更多机会。 但这位选手所说的就全是无中生有吗？我认为也不是，就我的感受而言，其中的部分可以说是“问题”，但另一部分，我会将其视为一种“机会”： 首先是“问题”—— 就我所见，比赛的评委和嘉宾，大多是“前AI时代的既得利益者” ，他们在审视项目时，更多还是使用传统创投的思维方式，他们大多数人也没有在AI一线，因此对AI的了解和技术实现也并不深入。 在现场，我其实看到了一些很有意思的项目，但这些项目可能在团队的头衔和经历、商业价值等传统维度上不够强势，因此没有进入前10，我个人还是觉得比较遗憾的。 当然，这也不能片面指责主办方—— AI出现至今其实也没有多少年，真正从零开始，以“AI原生”模式取得显著商业成果的团队或领导人其实屈指可数。大家都还在摸索，还在试错，在全新的领域里，评委和选手其实并没差多少。 而我所说的“机会”在于，参赛的项目中，能让我“WOW”的东西其实并不多。 这并不是说这些团队没有成果，或者做的不好， 我的意思是，大多数团队的思路，其实我都能想到。 我做外贸，那我就把获客、搜寻客源等部分交给AI；我是医生，那我就把我遇到的痛点用AI来解决…… 这样做称不上错，但如果壁垒只来自于行业，那凭什么只有你们能做？ 你的title很亮眼，很优秀，你在行业里深耕了很久……然后呢？你所在的行业里没有其他同样优秀的团队吗？ 你是清华，那北大团队为什么不能做？ 如果你口中的“AI+外贸”，只是用外贸资源+websearch/爬虫全球检索别人的联系方式，那其他外贸团队为什么不能做的比你更好？如果哪天亚马逊决定加个模块呢？ 我认为这一层体现的不是商业上的差距，而是思维的差距——当所有人拿到AI，只能想到“头痛医头，脚痛医脚”的时候，创造力就成了最突出的武器。 我的项目能在这样的比赛拿到第6其实已经很能说明问题——这一块，普通人真的有机会。 我在赛后与组委会成员聊天，他们告诉我，整个华中赛区提交的作品，总共也只有五十多份（当然，也不排除是他们宣传不到位的原因），而其中很多，甚至没有一个可供展示的demo。 各位认为，这些交不上demo的作品来自哪些人？是那些成熟的团队吗？还是所谓的个人开发者？ AI来后，所有人都在鼓吹造势，好像人人都能改变世界，但现实就摆在这里——信息差筛掉了一批人，执行力又筛掉了一批人，工程能力和创造力再筛掉了一批人。 L站的各位平时可能身处其中，不觉得有什么，但跳出小圈子看一看，你能交付MVP，实际已经干掉了一大半人了。 当然，再怎么说，我也知道自己交上去的东西完成度其实并不高，评委嘉宾也不傻，所以“靠vibe coding拿下百万融资走上人生巅峰”的爽文剧本并没有发生。 但我觉得走了这一遭，本身就是一种收获——有想法就要大胆试，大胆参与，让世界认识自己。能够认识到这一点，我就已经很满足了。 （当然，参加比赛的前提是你的创意和产品有足够的壁垒，不然容易被偷） 最后晒下完赛奖励： 不管比赛怎么样，1000¥的国模劵还是很香的 也祝各位佬友早日建立属于自己的事业，能够拿出让人眼前一亮的好作品！ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
本周英伟达宣布推出面向个人 AI 计算机的 RTX SPARK 超级芯片，该芯片的处理器部分由英伟达和联发科基于 ARM 架构定制开发，GPU 部分则是英伟达 GB10 芯片，英伟达这款超级芯片可以提供 1 peta FLOP 的算力，可以在本地运行参数规模达到 120B 的人工智能模型。 在桌面处理器领域主要参与者是英特尔和 AMD 公司，为此 Tom's Hardware 就英伟达推出桌面芯片采访英特尔客户端计算事业部产品管理高级总监尼什・尼拉洛贾南，想要听听英特尔对于英伟达进军桌面处理器市场的看法。 英特尔对此保持谨慎态度： 尼拉洛贾南称英伟达新推出的 RTX SPARK 超级芯片确实非常棒，英伟达精通游戏开发也擅长处理各种不同的应用场景，但英特尔对此总是保持着谨慎态度，因为英特尔对自己产品充满信心。 从兼容性角度来说，当新款 ARM CPU 进入市场时必然面临着大量的兼容性、DRM (数字版权保护机制，但英伟达已经强调其芯片将兼容所有主流的 DRM) 以及向下兼容性问题，而英特尔为客户提供合适的 CPU 和 GPU 组合，无论是游戏还是在 AI 推理工作负载领域都有最佳产品。 尼拉洛贾南还提到英伟达对英特尔来说也是非常不错的合作伙伴，英特尔将继续与英伟达保持合作，例如双方会在产品路线图的不同部分进行共同拓展、在某些领域合作，当然也会在某些领域竞争，这对整个市场来说都是好事。 有趣的是尼拉洛贾南还提到 RTX SPARK 价格问题，这点毋庸置疑：英伟达超级芯片主要面向高端 AI 设备，其最终产品售价肯定会非常高，所以尼拉洛贾南认为价格也是 RTX SPARK 芯片能否获得市场的另一个重要因素。 兼容性确实是个值得关注的问题： 高通与微软的合作让 ARM 架构进入消费级桌面市场，只是令人遗憾的是高通和微软并没有成功实现 Windows on Arm 生态系统的繁荣，所以英特尔所说的 RTX SPARK 兼容性确实是个值得关注的问题，因为还有大量软件没有提供原生的 Windows on Arm 版。 就当前实际情况微软采用的办法是兼容层转换，也就是将传统 x86 软件通过兼容层转换为可以在 ARM 芯片上运行的版本，而兼容层转换会损失性能，这种局面已经持续很多年，至少当前 Windows on Arm 生态并没有出现太明显的进步。 举个例子：Adobe 的创意生产力工具 Photoshop 和 Premiere Pro 都没有原生的 Windows on Arm 版，通过兼容层转换运行性能会差很多，不过英伟达透露 Adobe 正在开发 Arm 原生版用来支持 RTX SPARK，毕竟这款超级芯片提供更高的 AI 性能，可以配合 Adobe 的 AI 工具帮助创作者在本地实现更多增强功能。 长远来看 Windows on Arm 生态系统还是可以发展起来的，在高通时代这种发展速度比较慢但也在慢慢发展，英伟达加入后这种生态系统可能会加速建设，最终实现类似苹果在 Arm 生态领域的成就 (现在大部分流行的 macOS 软件都已经提供 Apple M 芯片原生版，而非 Intel x64 版)。 查看评论
需要剪辑一个图片构成的那种企业部门宣传视频 用什么AI模型比较好 国内国外都可以 有没有佬友推荐一下 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
看到关于Marvis相关讨论，虽然效果一般但是界面和设计思路还是可以借鉴的。有没有哪位大佬做一个开源版本的，把其中的牛马换成各种leader，产品就叫做Lvis，每个Agent都是Leader Agent。 CEO Agent 负责接收分配任务，并最终给用户进行汇报 CTO Agent 负责代码相关工作 CFO Agent 负责模型编排，token成本控制 CHRO Agent 负责监督执行，给每个Agent进行绩效考核… 让领导安排给牛马的工作全部再安排给Leader Agent。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
本文不构成投资建议，请自行判断自负盈亏 本文所提到内容都为个人观察和见解，并非最优选择 所有ETF/股票的购买都需要在券商里开户进行场内买入 之前写了个 整理了一些美股高分红ETF/股票进行获取现金流 - 搞七捻三 - LINUX DO 再写个国内场内值得投资的股票/ETF 股票 600036 招商银行 (派息现金流+增长) 600941 中国移动 (派息现金流+增长) 601088 中国神华 (派息现金流+增长) ETF 515080 中证红利ETF (派息现金流+增长) 512890 红利低波100ETF (不派息, 稳增长) 515900 央企创新ETF 161716 招商双债LOF 161119 易方达新综债LOF 518880 黄金ETF 515220 煤炭ETF (有一定风险,勿追高) 159985 豆粕ETF (有一定风险,勿追高) 501225 全球芯片LOF (较高风险) 513310 中韩半导体 (较高风险) 159687 亚太精选ETF 513500 标普500ETF 513300 纳斯达克ETF 161126 标普医疗保健LOF 161127 标普生物科技LOF 162415 美国消费LOF 513880 日经225ETF 513800 日本东证指数 (比日经更稳) 513030 德国ETF 513080 法国ETF 163208 全球油气能源LOF (有一定风险) 160416 全球石油指数 (有一定风险) 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
rt。 看起来会有一个组织、公司的认证了。 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
世界卫生组织宣布刚果民主共和国和乌干达宣布发生的埃博拉疫情为国际关注的公共卫生紧急事件，并警告称这种罕见的病毒株目前尚无批准的疫苗或治疗方法，但其传播范围可能已经比检测到的情况更为广泛。 世界卫生组织周日表示，由于存在跨境传播、无法解释的聚集性死亡以及疫情规模的重大不确定性，此次博拉病毒引起的疫情已达到国际卫生条例规定的最高警戒级别标准。 此前，乌干达首都坎帕拉和刚果（金）首都金沙萨（该城市人口约2000万）均确诊了埃博拉病例，这证实了该病毒已蔓延到最初发现疫情的偏远矿区之外。 “这次事件是非同寻常的，”世界卫生组织总干事在声明中指出，由于缺乏已批准的针对此次毒株的疫苗或治疗方法，刚果东部局势持续不安，以及有证据表明疫情规模可能比官方病例数要大得多。 根据非洲疾病控制和预防中心数据，截至5月16日，刚果在伊图里省报告了8例实验室确诊病例、336例疑似感染病例和87例疑似死亡病例。乌干达已确认坎帕拉出现两例病例，其中一例死亡，患者均为从刚果入境的旅客。 查看评论
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 Paper Search CLI 一个面向 agent 和终端使用的多来源论文检索 CLI。 github.com GitHub - dr-dumpling/paper-search-cli: Agent-friendly CLI for academic paper search based... Agent-friendly CLI for academic paper search based on Paper Search MCP 为什么做这个 之前一直在用 Paper-Search-mcp-nodejs 论文检索 MCP。功能本身很完整，在没有接触到cc-switch之前，在多个Ai中切换过程后的MCP都需要单独配置，维护起来比较麻烦，前几天刷到站内佬友的建议，未来的主流可能会逐渐转变为 CLI + Skill ，所以我将原来佬友的项目，加上参考原始作者的来源项目，重新Vibe成了Cli + Skill： 架构思路主要受站内佬友这篇启发： https://linux.do/t/topic/2076559 功能来源主要参考这两个项目： github.com GitHub - Dianel555/paper-search-mcp-nodejs: A Node.js implementation of the Model Context... A Node.js implementation of the Model Context Protocol (MCP) server for searching and downloading academic papers from multiple sources, including **Web of Science**, arXiv, and more. github.com GitHub - openags/paper-search-mcp: MCP, CLI, Skills for searching and downloading... MCP, CLI, Skills for searching and downloading academic papers from multiple sources like arXiv, PubMed, bioRxiv, etc. 核心特性 20 个学术来源 / 平台 ：覆盖 Crossref、OpenAlex、PubMed、PMC、Europe PMC、arXiv、bioRxiv、medRxiv、Semantic Scholar、CORE、OpenAIRE、Web of Science、Google Scholar、IACR ePrint、Sci-Hub、ScienceDirect、Springer Nature、Wiley、Scopus、Unpaywall。 单一命令入口 ：安装后通过 paper-search 调用，适合终端、脚本和 agent。 JSON-first 输出 ：stdout 默认输出结构化 JSON，stderr 保留给人类可读日志和错误； --pretty 只是缩进格式化，不是传统表格 UI。 统一论文数据模型 ：尽量标准化标题、作者、DOI、来源、日期、摘要、PDF 链接、引用数和平台扩展字段。 多源检索与去重 ：可以用 --sources crossref,openalex,pmc 指定来源，也可以用 platform=all 尝试所有已注册检索来源。 Semantic Scholar 正文片段检索 ： search_semantic_snippets 可以检索 Semantic Scholar Open Access snippet 索引中的正文片段，适合查找论文里的细节，对于撰写方法学时很合适。 开放获取优先下载链 ： download_with_fallback 会优先尝试原生下载、PDF URL、PMC / Europe PMC / CORE / OpenAIRE、Unpaywall DOI 解析。 适合 agent 调用 ： tools 、 status 、 search 、 download 、 run 覆盖简单检索和精确工具调用。 技术路线 这个项目走的是 CLI + Skill 路线。 Skill 负责告诉 agent：什么时候该用 paper-search 、该选哪个平台、什么时候查 DOI、什么时候查正文片段、什么时候下载 PDF。 CLI 负责执行：检索、去重、下载、诊断、输出 JSON。 整体链路是如下： flowchart LR A["用户问题 / agent 任务"] --> B["paper-search Skill"] B --> C["paper-search CLI"] C --> D["来源选择 / 多源调度"] D --> E["Crossref / OpenAlex / PubMed / arXiv"] D --> F["Semantic Scholar / snippets"] D --> G["PMC / Europe PMC / CORE / OpenAIRE"] D --> H["WoS / Scopus / ScienceDirect / Springer 等 key 平台"] C --> I["统一论文数据模型"] I --> J["JSON 输出"] J --> K["agent / 脚本 / 终端继续处理"] 由设置的参数或 platform=all 决定要调用哪些来源，还没办法实现自动选择，我在考虑后续要不要加入根据任务选择自动选择哪种来源进行检索。 支持平台 平台 搜索 下载 全文 被引统计 API Key 特色功能 Crossref 默认搜索平台，广泛元数据覆盖 OpenAlex 条件支持 广泛免费元数据；记录含开放链接时可用于回退下载 arXiv 物理、计算机、数学等预印本 Web of Science 必需 引文数据库、日期排序、年份范围 PubMed 可选 NCBI E-utilities 生物医学文献 PubMed Central 生物医学开放全文和 PMC PDF Europe PMC 生物医学元数据和开放全文链接 Google Scholar 广泛学术发现，基于页面解析 bioRxiv 生物学预印本 medRxiv 医学预印本 Semantic Scholar 正文片段 可选* AI 语义检索 + OA 正文片段 CORE 条件支持 条件支持 可选 记录含 PDF 或全文链接时可下载 OpenAIRE 条件支持 可选 记录含开放链接时可用于回退下载 Unpaywall 条件支持 条件支持 必需 仅支持 DOI 查询；需要 email；发现 OA PDF 时可下载 IACR ePrint 密码学论文 Sci-Hub 基于 DOI 查询和下载 ScienceDirect 必需 Elsevier 元数据和摘要 Springer Nature 条件支持 必需 开放获取记录可下载；元数据 API 需要 key Wiley 关键词搜索 必需 TDM API，仅支持 DOI 下载 PDF Scopus 必需 摘要和引文数据库 说明： 🟡 条件支持 表示只在满足条件时可用，例如记录里含 PDF / 开放获取链接、只能按 DOI 查询，或只能下载开放获取记录。 🟡 可选* 对 Semantic Scholar 的含义是：普通检索可选；正文片段检索需要 SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY 。 常用命令 CLI 的输出设计是 agent-friendly ，优先面向 AI、agent 和脚本解析。默认输出结构化 JSON。 安装： npm install -g paper-search-cli paper-search setup 搜索论文：可以同时多个来源进行检索 paper-search search "machine learning applications" --platform all --max-results 5 --pretty --platform=all 会尝试所有已注册检索来源，但不包含 Wiley 这类只支持 DOI 下载、不能关键词搜索的平台。未配置 key、超时或请求失败的来源会写入 failed_sources / errors ，其他来源继续返回。 paper-search search "machine learning applications" \ --sources crossref,openalex,pubmed,pmc,europepmc \ --max-results 5 \ --pretty --sources 用于手动指定多个来源。手动包含了没配置 key 或请求失败的来源时，CLI 会把失败写进 failed_sources / errors ，同时继续返回其他来源的结果。 常用来源单独检索： 这里只列几个常用入口，完整平台和命令可以看 GitHub 上面。 # Crossref：默认元数据来源 paper-search search "machine learning applications" --platform crossref --max-results 5 --pretty # OpenAlex：开放元数据和引用信息 paper-search search "open science metadata" --platform openalex --max-results 5 --pretty # PubMed：生物医学文献 paper-search search "clinical trial methodology" --platform pubmed --max-results 5 --pretty # arXiv：预印本 paper-search search "large language model evaluation" --platform arxiv --max-results 5 --pretty # Semantic Scholar：查相关论文，返回论文列表、摘要、引用、DOI 等信息 paper-search search "graph neural networks" --platform semantic --max-results 5 --pretty # Semantic Scholar snippets：查论文正文里的片段 paper-search run search_semantic_snippets \ --arg query="statistical model validation methods" \ --arg limit=5 \ --arg fieldsOfStudy=Computer Science \ --pretty # PMC / Europe PMC / CORE：开放全文和开放仓储来源 paper-search run search_pmc --arg query="research reproducibility" --arg maxResults=5 --pretty paper-search run search_europepmc --arg query="data sharing policy" --arg maxResults=5 --pretty paper-search run search_core --arg query="open access repositories" --arg maxResults=5 --pretty 查看工具列表： paper-search tools --pretty 查看平台状态： paper-search status --pretty 诊断 API key： paper-search diagnostics --pretty API key 说明 不配置 key 也能用免费来源，像 Crossref、OpenAlex、arXiv、PubMed 这些来源的信息。 如果想体验完整一点，建议先配置： 配置 作用 SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY 正文片段检索、提升 Semantic Scholar 稳定性 CORE_API_KEY CORE 开放仓储检索，减少匿名限流 UNPAYWALL_EMAIL DOI 开放获取 PDF 解析 CROSSREF_MAILTO Crossref polite pool 申请入口： 配置 入口 说明 SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY Semantic Scholar API 正文片段检索需要它，好用，用edu邮箱注册申请都可以通过。 CORE_API_KEY CORE API 建议配置，匿名访问容易限流。 UNPAYWALL_EMAIL Unpaywall API 不需要申请 key，填自己的邮箱即可。 CROSSREF_MAILTO Crossref REST API 不需要申请 key，填自己的邮箱即可。 PUBMED_API_KEY NCBI API Keys 高频使用 PubMed 时再配，一般不需要。 WOS_API_KEY Clarivate Developer Portal 需要 Web of Science API 权限。 ELSEVIER_API_KEY Elsevier Developer Portal Scopus / ScienceDirect 需要有权限。 SPRINGER_API_KEY Springer Nature Developers Springer 检索和开放获取接口使用。 WILEY_TDM_TOKEN Wiley Text and Data Mining Wiley TDM 下载需要对应权限。 直接运行： paper-search setup 如果想配置全部平台： paper-search setup --all Skill 配置 仓库里也放了一个可选的 agent skill，只是告诉 agent 什么时候该调用 paper-search 、应该选哪个平台、如何处理 DOI / PDF / 正文片段检索。真正执行的仍然是 CLI： skills/paper-search/SKILL.md 最后，希望有需要的佬友可以帮我点个star，我也是第一次做，有问题多多帮我提意见 。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
前提 本文不构成投资建议，请自行判断自负盈亏 本文所提到内容都为个人观察和见解，并非最优选择 所有ETF/股票的购买都需要在香港券商里开户或美国券商里开户 净值稳定分红 ETF/股票 净值稳定意思是长期跑下来，ETF本身价值在不复权的前提下不会大跌，保持相对稳定或持续增长的 QQQI (NEOS Nasdaq-100 High Income ETF) 介绍: 纳指指数备兑看涨期权（Covered Call）策略的ETF 分红率: 近几年 平均年化分红15% SPYI (NEOS S&P 500 HIGH INCOME ETF) 介绍: 标普500指数备兑看涨期权（Covered Call）策略的ETF 分红率: 近几年 平均年化分红14% JEPQ (JPMorgan Nasdaq Equity Premium Income ETF) 介绍: 纳指指数备兑看涨期权（Covered Call）策略的ETF, JEPQ 主要靠 ELN 实现期权收入，比较“传统”, 相对于QQQI更保守和稳健 分红率: 近几年 平均年化分红11.62% ANGL (Vaneck Vectors堕落天使高收益债) 介绍: 指数包含原本发行时为投资级（Investment Grade），后来被降级为高收益/垃圾债 （Below Investment Grade）的美元计价的美国企业债券。 分红率: 近几年 平均年化分红6.43% JAAA (Janus Henderson AAA CLO ETF) 介绍: 一只专注于高信用质量CLO（Collateralized Loan Obligations，抵押贷款债务凭证）的主动管理型ETF 分红率: 近几年 平均年化分红6.38% BTI (英美烟草) 介绍: 全球领先的烟草和尼古丁产品跨国公司，是世界第二大烟草公司。主要从事香烟、烟草制品以及新型烟草产品的制造和销售。 分红率: 近几年 平均年化分红9.77% UVV (环球烟草) 介绍: 主要从事烟叶采购、加工、包装、储存和运输，同时扩展到植物基成分业务, 公司业务遍及30 多个国家、五大洲，拥有全球供应链网络。 分红率: 近几年 平均年化分红7.21% BME (BlackRock Health Sciences Trust) 介绍: 主要投资于 医疗健康 及相关领域的公司股票，包括制药、生物科技、医疗器械、医疗服务等从事研发、生产和销售的企业。 分红率: 近几年 平均年化分红7.71% HQH (abrdn Healthcare Investors) 介绍: 主要投资于 医疗健康 及相关领域的公司股票，包括制药、生物科技、医疗器械、医疗服务等从事研发、生产和销售的企业。 分红率: 近几年 平均年化分红15.5% RDIV (Invesco S&P Ultra Dividend Revenue ETF) 介绍: 标普股息精选投资策略 分红率: 近几年 平均年化分红4.2% FDL (First Trust Morningstar Dividend Leaders Index Fund) 介绍: 跟踪 Morningstar Dividend Leaders Index （晨星股利领先指数）, 投资集中于 高股息、大型价值股 ，前十大持仓通常占总资产的 55-57% 左右 分红率: 近几年 平均年化分红4.5% NVII (REX NVDA Growth & Income ETF) 介绍: 投资英伟达的备兑看涨期权（Covered Call）策略的ETF，但使用了杠杆保护净值和追求持续增长性, 同理下跌时会比普通备兑看涨期权策略的ETF下跌的更多。 分红率: 近1年 年化分红33.96% TSII (REX TSLA Growth & Income ETF) 介绍: 投资特斯拉的备兑看涨期权（Covered Call）策略的ETF，但使用了杠杆保护净值和追求持续增长性, 同理下跌时会比普通备兑看涨期权策略的ETF下跌的更多。 分红率: 近1年 年化分红38% 净值损失快 超高分红快速回本 ETF/股票 NVDY (YieldMax NVDA Option Income Strategy ETF) 介绍: 投资英伟达的覆盖看涨期权（Synthetic Covered Call）策略ETF 分红率: 近几年 平均年化分红140.43% TSLY (YieldMax TSLA Option Income Strategy ETF) 介绍: 投资特斯拉的覆盖看涨期权（Synthetic Covered Call）策略ETF 分红率: 近几年 平均年化分红96.16% ULTY (YieldMax Ultra Option Income Strategy ETF) 介绍: 主要投资 高波动率 股票（产生更高期权溢价，是收入主要来源，如科技成长股） 分红率: 近几年 平均年化分红257% MSTY (YieldMax MSTR Option Income Strategy ETF) 介绍: 投资MicroStrategy的覆盖看涨期权（Synthetic Covered Call）策略ETF 分红率: 近几年 平均年化分红329% USOY (Defiance Oil Enhanced Options Income ETF) 介绍: 持有 WTI 原油短期期货合约进行的 卖出看跌期权（put selling） 策略 分红率: 近几年 平均年化分红121% 16 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 11 日消息，米哈游法务部今日公布，米哈游诉网络博主许某鹏（网名“自由人米八”）、罗某杰（网名“Joker”“内幕哥”“不锈钢脸盆爱好者”）商业诋毁案近日迎来终审判决。 此前，两人在直播中使用侮辱性、煽动性语言，恶意炮制、大肆传播“皮套论”， 杜撰米哈游旗下多个游戏角色为公司员工“皮套”的谣言 ，蓄意歪曲、抹黑公司员工与游戏角色间的关系，严重践踏了玩家与游戏角色之间珍贵的情感联结，对热爱这些角色的玩家造成巨大伤害。 谣言发酵后迅速成为网络暴力的导火索，引发大量针对米哈游员工及游戏玩家的恶意辱骂、人身攻击，对游戏社区生态造成持续性的严重破坏。同时该行为对米哈游的商业信誉也造成了严重损害。 此外，许某鹏多次在直播中侮辱、谩骂米哈游及旗下游戏，利用“黑流量”带货牟利。针对上述侵权行为，米哈游依法提起诉讼。 法院最终认定许某鹏与罗某杰构成商业诋毁，判决两人赔偿共计 43 万元并公开发布声明消除其造成的不良影响 。 一审法院认定：“皮套论”是一种具备产业“颠覆性损害”的新类型网络谣言。法院指出，该行为通过将虚拟角色与现实人物强行关联，导致玩家产生“被欺骗”的巨大情感落差，引发对于游戏公司的负面评论，该行为的损害范围还会扩散、波及至上下游全产业链条，更可能导致文化创意产业向谣言“让步”，陷入固步自封的创作困境，最终损害整个行业的创新活力与玩家的内容消费体验。 法院同时认定，被告许某鹏和罗某杰炮制、传播“皮套论”等虚假信息，主观恶意明显，构成商业诋毁。同时，许某鹏长期通过直播形式谩骂米哈游及旗下游戏，借机引流带货，相关言论同样构成商业诋毁。 IT之家获悉，一审法院判决被告许某鹏、罗某杰就其共同实施的商业诋毁行为，向米哈游赔偿 30 万元，并分别就其单独实施的商业诋毁行为，赔偿 10 万元、3 万元， 合计 43 万元 。此外，二人须公开发布声明，消除不良影响。 二审法院终审维持原判 。 米哈游法务部表示： 每一位玩家对角色的喜爱与投入，都值得被尊重与守护。健康、有序的讨论氛围是社区良性发展的基础，米哈游始终尊重并欢迎玩家基于事实提出批评与建设性意见。但网络空间绝非“法外之地”，更不应成为造谣者谋取私利的“生意场”，对于故意编造、散布不实信息，恶意抹黑、诋毁玩家及企业的行为，我们将持续予以严厉打击。对于假意敷衍道歉、毫无悔改诚意，转而更换账号、动用小号持续恶意抹黑、造谣诋毁的行为，我们也坚决零容忍，一经发现必从严惩处、绝不姑息，切实维护广大玩家及企业的合法权益。
IT之家 5 月 8 日消息，据央视新闻报道，国际货币基金组织 5 月 7 日发布报告称，人工智能（AI）正在改变金融体系应对网络漏洞和安全事件的方式，同时也在放大网络安全风险，对金融稳定构成潜在威胁。 报告指出， 当前金融体系高度依赖共享数字基础设施 ，包括软件、云服务、支付网络及数据系统等。先进 AI 模型能够以更低成本、更快速度识别并利用系统漏洞，导致一些常用系统中的漏洞在被发现的同时就遭受攻击的可能性增加。国际货币基金组织认为，网络风险正日益表现为可能在系统层面扰乱金融中介、支付体系及市场信心的“关联性故障”。 报告称，随着漏洞被发现和利用的速度提升，网络攻击风险正变得更具系统性。金融业与能源、电信及公共服务等行业共享数字基础设施，这意味着 AI 辅助的网络攻击可能扩散至依赖相同基础设施的多个行业，一个安全漏洞可能波及众多机构。这些特征使网络风险可能对整个宏观金融造成冲击，引发信心受挫、支付中断、流动性紧张及资产抛售等连锁反应。 报告同时指出，AI 也是网络防御的重要工具。 金融机构越来越多地使用 AI 辅助工具检测网络威胁 、防范欺诈、识别漏洞以及应对网络安全事件。AI 还可帮助在软件开发阶段提前发现漏洞，从而降低系统性风险。 国际货币基金组织呼吁，各国监管机构应将网络安全视为金融稳定的核心议题，完善应对措施，加强金融体系韧性建设， 开展网络安全压力测试、情景分析及风险监控等 ，在风险情报和应对方面加强与私营部门合作。 报告强调，网络风险不受国界限制，随着 AI 能力在全球扩散，各国需加强国际协调合作、信息共享和能力建设，以维护全球金融稳定。 IT之家注意到，国际货币基金组织总裁格奥尔基耶娃今年 4 月曾表示，人工智能（AI）有助于提高生产力， 但也可能成为各国内部以及各国之间差距扩大的因素 。她呼吁各国强化政策应对，更好地运用人工智能。
想开个小公益站，有点glm套餐我一个人用不完，由glm5.1构成，然后有do的学生，哪个节点速度会好点，然后大佬们公益站是怎么开的，我想找几个量不是很大的或者轮换 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 7 日消息，人工智能技术正在融入内容创作中，AI 短剧凭借低门槛、新形式等优点迅速走红网络。据央视新闻今日报道，全国首例 AI 短剧侵权刑事案一审宣判，涉案短剧达 1700 多部，构成侵犯著作权罪。 据称，某网络游戏的运营公司制作了专门的 AI 工具，创作者在其中输入原创剧本、情节设定、镜头要求等提示词，就能快速生成 AI 短剧，并在官方指定平台发布，供用户付费观看。 该公司工作人员介绍称，已有数百位用户参与创作，累计生成超过 7000 部 AI 短剧，一部剧的单价从几元到十几元不等，其中多部热门短剧的销售量达到了上千份。 但在 2024 年下半年，这家公司的工作人员发现，有人未经允许公开售卖这一系列短剧。当时挂在某二手平台上的链接显示，打包出售 1300 多部短剧作品，售价为 66.66 元。 经过工作人员核实，这些短剧都是通过盗录的方式获取，并未获得任何授权 。 结合相关证据，检察机关认为：本案中的 AI 短剧，并非简单输入关键词“一键生成”，而是用户通过原创剧本设定主题、人物、情节、风格， 体现了创作者的个性化构思与独创性表达，符合著作权法意义上的作品认定标准 。 IT之家从报道获悉，2026 年 4 月 21 日，这起案件在广州市黄埔区人民法院知识城法庭开庭审理，一审判决被告人犯侵犯著作权罪， 判处有期徒刑八个月，缓刑一年两个月，并处罚金人民币六千元 。法官表示，结合在案证据，本案中涉及的 AI 短剧，应当认定为受法律保护的作品。
IT之家 5 月 3 日消息，浙江杭州市中院近日发布了人工智能企业与从业人员权益保护典型案例，其中分享了一起 AI 替岗典型案例。 IT之家附案件详情如下： 基本案情 周某在某网讯科技公司从事问句质检岗位工作。工作期间，某网讯科技公司以周某从事的问句质检项目受到 AI 技术冲击、需对其所在项目进行优化调整为由与周某协商调岗，将工资待遇由 25000 元 / 月降为 15000 元 / 月，因周某不接受薪资调整而协商未成， 某网讯科技公司通知周某解除劳动合同 。周某申请仲裁，要求某网讯科技公司支付违法解除劳动合同赔偿金。某网讯科技公司不服仲裁裁决结果，诉至浙江省杭州市余杭区人民法院。 裁判结果 浙江省杭州市余杭区人民法院经审理认为，周某所从事的问句质检工作主要是对 AI 大模型与用户交互所形成的答案进行正确性判定。某网讯科技公司以周某所从事项目受到 AI 技术冲击、AI 替岗更具有成本优势为理由对周某进行调岗降薪，遭到周某拒绝后便通知周某解除劳动合同，但某网讯科技公司所提出的解除理由 既不属于裁撤业务、经营不善等消极情形，亦不符合“劳动合同无法履行”的法定条件，且其与周某协商过程中提供的新岗位与原岗位相比待遇大幅下降，不能认定为提供了合理的协商方案，因此，某网讯科技公司构成违法解除 ，对周某主张支付赔偿金的请求予以支持。浙江省杭州市中级人民法院二审维持原判。 典型意义 企业引入 AI 技术是为适应市场竞争而主动实施的技术革新，虽然此举可能带来岗位结构的调整，但并不必然等同于出现了导致劳动合同无法履行的“客观情况重大变化”之情形。本案聚焦技术更新与劳动者权益保护问题，明确人工智能技术的发展本应用于解放劳动、促进就业、造福民生，劳动法允许用人单位承接技术变革进行更新转型，但亦应顾及保障劳动者的合法权益。 如确因 AI 技术变革而需进行业务调整，企业可优先考虑对劳动者进行培训，提升其专业能力，使其适应更高一级、更加需要人工干预的岗位工作，从而实现解放劳动力、提升工作效率的双赢结果 ；若企业需安排劳动者调整岗位，应先向劳动者提供合理调岗方案，积极协商，对因调岗增加的通勤、住宿等成本给予合理补偿。而劳动者亦应理解企业战略发展需求，通过持续学习不断更新和提升专业技能，主动适应人工智能技术变革，推动 AI 技术高效应用于生产实践，促进形成个人职业成长与企业高效发展的双赢局面。 IT之家注意到，央视新闻还补充了更多案件细节，从劳动仲裁到法院一审、二审均支持 35 岁的周某诉求，认定公司构成违法解除劳动合同， 并且需要向他支付 26 万余元的赔偿金 。 法院判定，公司以 AI 成本优势为由和劳动者解约，并不属于劳动合同无法履行的“客观情况发生重大变化”， 现在的 AI 技术发展也还没有达到实质性替代劳动者岗位的程度 。 央视新闻还提到，无论 AI 如何壮大，法律都应守住劳动者权益的边界，企业也不能在“AI 来了，你该走了”之间直接画等号。社会需要做的是抓紧行动，无论是在劳动保障，还是在预警监测方面，都需要尽快达成共识。我们应该确保， AI 可以改变世界，但不能改变谁是主角，这个世界的主角永远是人，也只能是人 。
agent 的开发难度并不大，当是需要很多的领域知识，而这就构成了一定的门槛。 如果你对某个行业的业务场景比较了解，我建议可以考虑开发一个适配具体业务场景的 agent 工具。 比如 anthropic 的 cc 本质就是一个软件开发领域的 agent 。 中国有这么多的制造业，存在很多的机会。
agent 的开发难度并不大，当是需要很多的领域知识，而这就构成了一定的门槛。 如果你对某个行业的业务场景比较了解，我建议可以考虑开发一个适配具体业务场景的 agent 工具。 比如 anthropic 的 cc 本质就是一个软件开发领域的 agent 。 中国有这么多的制造业，存在很多的机会。
agent 的开发难度并不大，当是需要很多的领域知识，而这就构成了一定的门槛。 如果你对某个行业的业务场景比较了解，我建议可以考虑开发一个适配具体业务场景的 agent 工具。 比如 anthropic 的 cc 本质就是一个软件开发领域的 agent 。 中国有这么多的制造业，存在很多的机会。