最近把会议系统切到了 hq0，虽然配置花了一小时，但换来了完全「私有化」的接待体验。
1️⃣ 主场优势：以前发链接像第三方中介，现在直接甩出 meet.我的域名.com。上周给甲方做演示，对方第一反应是「你们居然有专门的会议系统？」，专业度直接拉满。
2️⃣ AI 闭环：不仅自带转录，最强的是它能用我的企业邮箱自动发会议纪要。
3️⃣ 安全感：自带域名验证，对那些警惕性高的金融/律所客户，这种链接比通用 URL 更容易过合规。
👀 你们现在的会议纪要是靠手敲还是挂外挂？
#SaaS #独立开发 #远程办公 #AI工具 #效率提升
最近把会议系统切到了 hq0，虽然配置花了一小时，但换来了完全「私有化」
更多动态
不再傻傻 2 倍速刷视频，直接用 AI 提取核心逻辑+脑图
，把「被动听课」变成「主动查阅」。 我是怎么用 NoteGPT 偷懒的： 1️⃣ 视频秒变结构图 实测扔进去一个 2 小时的 YouTube 深度访谈，大概 15 秒出摘要。最强的是它能直接生成脑图，本来要听半天才能理清的逻辑，现在一眼看穿。 2️⃣ 拒绝「看完就忘」 以前看完教程脑子一片浆糊，现在用它自动生成的 Flashcards（抽认卡）过一遍。这种间隔重复比单纯做笔记记得牢多了。 3️⃣ 关于准确率 写硬核技术文档很稳，但如果是那种讲究「弦外之音」的文学或哲学课，建议还是自己老老实实看原片，AI 目前偶尔会丢失语境。 🤔 你们现在看长视频是开倍速还是直接看总结？ #AI学习 #提效 #工具分享 #NoteGPT #数字游民
我这周末扒了下 Nvidia 开源的 NitroGen 模型
，它会玩包括《巫师3》、《赛博朋克2077》在内的 1000 多款游戏。 这是一个通用的「视觉-动作」模型：给它看游戏画面，它直接输出手柄操作。 1️⃣ 原理像极了自动驾驶：没搞复杂的奖励机制，直接喂了 40,000 小时人类操作视频做行为克隆。我跑 demo 的感觉是，它虽然还做不到复杂解谜，但在动作反馈上的「直觉」 比 Bot 自然太多。 2️⃣ 对游戏开发的价值：以前做游戏 QA 测试得人肉肝或者写死板脚本，现在接入 Gymnasium API，理论上能让它自己跑图找 Bug。 3️⃣ 开源但有门槛：权重都在 Hugging Face 上，但对显存有一定要求。目前看它在 3D 动作游戏上表现比 RTS 强，毕竟还没学会微操鼠标。 如果你在游戏开发，建议赶紧去扒一下它的代码，这个看图操作的思路以后大概率是主流。 #AI工作流 #独立开发 #NitroGen #Nvidia #游戏开发
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
