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双机 DGX spark GB10 从 2025-11 上市后的生产力提升图
本地可以干得越来越多，数量+范围
计算方式是：当时发布的开源model 在 AA上的指数 乘以 当时最快的推理引擎单路 decode 速度。
直观展示一下AI软件侧的提升，
模型本身，
模型量化技术fp4 elx3 QDA，
推理技术 TensorFold 、Strata 等。
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提督の皆さん、おはようございます！
昨日php公式及び各機関より発表されたphp脆弱性問題の影響で、「#艦これ」のゲームプラットフォームであるDMMGAMESさん及び「艦これ」では、現在下記が実施できません。
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・DMMGAMESプラットフォームへのアクセス
・ユーザーの新たなログイン/新規登録/退会処理等
・課金処理等
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DMMさんからの情報では、本日お昼前後を目途にプラットフォームより同再開関連のご案内があると模様です。※同最新の状況は、同社HPをご確認ください。
大変ご迷惑をお掛けします。今暫くの間、お待ちいただけますと幸いです。
「艦これ」本体の各ゲームサーバ群は、DMMさんのサーバとは独立して「艦これ」運営鎮守府で運営/運用しています。
事前のIPAさんやphpさん公式の情報を受け、
php.net
ipa.go.jp/security/security-…
昨日10/21(水)午後中に、同脆弱性への予防措置対応を実施、同完了しております。今後新情報及び状況の変化がある場合は新たなメンテを実施する可能性もありますが、「艦これ」全20サーバ群は現在、本件対応済で健在です。
プラットフォームであるDMMGAMESさんの再開に伴い、「艦これ」ゲームへのログインも可能となります。
ご迷惑をお掛けして大変恐縮です。提督の皆さん、今暫くお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
【緊急】プラットフォームである「#DMMGAMES」さん全体でこの後臨時メンテナンスを緊急で実施するとのことです！
突然のことで恐縮ですが、プラットフォームである「#DMMGAMES」さんが臨時メンテナンスを緊急で実施するとのことです。
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開始時間：本日22時より
終了時間：現時点未明
(本件詳細はDMMGAMESのお知らせをご確認ください)
メンテナンス規模：DMMGAMES全体での臨時メンテナンス
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本件はシステムのセキュリティ強化を目的とした予防的措置として、同プラットフォームサービスで利用している外部ソフトウェアにおいて確認された脆弱性への対応を目的としたもの、とのことです。
以下、現時点の同詳細情報です。
■メンテナンス予定日時
2026年10月21日（水）22:00～終了時間未定
■対象サービス
メンテナンス期間中、以下のサービスがご利用いただけなくなります。
・DMM/FANZAプラットフォームへのアクセス
・ユーザーのログイン
・ユーザーの新規登録・退会
・課金の停止
なお、「艦これ」本体ゲームサーバも同外部ソフトウェアを一部用いていますが、既に同基本予防措置は完了しています(※今後の同関連発表によっては、追加メンテを実施する場合もあります)。
本件、取り急ぎ、緊急でご連絡です。
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What the fuck are you even talking about? DeepSeek gave us a thousand times more than anyone else in this industry.
The weights, under MIT. Their production inference engine, under Apache 2.0, this week. Their attention kernels, their MoE communication library, their FP8 matmul library, their own distributed file system. The papers that explain how all of it works. And the component that makes your own deployment behave exactly like their API.
Now tell me what OpenAI and Anthropic gave us.
A $500 a month subscription. Limits that keep shrinking. Usage that drains faster than your plan says, until someone admits it was a bug. Models people swear got nerfed a month after launch. And a wave of account bans where nobody even tells you why.
Not 1 weight from Anthropic. Not 1 line of the code that serves ChatGPT.
Yes, the training data is not public, so call it open weights if you want. I do. But you picked the 1 lab that opened more of its real stack than anyone, and called it a lie.
Are you fucking out of your mind? You're the only one selling lies here.
DeepSeek sold you a lie.
Its new model, V4.1-Flash, is being sold as "open source".
It's not.
You can download it free, with no sign-up and use it in your business which sounds open source.
But you can't access the code they used to train it or the data they trained it on.
Without those, nobody can check how it was made or rebuild it and it’s over 700 billion parameters, so you can’t even run it on your laptop.
When you can build a business on something but can’t see how it was made, the right term is "open weights".
Call it what it is.
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LayerFS v1.0.0 is out 🎉 Open-source (MIT)
Recursive filesystem for AI agents.
6 core ideas:
1. Ephemeral computing: agents spend ~80% thinking, so each Bash call mounts a Workspace, then commits
2. Decentralized agents: every agent commits to one Store, no DB server
3. Multiagent coordination: every tool call is a Commit; same-file clashes refused
4. Recursive filesystem: forks copy no files, at any depth
5. Ultra storage: dedup, then compression: 10 copies → 0.31
6. Instant bootstrap: ignored files stay in every Commit. ~5 min install vs 0.05 s mount
And 4 more:
7. Auto checkpoints: fork from any step
8. Append-only objects: content-addressed, never rewritten
9. .lww: lockfiles and caches take the newest edit
10. Big file, small edit: a write keeps only its bytes
Here are our links:
github: github.com/Ephemeral-AI-Lab/…
website: layerfs.ai/
Watch the video below, and have Fun!!!
rea的含金量还在提高
用 REA 分析完 Claude Code（含Mac CLI、Mac App、Android App），这应该是全网最全的代理规则了，先说几个点：
1. 安卓端：检测最强，通过 Sift 进行反欺诈检测，检测 SIM 卡所在国家，收集的硬件设备ID（ANDROID_ID + Play Integrity + 硬件 key）即使重装软件也不改变
2. Mac App 和 Mac CLI：通过 sentry 和 datadog 采集遥感数据，设备 ID 纯随机，不与硬件绑定
3. 推测 iOS 端和安卓端差不多
全分析过程由 Mac 完成，用 DeepSeek Harness + flatkey（亲测对于 REA 非常之赞）：
1. 下载安装 DeepSeek Harness 桌面版：deepseek.com/en/download/
2. 注册 flatkey（支持 100+ 大模型，最近活动期国产模型低至 6 折，日常 8 折）
3. DeepSeek Harness 中配置 flatkey：base url 设置为 router.flatkey.ai/v1，API Key 从后台创建拷贝，模型选择 deepseek-v4-1-flash-1017
完整规则更新到了 github.com/wquguru/one-exit/…
逆天
慎用Claude code新版本(2.1.30x),会上传GIT URL地址，他现在会上传你的当前目录的git的URL!一键定位到哪个组织用哪个中转站开发哪个项目。
猜测是如果直接分析message交互信息里面的git，一个是不合法，另外一个是数据量太大，不好定位到人（还有隐私问题）。现在是客户端直接上传字段带git地址，定位到人更方便了。并且这个无法关闭，之前的遥测还能关闭，即便是走中转站开发红队项目或者某些私有项目也会被上传到A÷服务器
具体测试可见👇报告：
t.me/acgdaily/59489
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必须实名谴责 Ornith 团队这种公然洗模型的行径。拿开源社区的顶级底座套壳，抹掉原作者版权，包装成所谓的自研大模型，完全突破了开源协议底线
翻开他们的权重仓库，抄得连遮掩都没做，config.json 里的 model_type 直接写着 `qwen3_5_moe`，architectures 写着 `Qwen3_5MoeForConditionalGeneration`。48 层混合架构、256 个 MoE 专家里激活 8 个，完全就是 Qwen3.5-122B-A10B
初始 Commit（b742b2a）更夸张，整整 154 行的 chat_template.jinja 和 Qwen3.5 原版逐字 100% 相同，后续仅仅改动了 1 行判断条件
官方评测文档甚至漏删了测试备忘，赫然留着一行原话："Again, Qwen chat template needs to be modified."。为了掩饰痕迹，发布当天连续修改了 9 次 README
Qwen 遵循 Apache 2.0 协议发布，第 4 条白纸黑字要求衍生版本必须保留原作者的版权声明与署名。Ornith 全程只字不提 Qwen，base_model 字段直接留空，隐去 A10B 激活参数包装成 122B 独立基座大模型与 Qwen 家族并列跑分，甚至在元数据里擅自改标成 MIT。给出的 LICENSE 链接点开直接 404
抹掉上游几千万美元算力训出来的底座版权，官方推特却堂而皇之发文，要求下游用户“做出的项目必须加上 Ornith 徽章”
开源绝不等于免费免责的公地悲剧。基于开源底座微调很正常，抠掉巨人的名字当作自己的自研成果，就是赤裸裸的违规洗模型
强烈要求 Ornith 团队停止这种欺骗社区的行为，立刻给 Qwen 补上正式的署名与公开致谢
我不完全同意你的观点。我认为核心问题在于，DeepSeek 并没有把自己的内容当作一个商业产品来认真开发。
深度求索的其他开发者怎么想我没有推测过，但我感觉梁子更认为：推动技术发展本身，就是一件很重要的事——所谓"功成不必在我"，大概是这个思路。
这个立场有其合理性。模型技术发展至今，各家路线已经产生了巨大分歧，如果敝帚自珍，也许DeepSeek能强势，但是整个行业却实打实地前进慢了，因为个体的局限性是客观存在的，公司的局限性也是。如果每个人都藏着掖着，最后只会形成一个实际互害的局面。
但这也是 DeepSeek 舆论两极分化的原因：虽然DeepSeek的模型很好，但是DeepSeek完全没有认真考量自己在产品侧应该怎么做。之前拍脑袋宣布用 Flash 替换 Pro、DSH 难用，这些都是产品侧不成熟的实打实的证据。
价格便宜确实能惠及更多人，所以我认为基于前面的思路，梁子的价格低并不是因为这是市场策略，而是为了让更多的人享受到ai的便利，但是可能他忘记了，有时候便宜反而会招来苍蝇。
呃一早起来发现好像有点误会（）
前排提示 如果你还是不信我接下来说的话 你可以大大方方让 Grok 检索我关于 AI 公司和发展路径的所有历史发言🥹
我确实说的可能情绪化一点了 但我绝非诋毁开源本身 我是希望 DS 获取到更大的话语权的
我的意思是 DS 很难在只有 Flash Model 领先的状态下获取这个东西 因为这是一个很容易被平替的白热化竞争方向；但是一个 SOTA 级别的 Pro Model 就可以建立这样的技术壁垒
而在其他各家有更好的数据储备的前提下 将自己领先市场的 Infra 架构公开出来是相对于主动暴露缺点的
什么叫话语权呢 我想 /api/v1/completions 算 Claude Code 算 vLLM 算 Triton 也算
DS 目前来看话语权有覆盖后两项的趋势 但绝大部分人能感知到的只有前两项 为什么 DSH 没有覆盖到更多的开发者呢 是产品做的不好吗？我想肯定不是的 就像为什么 Codex 为什么那么多人用，难道是产品做得好吗？
至于为什么我说评价很重要 在大众心里已经建立起了 DeepSeek = 廉价 的关系之后 我是真的见过相当大的群体在 7 月涨价之后直接给梁子火线提拔到“处”级的 并且在 Luna 给出更低价格之后直接火速开吹
所以我认为靠廉价是没办法真正营造舆论优势的 就像 A 现在这么不当人 时间线上也每天都能看到鼓吹的怪人
为什么舆论优势如此重要 我认为这是一个争夺用户心智的问题 而“廉价”永远不是一个牢靠的概念 它会让大众的思维滑坡到“谁便宜我们用谁”的推论中 而这样只会便宜那些试图螳螂捕蝉的友商
其实写到这里 比起昨晚睡前的混沌的头脑 我也隐约摸出了一些可能的黄雀方向了 如果说 DS 准备借和昇腾合作的机会去做类似 Cerebras 的工作 并且有能力量产的话 那确实比是否有 SOTA Model 更加有力和重要 这会是下一个时代的敲门砖 也是摆脱并重塑 NVDA 的 CUDA 牢笼的起点
等待并心怀希望吧！
