@i_loder

➡️ 🇨🇦 🇺🇸 When Geo Location does not matter much. 😀 Wandering around between East Asia and North America.

Montreal
Joined May 2017
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How to jailbreak PS5 firmware 7-13.60 Connect your primary DNS on your PS5 to 45.56.67.85, then navigate to user guide and open it; then put “ntfargo.github.io/Relapse-Ex…“ (without the quotations) in the URL box and wait. Congratulations!
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让 AI 给 DJI 这个 4G 模块写了 Mac 服务端和手机 App,现在插上 Mac 就能实时转发短信和通话到手机。通话会走 CallKit 原生的苹果体验......
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Replying to @pengchujin
哈我也做了个类似项目 VoDog: github.com/lswang6/VoDog 交给 ai 一键部署好~
🤖 Made with AI
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📐 震惊,ComfyUI 官方把自家那批工作流模板整个开源了,仓库叫 workflow_templates,导进去就能出图 GitHub 上 1000+ star、两百多个 fork,托的就是 ComfyUI 里那些官方工作流模板和子图蓝图 玩 ComfyUI 最耗时间的从来不是出图,是搭线:想试个新玩法,先去翻别人的 workflow JSON,下回来节点缺一半,版本还对不上,折腾一晚上图没出来。workflow_templates 把官方那套模板连着模型元数据、节点版本信息和缩略图一起放出来,导进去就是一个能跑的起点,改比从零连线快太多。 更省事的是子图蓝图,用的是 ComfyUI 原生的子图格式。把一段常用流程打包成一块,下次直接拎出来接上,不用每次重新连那十几个节点。 仓库里还带一个用 Astro 做的静态站,把所有模板列出来给你挑,支持 11 种语言,连自己翻文件夹都省了。 搭线的时间省下来,才是真正开始创作。 GitHub:github.com/Comfy-Org/workflo…
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gemini-3.8-flash 是个很好的模型,但是因为antigravity太过垃圾,google又不允许gemini的订阅在其他harness里使用, 研究了一个现行比较安全的解决方案——通过 Pi 来使用 agy,让 agy 更少的影响 gemini-3.8-flash 模型能力。 一步步都是AI教我的, 1. 先把agy开一个精简模式,这个是官方允许的操作,这个可以就留4个工具。 2. 再用 pi-antigravity 插件给这个精简版 agy 套个壳子,这样相当于实际还是使用 agy ,不会违规。 3. 优化 pi 的 skill 调用限制和传递,以及底部栏的配置 这样就可以相对优雅的使用gemini模型了,都怪google不给力,这么垃圾的harness!!! 你也可以把这个提示词直接给你顺手的agent,帮你配置完,我放到评论里👇
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谁能想到,我居然被一个搜书站给救了。 BookFinder:book.tstrs.me 聚合型搜书平台。 书名往里一丢,能下、能看、能买的入口全给你摊开,epub、pdf、mobi 都有,连有声书都能刨出来。 以前找本绝版书,我翻了十几个站,在三个论坛注册过,最后靠贴吧楼中楼求来个网盘链接,解压密码还是错的。 现在呢,十秒不到,资源列表怼脸上。 冷门书也照样扫得到,前几天翻一本九十年代的摄影集,直接出来,还捎带了豆瓣评分。 工具这年头不稀罕,稀罕的是有人替你把它们串成一条线。
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Mac 终于有一个真正像 Rufus 的免费工具了。 可以做 Windows、Linux、macOS 启动盘,甚至能直接从 Apple 官方服务器把历代 macOS 安装包下下来。 免费开源。关键时候很实用。
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Qwen3.8-Flash-Next is starting to feel less like a local model and more like a cloud API running on your desk. vr8vr8’s dual DGX Spark recipe is now hitting: 138 tok/s structured 133 tok/s code 81.6 tok/s prose 383 tok/s aggregate structured at 4 streams But the interesting part wasn’t just the speed. It was getting Hermes to behave. The first Hermes tests produced garbled Chinese and endless loops. The quant wasn’t the problem. The serving stack was. Hermes omitted temperature, so vLLM 0.30 fell back to temperature 1.0 with top_p 0.95 and top_k 20. Worse, Hermes sent reasoning as a reasoning object while vLLM was looking for reasoning_effort. So “thinking off” never reached Qwen3.8. That meant sampling at 1.0 plus thinking enabled at xhigh. Not exactly a recipe for stable tool use. I patched both issues: • Hermes reasoning now maps to Qwen’s thinking settings • none actually disables thinking • Missing temperature now defaults to 0 • Explicit temperature and enable_thinking still take priority Three temperature-free, thinking-off requests came back cleanly in English, and a medium-thinking request also completed normally. The PR is open, so stock Hermes integration still has the old behavior. Then v4.1 landed with FlashInfer GDN prefill. My tests showed roughly 4 to 6% higher decode numbers, although I’m not attributing all of that to FlashInfer. The bigger results: 383 tok/s structured at 4 streams 18/18 needle retrieval through ~900K context 70.6 tok/s decode at the 880K rung 2,577 tok/s prefill at 880K 107.4 tok/s on a 2,048-token write_file agent turn at 35K context 81 tok/s on a Hermes research turn with two web searches There’s also a huge optimization in the output head, dropping it from 1.18 GiB to 0.33 GiB. That alone cuts a lot of memory traffic during decoding. The lesson here is bigger than one benchmark. Local inference speed isn’t just the model or quant. The runtime, KV format, draft strategy, output head, sampling defaults, chat template and protocol layer can completely change the experience. vr8vr8 had the speed in part one. Part two was making the rest of the stack stop getting in its way.
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朋友们,千万不要下载盗版内容! 千万不要安装这个 qbittorrent 搜索插件! github.com/qbittorrent/searc… 千万不要看这个 YouTube 教程! youtu.be/nksLKqotTys?si=NPpX… 抵制盗版,人人有责!
ESTOY MUY EN CONTRA DE LA PIRATERÍA. Y NO HAY QUE DIFUNDIR MÉTODOS O SISTEMAS QUE LA FACILITEN. Porque por ahí cae alguno y te dice "bajate qbittorrent e instalale los plugins". Después viene otro y te tira este link: github.com/qbittorrent/searc… Y seguro cae oootro gil y te dice "seguí este tutorial en YouTube": youtu.be/nksLKqotTys?si=NPpX… Y finalmente no falta el DELINCUENTE que te afirma "es la mejor, la herramienta de búsqueda de qbittorrent una vez configurada con los pasos anteriores es el sistema de búsqueda y descarga más eficiente de todo internet en 2026". Por eso como decía, no descarguen contenido pirateado, no perjudiquen a las corporaciones que tanto bien nos hacen, nadie debería apoyar la piratería!!!1uno
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在局域网里拉起一台 iPXE + Cloud-Init 服务器,让裸机和虚拟机开机自己装系统,不用再插 U 盘点安装向导。 github.com/001123/lab-ipxe-o… Bun + TypeScript 写的网络装机服务器,编译成单个可执行文件,Web UI、SQLite、支持 Range 的静态服务都塞在里面,机器上不用装 Node.js。能自动部署 Ubuntu Server 24.04 LTS、Talos v1.14.0、openSUSE Leap Micro 6.2 三种系统。
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给真准备开车的兄弟,补个保姆级实操版本。 模型别下错,直接找 wan_1.3B_exp_e14.safetensors。老版本最常见的问题不是“不够黄”,而是老师衣服还没脱完,人先长成克苏鲁了。 最省事还是 ComfyUI,模型放进:ComfyUI/models/diffusion_models/ 重启以后,在 Wan2.1 的 Text to Video 工作流里,把 UNET 换成这个模型。 第一次别上来就想着床戏、脱衣、高清无码大制作。 先做 3~5 秒,batch=1,拿一个明确成年、完全虚构的人物测试: ✅️脸会不会突然换人 ✅胸腰腿比例会不会崩 ✅手碰到身体时会不会穿模 ✅转身、躺下、靠近镜头时动作顺不顺 ✅衣服、头发、皮肤会不会一动就融掉 这几项不过,尺度越大越像三级片版《山海经》。 Prompt 最好按这个顺序写:成年虚构人物 + 长相/身材 + 穿着 + 房间/浴室/酒店等场景 + 动作 + 镜头距离 + 灯光 + 成人向氛围 别一股脑塞一百个性癖词,一次只加一个变量,哪一步开始崩,就退回去。 仓库里的 prompting-guide.json 也建议翻一下,先搞清楚这模型更吃哪类描述,再去折腾成人向效果。显存不够就先降分辨率、缩时长、减帧。 老色胚最容易犯的错,就是欲望已经 4K 60fps 了,显卡还停在 8GB。顺序就一句:先把人做对,再考虑脱不脱。
兄弟们!我发现了一个可以搞黄色的视频模型! ⛓️:huggingface.co/NSFW-API/NSFW… 不是擦边图转视频,也不是穿个比基尼让你自己脑补,它就是冲着成人向内容微调的。 这个可以根据文字提示生成成人视频内容,该模型基于一个包含大约 1,250 个不同的 NSFW 子版块中排名前 1,000 帖子的数据集训练。 说白了,别人拿数据喂模型学猫学狗,这哥们直接把 Reddit 老色批们多年积累的“学术成果”端上桌了。 不过真准备开车,先别急着下 e10。 仓库作者后面已经把 e4–e20 归到旧版本,现在更推荐从 wan_1.3B_exp_e14.safetensors 开始,权重大概 2.8GB。 真跑的时候也别一上来就满脑子“狠狠干大制作”。先测三样: ✅️脸别换人 ✅️手脚别长歪 ✅️动作别像触电 这三关过不了,尺度越大越灾难。 本来想看点成年人该看的东西,最后给你生成一个三只手、两条腿打结的赛博妖怪,瞬间进入贤者时间。 这种模型我其实更建议本地跑,私人素材别往来路不明的云端扔,真想玩就玩虚构成年人。 先用普通场景测 人物一致性、动作连贯、镜头稳定,这三个不过关,后面提示词写再骚都白搭。
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难道中药的壮阳功能突然不行了?战狼蔫了?
今天的惊天新闻:王毅呼吁中日关系正常化。 习近平这边中美情谊深,王毅那边中日一衣带水。很快,中共就会深情呼唤台湾同胞、海外侨胞。 韬光养晦 2.0 呼啸而来!小粉红一脸懵逼中。
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校园跑工具推出重磅升级!! 本次更新加入了安卓系统和苹果的远程服务 也就意味着...我可以为全国各地的大学生朋友们提供服务了 😝😝😝 iPhone USB:连接并信任电脑后,通过 pymobiledevice3 控制。 iPhone Wi‑Fi RSD:填写已建立隧道的 RSD 地址和端口。 Android USB:通过已授权的 ADB 连接。
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经常有人问我,平时的网络环境是怎么搭的,怎么才能稳定、顺畅地用上各种 AI 工具。 昨晚系统梳理了一遍,把自己正在用的家庭网络、专线和全球节点,做成了一个网站 🌐 网络拓扑、设计思路、实测数据、踩过的坑,还有每个月花多少钱,都放上去了。 👉 net.zuoluo.tv 先说结论:这套方案不适合大多数普通用户,搭建和维护都需要花精力。 但如果你和我一样,既想要「低延迟、高带宽、高稳定」,又想把成本控制住,里面的一些思路应该值得参考。 也可以把链接丢给你的 AI,结合你现有的网络配置,看看哪些地方还有优化空间。 折腾这么多年,给自己存个档,也分享给同样爱折腾的朋友 🤓
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卧槽!Manus 推出自家的 Personal Agent「Cue」 不仅拥有自己的邮箱,还可以拥有自己的手机号! 我已经注册开始试用了,先给他配了个美国手机号,查了下云主机 IP 居然还是家宽 IP 继 Grok Bot 和 Muse 之后,Cue 必然是下一个爆点🔥
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The very comprehensive guide for anyone owns or plans to buy DGX Spark.
Everything I know about the DGX Spark in 1 article including all the configs you need, and scaling numbers. I want the Huggingface version to get some spotlight huggingface.co/blog/exolabs/…
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Do you need some extra memory on your DGX Spark? I created this repo to help the DGX Spark users that have a spare 10-24 GB GPU at home to squeeze some extra memory out of a single Spark or a Sparks cluster. It moves the spec-decode draft model off your Sparks onto that GPU: the freed GB of memory can be used for extra context, or better quant quality. Supports both TCP and RDMA, shipped as eugr-vllm compatible mods: github.com/ciprianveg/gb10-v…
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🎉快到飞起!Qwen-Image 2.1 刚发布没几天 Viggle团队就出了可用的加速方案 Qwen-Image-2.1-viggle-turbo,速度提升 5 倍! 🔥核心亮点 - 40 步压缩到 6 步,端到端提速 5 倍,且不需要额外的 CFG 计算(提示词引导计算,计算量减半更省显存) - 功能完整,除了文生图,还完美支持 1-3 张参考图的指令级编辑(比如换背景、留主体) - Diffusers 用 r256 版,ComfyUI 跑 r128 版,文本编码器和 VAE 保持原厂直接加载 - 【划重点🔥】ComfyUI 采用 unmerged 节点加载,解决了 stock 载入时 bf16 精度截断造成的 30% 损耗问题 - 密集小字建议切到 8 步,复杂的多主体多图编辑也稍微逊色于原版,但构图漂移是妥妥的 0%,完美继承空间感 --- Ps : 这绝对是目前本地部署 Qwen Image 2.1 速度最快的模型了 闭眼冲! 传送门👇🏻
🔥生图自由!Qwen-Image 2.1 本地部署实战! 昨天强烈建议大家本地部署,原因如下: 1. 不联网 2. 无审查(默认支持NSFW) 3. 低显存/统一内存 可流畅运行 🔥再补充几个流畅运行的生图模型 1. Qwen-Image-2.1 蒸馏加速模型,端到端生成速度比 40 步的基座模型快约 5 倍 传送门👉🏻:huggingface.co/Viggle/Qwen-I… 2. z-image-turbo 由阿里通义实验室团队 Tongyi-MAI 推出 最强加速版,8步生成,极高画质 传送门👉🏻 :huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-…
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