居然有国内的、标准端口的无污染 DNS 服务
https://x.gy/article/moedns

Greetings, members of TC39. At our first meeting we agreed that a new name is needed to replace the workingname of "ECMAScript".
-- http://archives.ecma-international.org/1997/TC39/97-002.pdf

In-browser code playgrounds (Score: 152+ in 5 hours)

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Things engineers believe about Web development (Score: 150+ in 19 hours)

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What is the difference between a terminal, a shell, a TTY and a console? (2012) (Score: 151+ in 10 hours)

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隐写工具 ——

第 1 部分（Windows工具）：

1、DeepSound (http://jpinsoft.net/DeepSound/Overview.aspx ) - 可以将数据隐藏在音频文件中。可以嵌入任何类型的文件，并根据容器大小和音频质量设置自动计算可用空间。

2、Hallucinate (https://sourceforge.net/projects/hallucinate/) - 这款小巧的工具（仅34Kb）用Java编写，无需安装。作为容器，它支持BMP和PNG格式，比Anubis方便得多。

3、 JHide (https://sourceforge.net/projects/jhideapp/ ) - 另一款小巧的工具，与 Hallucinate 不同的是，除了支持 BMP和 PNG格式外，还支持TIFF格式，而且还允许使用密码保护。

4、 OpenPuff（https://embeddedsw.net/OpenPuff_download.html ） - 最新版本（4.00）不仅支持将某些文件隐藏在其他文件中，还支持处理任意格式的隐写。还可以通过添加水印来证明您是合法所有者。与其他同类工具的不同之处在于，OpenPuff可以使用功能强大的伪随机数生成器进行加密。

5、OpenStego (https://www.openstego.com/ ) - 该程序可在Windows和Linux上运行。它支持BMP、PNG、JPG、GIF和WBMP。填充的容器总是以PNG格式保存。

第 2 部分：

1、Cloakify (https://github.com/TryCatchHCF/Cloakify ) - 文本隐写工具，易于扩展。特点是在隐写前进行 Base64编码。

2、Steghide (https://github.com/StefanoDeVuono/steghide ) - C++ 编写的控制台程序。可将信息隐藏在各种图像和音频文件中。支持JPEG、BMP、WAV和AU格式。

3、Spectrology (https://github.com/solusipse/spectrology ) - 可在声音文件中隐藏秘密图片的工具。可以选择要使用的频率范围，支持所有流行的图像编解码器。

4、ImageSpyer G2 (https://freesoft.net/windows/imagespyer_g2 ) - 可在图片中隐藏秘密文件，同时数据将得到两层加密保护。这是一个没有官方网站的老程序。

5、 OpenStego (https://github.com/syvaidya/openstego/releases ) - 该软件用Java实现，支持AES加密，在想要了解隐写术的用户中很受欢迎。支持插件，因此您可以自己实现某种隐写算法。有 Windows 和 Linux 版本。

6、 SilentEye (https://achorein.github.io/silenteye/ ) - 是一款界面简单的跨平台软件。它拥有很多插件和一个漂亮的图形用户界面。使用新的隐写算法和加密。

#Steganography #tools

希望各位新的一年
不用在意外界的杂音

Stable Diffusion 3深夜横空出世！模型与Sora同架构，也能「理解」物理世界
深夜横空出世！Stable Diffusion 3深夜横空出世！模型与Sora同架构，也能「理解」物理世界
稳定扩散3.0（Stable Diffusion 3）今天凌晨发布了，它采用了和Sora相同的DiT架构，图像质量、文字渲染和复杂对象理解能力都有显著提升。同时，这款模型似乎还具备了对物理世界的「理解」能力。它采用了Diffusion Transformer技术和流匹配等改进，支持生成视频、3D等多类型的内容创作。这款模型在文字渲染能力上的突破，得益于Transformer技术和新增的文本编码功能。与其他模型相比，Stable Diffusion 3在处理含有多个对象的Prompt时表现出色，可以精准生成与Prompt要求完全符合的图像。这一次，Stable Diffusion 3在图像质量方面也取得了令人震惊的进步，生成的图像更加写实。此外，Stability AI还推出了基于Würstchen架构的Stable Cascade技术，用于提升生成图像的性能和精确度。最近AIGC领域发展迅猛，Sora、Stable Diffusion 3和Stable Video的发布将为这个领域带来更多可能性。有关Stable Diffusion 3的技术细节，可以参考相关研究论文。最近几次考核，Stable Diffusion 3在生成图像时的表现明显优于其他模型，这主要得益于其采用的Diffusion Transformer架构和流匹配技术。

🤖️ Generated by chatGPT

Let's Build the GPT Tokenizer [video] (🔥 Score: 161+ in 3 hours)

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今天，有个对AI特别感兴趣的朋友问我：“作为一个没有技术背景的人，想要深入探索AI，应该从哪里开始？

是不是应该先学习一些基础知识，比如Python编程和AI的基本概念，这样在未来理解代码、部署AI技术时，更加得心应手？”

我当场就急了，赶紧回复他说，晚点要专门写个帖子，回复这个问题。

1、

开宗明义：对于没有技术背景的小白，虽说迟早会学一点技术上的东西，但千万不要一上来就学技术。

本来就没啥技术底子，根本啃不动。别到最后，技术没学成，对 AI 的兴趣也荡然无存了。

如果本身就是某个领域的专业人员，还要去从零开始学技术，完全是舍近求远。

因为在AI市场上，缺的不是学了点基础 Python 的入门级工程师，而是懂某个领域 know-how 的行业专家。

2、

所以，更正确的路子应该是什么呢？从个人探索的角度，我总结了4个原则：

①Monkey First

"Monkey First"是Google X部门的一个口头禅，其含义是在解决问题时应该首先关注最困难的部分。

具体来讲，如果你的任务是让一只猴子站在基座上背诵莎士比亚的作品，"Monkey First"的策略会建议你应该将时间和资源集中在训练猴子上，而不是建造基座。

这是因为，基座的建造虽然看起来是在取得进展，但它并不会帮助你解决最关键的问题：如何让猴子背诵作品。

回到用 AI 上，对于非技术人员而言，最关键的问题绝不是花里胡哨的AI小技巧，而应该是如何借助AI提升我们的核心竞争力。

②生意为先

当然，许多人可能并不清楚，自己的核心竞争力在哪里。如果是这样的话，不妨考虑如何利用AI帮助我们更有效、更持续地盈利。

比如，从我们最熟悉的业务入手，思考它的关键要素有哪些，哪些方面是你最擅长的。明确了这些之后，再思考如何使用AI来进一步扩大这些优势。

反之，如果连基本的生意逻辑都搞清楚，盲目去探索 AI 所谓的可能性。很有可能会忙了半天，却一无所获，瞎子点灯白费蜡。

③精益创业

别看短视频天天吹，AI 替代某个工种、颠覆某个行业。真到了实干的环节，最牛的 AI，也不过名校实习生水平。它只能一点一点地干，一不小心还也可能出错，远没到可以独当一面的程度。

所以，在我们最熟悉的业务上，AI 到底能干成哪样，压根没人知道。我们只能原子级地一点点地尝试，测试多次到确认可行后，再进到下一个阶段。

这里还有个小的 tips，在原子级尝试的过程中，尽可能使用最强的AI。因为市面上有太多打着 AI 旗号的垃圾产品，看似免费或低成本，实际上却解决不了任何问题，看他们一眼都浪费时间。

以上的这些过程，就像互联网时代的“精益创业”，先用最小可行产品（MVP)把事情跑通，再去不断迭代和放大。

④思考框架

当原子级的尝试成功后，接下来就可以考虑系统性地解决问题了。

如果已经有成熟的SOP，那就尝试把某个环节的 SOP，做成一套提示词。然后，不断调整这套提示词，直到它可能稳定输出满意的内容为止。

如果没有成熟的SOP，那就尝试找一下解决这类问题的思考框架。这套框架可能来自书籍、课程，甚至可能来自某篇博客、公众号文章。然后，也可以像转化 SOP 一样，把这套思考框架变成提示词。

3、

拆解下来确实挺简单的，但往往越简单越有力量。

比方说，在我个人学习方面，目前也才到了这一步。

可在去年的这个时候，我还是完完全全的 AI 门外汉。

坚持这4个原则不到一年，我居然也在某个细分领域做到了“行业领先”，还有多家出版社跑过来找我出书……

迷宫饭好好看！（不推荐半夜打开，可能会饿）

LLocalSearch 一个开源的完全本地化的AI搜索工具，无需 OpenAI 或 Google API 密钥。

过去24小时增长了一千颗星星。感兴趣的话可以部署一下试试。

项目特点：

🕵️ 完全本地化运行，不需要连接到外部API，因此无需API密钥。

💸 适用于性能相对较低的大型语言模型硬件，例如在演示视频中使用的是7b模型。

🤓 提供详细的进度日志，这有助于用户更好地理解搜索和处理过程。

🤔 支持用户提出后续问题，以便深入探讨或解决问题。

📱 界面对移动设备友好，适合在手机或平板电脑上使用。

🚀 使用Docker Compose工具，可以快速且轻松地部署此服务。

🌐 提供网络界面，使用户可以从任何设备轻松访问和使用。

💮 该服务提供精心设计的用户界面，支持浅色和深色模式，满足不同用户的视觉偏好。

项目地址：https://github.com/nilsherzig/LLocalSearch

Telegram的创始人Pavel Durov比较少见的接受了一场长达 3个小时的专访， 采访者是美国有名的保守派主持人Tucker Carlson，不过节目效果比较一般，亮点有但不多：

- Telegram目前9亿用户，有信心在今年破10亿，重要的是不存在任何推广预算，全靠用户自发传播；

- 因为不愿意对普京分享数据从而逃离俄罗斯是一个痛苦但正确的决定，但仍有竞争对手会散布他和俄罗斯之间关系暧昧的消息来打击Telegram；

- 美国也不怎么待见Telegram，FBI总是会从机场就开始「迎接」他，甚至有一次他跟一名工程师来美国出差，FBI私下联系后者让他在开发代码里留下后门；

- Telegram的总部本来想安置在旧金山，然而有一天Pavel Durov拜访推特后在回酒店的路上被3个人抢劫，是的，抢劫……这是他待过的唯一在街头就能遇到袭击的城市，觉得太离谱了，于是计划作废；

- 各个国家都有官僚主义的问题，所以最后Telegram的公司定在了迪拜，这是一个相对中立的地区，而且税收条款很合理；

- Telegram只有30名全职员工，没有HR，通过一个编程比赛平台招人，Pavel Durov会亲自联系平台上编程获胜次数最多的人，说服他加入Telegram；

- Pavel Durov对「现实资产」兴趣不大，没有房产、飞机、游艇这些消费，他觉得一旦开始买房这种行为，就会对一个地方产生依恋，并花时间在更多的消遣上，而他排斥这种软性束缚；

- 对Telegram压力最大的倒不是监管，而是苹果和Google，它们一直在警告Telegram如果不能遵守规定就会把App从应用商店里下架；

- 国会大厦骚乱事件发生后，民主党议员给Telegram写信，要求交出部分参与者的数据，否则将违反美国宪法，而没过多久共和党议员的信也发来了，表示如果交出数据将违反美国宪法，这让Pavel Durov很困惑，好像自己不管做啥都会违反美国宪法；

- Pavel Durov说自己同样也和另一名自由派主持人交谈了3个小时，确保他的声音能被政治光谱的两边都听到；

- 十几年前，他和扎克伯格见面，他问小扎Facebook会不会在俄罗斯扩大份额——当时Telegram的主要市场还是俄罗斯——而小扎问他会不会加速国际化，两人的回答都是否定的，但其实都在骗对方，因为没过多久Facebook就加大了俄罗斯的市场宣发，而Telegram也进行了全球扩张，哈哈哈。 source

新瓜

月之暗面（Moonshot AI，Kimi Chat 背后的企业）创始人杨植麟套现数千万美金

https://x.com/cellinlab/status/1782648123510436258

https://finance.eastmoney.com/a/202404233055833788.html

PS: 希望不要影响宏观市场

UwU 播报: 多个著名前端框架&工具类库遭到 UwU 攻击，并出现了项目传染项目现象
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据小道消息推测， 恐将有更多闲得发慌的开源项目会被传染

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