在fable帮助下开发了一个mac工具，集成的剪贴板管理，ocr，图床，壁纸，便签，系统状态清理，天气，证件照，右键等等常用小工具的软件

折腾了个小工具 larksnap 🦊
起因是我天天把私有化的飞书文档喂给 Claude Code / AI 当项目参考,结果特别折磨:得先把文档导成 PDF 或 Word（私有化的没md导出功能）,再找工具转成 Markdown,图片还哗啦散落一堆、没法跟正文一起拿;文档一改,这套流程又得从头走一遍。
干脆做了个浏览器插件:飞书文档一键直接导成 Markdown,图片附件自动打包,拿到手就能丢给 AI,不用再中间转一道。
最爽的是配了个本地桥接:直接把飞书链接甩给 Claude Code,它自己就把文档连图片下下来到本地项目目录。手动导那一步都省了。顺手还能把任意网页转 Markdown。
全程在自己电脑本地跑,啥都不上传,免费开源。
下载地址
👉 github.com/AmbroseX/larksnap

全平台部署openclaw

之前加的很多群没有筛选都被广告占领了。
因此建了个高质量的ai交流群，都是大模型行业一线从业者，创业者或者投资人，感兴趣的朋友可以私聊我来一起交流下
加我v: flytoagi

需要备注下详细姓名+学习/工作的详细单位和部门，最好加上研究方向和代表作，如果有的话

野卡已经跑路了

openai下周开源模型

不能，仅凭 Q/K/V/O 矩阵相似度并不能判断是否抄袭。

要证明“抄袭”，必须满足 以下几点至少其中一项：

模型中存在完整相同的权重副本

即权重矩阵的数值完全一样（bitwise match），哪怕是部分层也可以。

保留了独特错误、结构差异、剪枝行为等“水印”特征

比如原始模型中某个稀有的剪枝 bug，出现在目标模型中。

代码结构、训练脚本明显复刻，违反开源协议

例如复制了 config、训练管线、data loader 的细节等。

对方承认或证据显示使用了某模型作为预训练起点

比如微调、增量训练、知识蒸馏等行为。

下图展示了两个“独立训练”模型的 Q 投影矩阵（64×64）的热力图。它们的 Pearson 相关系数高达 0.9685，但注意：
它们的权重数值是不同的（添加了高斯扰动）。

没有任何“抄袭”行为，只是因为使用了相同的架构、初始化方式、维度和随机种子。

即便两个模型完全独立训练，只要架构和训练策略一致，也可能在 Q/K/V/O 层产生极高相似性。这就是为什么仅靠这些参数矩阵的相似性，不能认定抄袭。

要不要接，一亿美元签字费。。。

openai四大金刚全是华人

Cherry Studio 宣布与领先的文档预处理服务 MinerU 达成官方合作。MinerU 强大的文档解析能力已深度集成至 Cherry Studio 的知识库中，能够精准解析 PDF、图表、公式等复杂文档，显著提升 AI 问答质量

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