https://x.com/mholt6/status/2026166303028093334
🧗♂️ Matt Holt : Guys this cheapo Amazon camera came with a USB-C cable that has a securing screw!!!1!
https://github.com/marchmountain/-Windows-XP-High-Resolution-Icon-Pack
哇！
Show HN: Moonshine Open-Weights STT models – higher accuracy than WhisperLargev3 (Score: 150+ in 5 hours)
Link: https://readhacker.news/s/6Nt6M
Comments: https://readhacker.news/c/6Nt6M
I wanted to share our new speech to text model, and the library to use them effectively. We're a small startup (six people, sub-$100k monthly GPU budget) so I'm proud of the work the team has done to create streaming STT models with lower word-error rates than OpenAI's largest Whisper model. Admittedly Large v3 is a couple of years old, but we're near the top the HF OpenASR leaderboard, even up against Nvidia's Parakeet family. Anyway, I'd love to get feedback on the models and software, and hear about what people might build with it.
Mercury 2: The fastest reasoning LLM, powered by diffusion https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury-2
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说的一点没错。但是，提好的问题也可以分解步骤，而你会发现，这些步骤...其实很多也是可以被替代的。
1. 从现实出发，什么事情正在危及人们的日常生活？什么事情亟待解决但却缺乏抓手？为什么重要？这个问题看似很难用AI解决，但并不妨碍使用AI进行脑力风暴。
2. 查原先的文献...前人是怎么试图解决这个问题的？他们的解决方法不好，实际生活没法用，为什么？表面上"文献综述"就能解决的四个字，但实际上这是最难的一步。你的解决方法要与问题的本质对应，甚至要依托现存的各类理论，而这一点至少目前AI还有些难以做到。Asta是一个好的尝试，但Semantic Scholar的文献库太渣了。
3. 提出自己的研究问题。Research question是和文献综述紧密结合的，换句话说，如果你的文献综述做的是好的，研究问题应该是看完了以后的人们脑子里呼之欲出的。在换句话说，有了好的文献综述，就算从文法来说，AI也能提出好的问题。反之，别想。
4. 把自己的整个逻辑链条整理成为文字—这个才是我感觉AI目前还很难做到的事情。毕竟是一个字一个字蹦的模型，很难说我前面写的内容要铺垫后面的内容。但其实这个也是可以分解的...我相信近几年，人们就能找到好的（偷懒的）办法。
ˊ_>ˋ AI 用 TS 滚了个小型的 ARM 符号执行引擎，用来做色彩信息提取和编辑后检查，只能说太牛逼了
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I'm helping my dog vibe code games (🔥 Score: 170+ in 1 hour)
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https://www.theregister.com/2026/02/23/ibm_share_dive_anthropic_cobol/
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CSS：我也要 RCE 吗
A use-after-free vulnerability in Google Chrome's Blink CSS engine that allows a remote attacker to execute arbitrary code inside the browser sandbox via a crafted HTML page.
https://github.com/huseyinstif/CVE-2026-2441-PoC/
到底怎样才算学会了「矩阵求逆」？知道 np.linalg.inv(A) 算吗？还是一定得能手动求一个小规模矩阵的逆才算？或者说要知道什么时候该对矩阵求逆以及此时求逆的意义是什么都了如指掌才算「学会了」。反思这种问题可以帮我们理清 #LLM 的边界。 #cairn
Spotify 推出骨灰盒音箱，让音乐陪伴“来世”
IT之家 2 月 25 日消息，Spotify 与液态死亡（Liquid Death）联手推出了堪称年度最疯狂的联名产品：永恒歌单骨灰盒（Eternal Playlist Urn）—— 一款造型为骨灰盒的无线蓝牙音箱。
这款“永恒歌单骨灰盒”并非真正用来盛放骨灰，而是一款收藏级单品，仅在美国发售 150 个，售价 495 美元（IT之家注：现汇率约合 3410 元人民币），买家将得到一个 7 英寸 ×11.4 英寸的骨灰盒造型音箱，盖子内置蓝牙发声单元。
据 Spotify 介绍，这款骨灰盒是“全球首款可流媒体播放音乐的骨灰盒音箱”，能让死亡“没那么无聊”。该产品的创意是：即便逝者已逝，也能永远循环播放自己最爱的歌单。
Spotify 在一篇博客中表示：“生活需要音乐，来世也一样。”这就是 Spotify 与液态死亡合作打造“永恒歌单骨灰盒”的原因，它是全球首款专为音乐打造、带往从未抵达之地的无线音箱。
收到这款骨灰盒音箱后，你可以在 Spotify 上创建专属的永恒歌单，只需回答诸如“你的永恒氛围是什么？”“你最爱的阴间 BGM 是哪首？”等问题。Spotify 会根据你的答案和听歌记录生成定制歌单，直接同步到骨灰盒音箱，并可分享给亲友。
Spotify 尚未推出自有品牌智能音箱。2022 年，其曾与宜家合作推出带 Spotify 快捷播放功能的便携蓝牙灯箱音箱，这是该品牌第二次与其他品牌联名推出硬件产品。Spotify 此前还发布过车载娱乐设备“Car Thing”，但后来已停产。
这并非液态死亡第一次挑战极限营销。该品牌以出格营销著称，此前还推出过真人大小的雪人棺材造型冷藏箱。尽管有人觉得这种幽默有点阴森，但喜欢黑色无厘头喜剧的用户却相当买账。那款冷藏箱曾吸引超 800 人竞拍，最终以 68,200 美元（现汇率约合 47 万元人民币）成交。
无论你把它看作精妙营销、趣味玩笑、低俗梗还是纯粹离谱，“永恒歌单骨灰盒”都印证了品牌为博取关注究竟能有多拼。
OK, now, here is the prompt I'm using before my research:
My mind is a mess, ask me questions, help me to pull out everything from my head, until both of us know what I want, then draft a requirement document.
https://www.reddit.com/r/snowsky/comments/1rdzy4q/you_need_to_watch_this/
草，逆向大师出手了！
你不需要为 AI 每日天翻地覆的变化感到担忧，这些东西虽然都是动态的，但是都围绕着一个事情在转：提好的问题。这才是所有人都应该每日努力打磨的能力。
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确实，这点最近感触颇深，将有用链接存到 pinboard 并用 tags 精心标记是我坚持多年的习惯，以前有时候甚至能帮我回溯几年前记录过的一个项目或工具。但现在这套方法快失灵了，一是信息太多存不过来，二是今天存的东西下周很可能就被淘汰了
information stales fast in the vibe coding era
/channel/limisay/15679
Flame Ocean 更新了更加细节的色彩编辑功能，Happy Hacking。
目前社区砖了俩设备，让我们期待更多砖头的降临。
Samsung Upcycle Promise https://www.xda-developers.com/samsung-promised-make-old-phones-useful-galaxy-upcycle/
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https://www.youtube.com/watch?v=KRTrlbRv_50
I love this so much
