Flock CEO呼吁“妥协”，监控公司面临日益强烈的反对
美国监控公司 Flock Safety 因摄像头和车牌识别技术被警方滥用而面临两党议员和公众的强烈抵制，CEO Garrett Langley 公开呼吁在隐私与安全之间寻求“妥协”，并已调整数据保留策略以平息争议。
标签： 人工智能
security(api): GET /workspaces/current/default-model and /model-providers/{provider}/models missing admin and RBAC permission decorators
该报错是 Dify 1.14.2（main 分支）在开启 RBAC 的工作区中，普通成员可以绕过权限校验读取工作区默认模型和模型提供商配置。优先排查 api/controllers/console/workspace/models.py 中 DefaultModelApi.get 和 ModelPr
一个江苏卷英语状元，9年前给朋友写了一份学习心得，如今这玩意儿居然在GitHub上长成了54800 Star的怪兽。 它既不是刷题宝典，也不是词海战术。核心就一句话：英语是“用”会的，不是“背”会的。 你把Anki里那些自我感动的刷词记录翻出来看看，再对比一下这本书里讲的词汇策略——高下立判。听力怎么磨？口语怎么顺？读写怎么通？它把整条链路掰开揉碎，从根上给你捋清楚。 最有意思的是2026年新增的AI篇。它没让你拿AI当翻译糊弄事，而…
一位江苏卷英语状元9年前写给朋友的学习心得，如今在GitHub上积累了54800 Star，并在2026年新增了以Gemini为核心、串联多款AI工具的英语学习工作流，把“用英语”而非“背英语”的理念产品化。
A股卡脖子选股框架 白毛股神 @aleabitoreddit 的卡脖子理论大家肯定都知道，其SKILL已经非常多了，不过基本都是面向美股的，还没有见过专门用于A股的。但是，现在就来了。 我试了一下，基本所有A股板块都可以用：电力、光模块/CPO、半导体设备、军工、新能源车、医疗器械、创新药、农药、OLED等等 仓库地址：https://t.co/VhgH0CFMfP 我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具…
有开发者基于知名投资社区流传的“卡脖子选股框架”，专门做了一个面向A股的选股工具，目前可覆盖电力、光模块/CPO、半导体设备、军工等多个板块，等于把一套原本面向美股的选股逻辑本地化适配到了A股市场。
未来三年还有很大红利的20个赛道 1、AI短视频获客代运营 很多老板知道AI重要，但自己没时间研究。你帮他们用AI写脚本、剪视频、做数字人、运营账号，核心不是做内容，而是帮老板获客。尤其本地实体店，需求还会越来越大。 2、小红书本地高客单获客 别只盯着餐饮探店。医美、摄影、婚庆、装修、月子中心、口腔、汽车服务都需要小红书获客。只要能稳定带来客户，一个商家每月几千到几万都愿意付。 3、TikTok海外内容电商 国内电商卷价格，海外很多品…
一份在社交平台流传的创业方向盘点认为，未来三年AI最确定的机会集中在短视频代运营、小红书高客单获客和TikTok海外内容电商等20个赛道。核心逻辑不再是“教老板用AI”，而是由服务商直接帮实体商家用AI拿结果。
issue: workspace model entry with base_model_id set to its own id is dropped at merge, so its settings never apply
这是 Workspace 模型条目在合并时被丢弃导致的配置不生效问题。核心原因是自定义模型条目的 base_model_id 被错误设置成了它自己的 id（或任意非空值），导致该条目在模型列表合并时被丢弃，所有元数据设置（如禁用内置工具）从未被应用。优先排查 base_model_id 字段值。
TypeError: Can’t instantiate abstract class Pipeline with abstract methods _forward
该报错通常是因为把 `transformers.pipeline` 工厂函数错误地写成了大写开头的 `Pipeline` 类并直接实例化。优先检查导入语句，将 `from transformers import Pipeline` 改为 `from transformers import pipel
RuntimeError: Already borrowed
该报错发生在多线程并发调用同一 tokenizer 实例时，尤其是每次调用的 padding/truncation 设置不同导致每次都会触发内部状态重配的场景。优先排查是否为同一 tokenizer 实例被多线程共享，并检查每次调用的 padding/truncation 参数是否一致。
Same server, no num_ctx: some models return HTTP 400 naming 4096, others return 200 with prompt_eval_count 2050
这个报错发生在 Ollama 0.32.9（Windows，GGUF，POST /api/chat）同一服务器上，不同模型对超长 prompt（约 7.9k tokens）响应不一致：部分模型返回 HTTP 400 提示上下文不足（4096），而另一些返回 HTTP 200 但静默截断 prompt
Lower quantization formats cause model to emit unintelligible/~garbage responses
该报错通常发生在将 Ollama 的 KV Cache 量化级别设置为 q4_0 ，且加载的是基于 Qwen2 系列的小型模型（如 VibeThinker-3B、MiniCPM-1B）时，模型输出会退化为无意义的重复乱码（如 "AI AI AI AI..."）。优先排查建议：将 KV Cache 类