DeepSeek just open sourced its high-performance, large-scale inference framework DeepInfer in Apache-2.0 license. github.com/deepseek-ai/DeepI… Supported features: - Optimized kernels, model and sampler runtime - Parallelism: Attention DP / balanced CP, MoE EP + EPLB - DSpark and confidence-scheduled verification - SWA bounded replay - Asynchronous scheduling (zero-overhead batch scheduler) - Batch-invariant inference - Deterministic sampling - Structured output

github.com/ELY-Open-Source/E… ElyOffice已经迁移到Github，大家可以踊跃提PR，以及Issues，希望可以多一点Star！！！！谢谢🙏！！！！ 46665次了，真的非常感谢大家的喜欢 新的邮件客户端已经在路上啦！！马上就是 7 个应用的套件啦！！ office.elygpui.com

🫣 对不起，抄袭了你的点子 #因为nmem什么都知道

DHH 来中国吐槽的微信、支付宝、华为鸿蒙系统，觉得系统不够流畅，设计UI细节不够友好，信息密度太高，没有什么美学😄

我发现怎么使用 ssh 连上荣耀「Linux 实验室」里面的容器了！！！ 因为这个步骤中含有敏感词，会被 X 的 CloudFlare 拦截，所以只能在 P3 以图片形式展示了（悲 以及这个方案也不完美，比如你不能锁屏或者把那个「Linux 实验室」应用放在后台，不然还是会中断。不过你可以再开个小窗口做其他事情就是了，也不影响容器存活（见 P2

我们更新了自研模型 astrlink-guard 到 v0.1.2，它是AstrLink的隐私过滤模型 我们进一步优化了密钥过滤的准确性，降低了误报率，同时它是开源权重的，int8不到40M，CPU就能运行，可以轻松接入到您的应用中 huggingface.co/QuantumNous/a…

说说你们在不同的 Coding Agent 之间共享上下文的方案吧？

在 Midscene 中用 Jev 1.4 最新的视觉能力来一局连连看 每次规划平均只要 0.4 秒 一局游戏的模型费用只要 4 分钱 Midscene，一个坚持视觉驱动的开源 AI E2E 自动化框架。

1/ We're reimagining your computers as shared spaces for your team and its agents. Today we're excited to share Cua Spaces Teams and Pro, built on Cua Driver, our virtualization stack and remote desktop protocol. On macOS, Linux and Windows. Start free: cua.ai

哈哈哈，我现在都是 gork bot，lody 和 uu 远程相互拉，但如果是保洁阿姨把电源给我碰掉了就救不回来了🥲，好在 agent 记录信息和记忆在 lody 和 Nmem 里，在家里得电脑上也能继续搞🤣

预告「未来硅世界」最新一期，邀请3 万 Star开源项目 opencli 作者卡比 @jakevin7 锐评当下顶级模型和 Personal Agent使用感受，分享AI Coding开发经验。 朋友说，跟卡比聊天像听AI 圈脱口秀，哈哈哈。 时间本周六晚 20:00，届时打开飞书加入直播间互动。 vc.feishu.cn/j/108720872 或关注 WaytoAGI 微信视频号观看。

感谢 @yevazn 前辈送给我的 @NowledgeMem 周边文化衫🥰 在接触到NM之前，我对AI的记忆只有一个模糊的概念，以前工作的时候，只知道让AI把我强调过和频繁使用的方法记录下来，每次完成任务都及时更新文档，更换Harness相当痛苦，导致我一直被困在 Claude Code中。 当我第一次接触到mem0这样的记忆项目后，我开始探索如何将Agent工具接入自己的记忆库中，并进行高效的增删改查。 发现NM的那一刻对我来说是一个很大的惊喜，图形化的界面，自动化的导入流程，记忆的后台智能处理。 我把它接入codex，第一次看到codex在执行任务前触发记忆搜索时，我感觉自己也多长了一个脑子🧠。 也许是我中间有段时间没上X，所以下半年诞生的一切对我来说都很新鲜。 我在体验NM的过程中也遇到了一些问题，但都很积极地去寻找原因和解决方案，甚至还做了一些自己的改进并分享出来。 很高兴我的反馈能帮助NM变得越来越好！也感谢NM的大家为改进它所做的付出！ 我始终担心自己的反馈和意见不够完备或者存在误导，所以对于自己喜欢的产品，比如NM，Lody，Memoh，Magpie，AstrLink，反馈的时候都格外审慎。 这件文化衫对我来说意义非凡，我会好好珍惜的！谢谢你们的认可与鼓励！