LongShot? 我是发现 deepseek app 内不支持长截屏 看到有人推荐这个 需要无障碍权限。

没压力就是好说话😂碰上个不讲理的就难说话了。不过我记得有些 cpu 没核显不接独立显卡也能点亮，用 cpu 硬跑在 800*600 的分辨率下，你试试不接卡能亮不？

之前我记得上个月年前，不管是 api 还是网页端都属于几乎不可用的状态，甚至控制台都 403 。一直说是境外 DDoS 影响服务，包括各路自媒体还进一步添油加醋地渲染 啊美国佬太坏了，就感觉更难绷了。大概率就是算力基本到上限了，而且年前刚好放假，没人管了。之前网页端很容易感觉到深度思考有 rate limit ，总不可能每次提问第一条是好的，后面一转眼服务器就崩了吧？

不图钱也是好笑，不图钱不还是图训练数据么？难办，那就别办嘛，又没人拿枪指着 ds 说一定要做这些嘛。纯做基建，停掉用户侧的 API ，还能省下来运维和算力成本投入来研发下一代模型，何乐而不为呢？

ds 确实牛逼，但是属实是 AI 界的原神了。

最后，真诚的建议就是别用 ds 自家的 api 了。

让他自己先抓个包看看是啥问题 这种报错是他们自己封装的请求或者响应拦截器的报错吧

菜逼前端 我开始是 2 测试切 tab 感觉体验不好 叫我改成 1 了（一次性请求多个 tab 的接口 虽然不是一个接口）
数据实时性在我这个 case 不是问题，因为都是用户导入的数据，而且用户登录只能单点登录，导入之后刷新对应 tab 就行

马斯克本身自带话题度，你要说打广告的，之前的 kimi 和 豆包 投放量巨大，目前 tx 的元宝感觉买量买了挺多的，b 站开屏广告都是。。。不过现在 ds 官网的 r1 动不动繁忙，几乎不可用，元宝上面有 r1 还能免费用还行

应该说是 transformer 本身的限制，理论上确实处理一个 token 可以关注到全局信息，但是受限复杂度的限制，context 不可能无限长。。。而且也受训练数据的影响。比如说 diffusion 画图模型最早在 512 / 640 的分辨率图片做训练，结果画更大分辨率的图总会崩掉，llm 也是一个道理，现在模型的上下文长度一般都是 128K / 256K ，ds 的 r1 好像只有 64k ，读取整个项目当然不够用。

16.16 和生产环境保持相同

有个胖子 水平一般 近几年一直赖在某个位置不下来。

——当然，我说的是岳云鹏

games101?

一言以蔽之，联网

好家伙 前端硬做独立游戏

个人认为 武汉一般的交通规划设计能力、时常无所作为的交警、部分素质低下的交通参与者 共同造就了地狱一样的交通环境

视频转换是用啥实现的呢，要做转换也是用 ffmpeg 之类的吧，难道是 Web Codec API 负责 encode 和 decode ，不过也要引入三方库去 mux 吧？

是这个的后续吗？ https://v2ex.com/t/1083942

在某个小公司当前端，i18n 这玩意儿确实蛋疼 目前草台如我司是用在线文档同步专职文案提供的翻译内容，翻译时还要提供一下相关场景的截图，让文案能理解整个上下文。
话说拿 AI 翻译，AI 如何解决 Context 的问题？把背景和一些专用术语作为 system prompt 输入进去吗？另外这样谁来负责审核翻译，测试覆盖多语言吗，还是完全依赖外国用户当 QA ？实在不懂大厂是做 i18n 的标准 workflow / 团队协作翻译软件是啥样的，有没有懂哥聊聊？

@a33291 感谢老哥指点，看来是我自己了解有限了。

等一下 大部分系统都是 bs 架构 ——这个有说法吗？
按我的了解来看，国内 海康 / 大华 在浏览器里预览多路视频是依赖插件的，比如海康的插件： https://open.hikvision.com/download/5c67f1e2f05948198c909700 这种插件实际上可以理解为跑在本地用于收流 解码的无边框程序，覆盖在浏览器的视频页面里。这套交互感觉十分蛋疼，比如说移动浏览器窗口界面位置要同步给插件，让它覆盖位置正确。
当然也有纯浏览器的实现方案，似乎是 wasm 版本 ffmpeg 解帧 + WebGL canvas 绘制 类似于这种项目 https://github.com/sonysuqin/WasmVideoPlayer
（这套技术栈性能似乎不太行，理论上来说应该有更高性能的方案比如 Web Codec WebRTC 这种 不知道为啥没有切换到这套上来）