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最新版Telegram 支持普通群组成员自行添加“头衔”

适用于最新版iOS和Android客户端


普通成员标签:现在,无管理员权限的群组聊天成员可以自行添加和编辑短文本标签,这些标签将显示在他们的用户名旁边。为此,群组的权限必须启用“更改自己的标签”功能。

此外,用户标签仍以普通文本形式显示在用户名旁边,而管理员和群主的标签现在具有特定颜色的边框

禁止在私聊中复制:用户现在可以禁止对话伙伴在私聊中复制、保存和转发内容。要启用此功能,请转到用户资料并选择“禁止复制”菜单项。

此功能仅对订阅了Telegram Premium的用户可用。

交互式日期:用户现在可以将一段文本格式化为“可互动的日期”。点击此类文本时,Telegram将提示用户设置提醒或将日期添加到设备日历中

🗒 标签: #Telegram
📢 频道: @GodlyNews1
🤖 投稿: @GodlyNewsBot
#TTS #win #开源

Praises

文本转语音工具,集成微软 AI 语音接口,并支持接入 Azure 与 Edge 试用接口,支持多语言朗读、划词发音与语音保存等功能,适用于 Windows 系统,免费使用。

🐙 项目地址

频道 @Edgebyte
#Apple #iOS

🏬 AssppWeb - 在 App Store 外获取和安装 iOS 应用

适用于多个 Apple ID 需要在不同的区下载应用,免去在商店登录的烦恼

由于涉及账号,只建议自己部署至 Cloudflare 或 VPS 使用

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#PDF #文件转换

🔄 dompdf - 一种全新的前端 HTML 转矢量 PDF 方案

🌐 在线体验

dompdf.js 是一个开源的 js 库,不需要服务器,只需要前端一行代码就可以将 html 页面转成矢量PDF文件。

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#公众号 #Markdown #开源

花生公众号排版器

专为微信公众号设计的 Markdown 编辑器,特点是内置了 13 种风格样式,包括杂志、纽约时报、Jony lve、Apple 极简、Medium 长文、深度阅读等,看起来都比较美观大气,另外支持图片智能处理、实时预览、一键复制、样式收藏、代码高亮、文件导入等功能,公众号运营者可以体验一下,完全免费,无需注册。

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频道 @WidgetChannel
#屏幕分享

pin.gl

摄像头与屏幕共享工具,基于 WebRTC 技术实现,延迟低、响应快,输入房间代码即可发起或加入共享。支持麦克风与系统声音录制,任何知晓房间代码的人均可进入,完全免费,无需注册。

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频道 @Edgebyte
#Android #下载 #网站

🤖 OpenAPK - 一个下载开源 Android 软件的网站

除了下载之外,网站可查看软件的简介、截图、开源地址等信息,不错的一个开源软件集散地

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#火绒 #卸载

火绒强力卸载

火绒出品的强力卸载工具,可实时记录软件安装行为,卸载过程中能精准定位并清除文件注册表项各类关联组件,实现深度无残留卸载,体积小巧仅 6.51 MB,运行时对内存和 CPU 占用极低,免费使用,适用于 Windows 7、8/8.1、10、11 系统。

https://bbs.huorong.cn/thread-158630-1-1.html

频道 @WidgetChannel
#办公 #Office #开源

Office by ZIZIYI

Office 办公套件网页版,可在浏览器中预览和编辑 Word、Excel、PowerPoint 以及 PDF 文档,基于 WebAssembly 技术实现,完全本地化处理,另外优化了响应性能与界面交互,支持拖拽导入、多标签页编辑、实时保存本地状态等特性,免费开源,无需注册。

临时应急还是没问题的,重度用户还是下载客户端的好。

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DeepSeek V4 Lite 原生多模态 AI 曝光:百万 tokens 上下文,非思考生图秒杀前代

IT之家 2 月 26 日消息,消息源 @legit_api 今天(2 月 26 日)在 X 平台发布推文,报道称 DeepSeek 正在测试 V4 Lite 模型,代号为“Sealion-lite”,上下文窗口为 100 万 tokens,并是原生支持多模态推理。

技术规格方面,消息称 DeepSeek 正积极测试 V4 Lite,具备 100 万 tokens 的超长上下文窗口,作为对比 DeepSeek V3.2 为 128K(128000)tokens。

上下文窗口(Context Window)是指 AI 模型在生成回答时能“记住”的之前对话或输入文本的长度。窗口越大,模型处理复杂长篇任务的能力越强。

该模型原生支持多模态推理,意味着它不仅能处理海量文本,还能更好地理解和生成图像等多种形式的数据,整体表现显著优于现有的 Web 或 App 模型。

在实际表现方面,IT之家查询 X 平台,网友 @marmaduke091 分享了一组 SVG 图像示例。在生成“骑自行车的鹈鹕”和“Xbox 360 手柄”的测试中,V4 Lite 在非思考模式下生成的图像,无论是贴合提示词的程度、物体形状的准确性,还是细节的丰富度,都明显优于前代 V3.2 版本的思考模式。

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