潮汐阅读
本地小说阅读器,支持 TXT / EPUB / PDF 等格式,支持书架自定义分组、书籍归类/排序、添加收藏,支持摸鱼模式/自动滚动模式,以及丰富的自定义样式,覆盖全平台客户端,且支持数据互通,仅有 iOS 需要 1 元/月的 VIP,但基础功能都是免费的。
https://tidereader.com
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OneLook 一目
在线思维导图工具,界面 UI 非常精美,支持 Markdown 语法与 LaTeX 数学公式实时预览,支持无限缩放、拖拽与平滑自动居中,全键盘快捷键驱动,支持多选、框选与批量操作,支持多标签页管理,可导出为 PNG、SVG、Markdown 及专属 .olook 格式,数据完全存储于本地,免费开源,无需注册。
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RantBase
App Store 应用评论分析工具,输入任意应用 ID 或名称,即可抓取所有差评内容,并利用 AI 进行分析总结,过滤掉 Bug 报告和价格抱怨,专注于呈现功能上的缺陷和体验痛点,可以快速了解 app 的问题,也可以作为灵感去开发新的产品,完全免费,无需注册。
我查了一下 Shadowrocket 的差评,发现大家都在吐槽对于新协议的支持上,还挺准的,很有意思的项目。
https://rantbase.app/zh
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西瓜封面设计
在线封面制作工具,可快速创建短视频封面、文章配图、海报封面等,支持自定义背景(纯色、渐变、上传图片)、字体、字号、颜色、图标、水印等,内置丰富的图标库和主题样式,效果实时预览,可导出多种主流尺寸和格式,完全免费,无需注册。
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得益于与SpaceX的合作,Anthropic租下了xAI的超算Colossus 算力。
• Claude Code 在 Pro、Max、Team 以及按席计费的企业方案中的五小时使用限额提高到原来的两倍。
• 取消对 Pro 和 Max 账户的 Claude Code 在高峰时段的限流降级。
• 显著提高 Claude Opus 模型的 API 速率限制
其他重大的算力公告的补充:
• 与亚马逊达成最高 5 吉瓦(GW)的协议,其中包含到 2026 年底前新增的近 1 吉瓦产能
• 与谷歌和博通签署一项 5 吉瓦协议,预计将于 2027 年开始投入运行
• 与微软和英伟达的战略合作伙伴关系,提供 300 亿美元的 Azure 计算/云资源容量
• 通过与 Fluidstack 合作,向美国人工智能基础设施投入 500 亿美元。
我们在多种 AI 硬件平台上训练和运行 Claude,包括 AWS Trainium、Google TPUs 以及 NVIDIA GPU,并持续寻找更多算力上线的可能性。
作为本协议的一部分,我们还表达了希望与 SpaceX 合作,打造多吉瓦级的轨道 AI 算力。
Monolith 是一套运行在 Cloudflare 全球边缘网络上的现代化博客系统,前后端通过适配器模式解耦,零运维即可获得全球 < 50ms 的访问延迟。
设计哲学:内容优先 · 边缘原生 · 沉浸式阅读
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在菜单栏中完成原生 macOS 截图、录屏、标注与编辑。
http://github.com/duongductrong/Snapzy
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视频号在线下载
视频号内容在线下载工具,亲测有效,只是操作起来比较复杂,但只要根据下载教程一步一步操作,是完全没问题的,下载需要先登录文件传输助手网页版,原理大概就是把视频分享给文件助手,再通过浏览器去解析链接,有需要的可以体验一下,完全免费,无需注册。
https://sph.miuistore.com
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▎小米开源 OmniVoice:一个模型覆盖 600+ 语言的语音克隆 TTS
小米 AI 实验室新一代 Kaldi 团队发布并开源了多语言语音克隆 TTS 模型 OmniVoice。这个模型主打“一个模型覆盖 600+ 语种”,目标是解决现有语音克隆模型多语言覆盖不足、低资源小语种难以合成的问题。官方称,OmniVoice 覆盖 646 种语言,在中英文合成、多语言语音克隆和低资源语种泛化上都达到了较强表现。
OmniVoice 完全基于开源数据训练。团队收集了 50 个开源语音数据集,经过降噪和质量筛选后,构建了覆盖 646 种语言、总时长 58 万小时的多语言训练数据集。为了照顾低资源语言,训练中还使用了动态上采样策略。官方测试显示,在 24 种语言测试中,OmniVoice 的语音相似度和可懂度超过多款商用系统;在 102 种语言测试中,其可懂度接近甚至优于真实语音。
OmniVoice 支持跨语言语音克隆,也就是只提供一种语言的参考音频,就可以生成另一种语言的同音色语音。它还支持文本描述生成音色,例如指定性别、年龄、音调、方言、口音,甚至耳语风格;能处理带噪参考音频,自动提取较清晰的音色特征;还支持笑声、叹气等语气符号,以及对中文多音字、英文专有名词等发音问题进行纠正。
这次开源内容包括训练代码、推理代码和模型权重。项目同时提供论文、GitHub 仓库、语音样本页面、Hugging Face Demo Space 和模型权重。对开发者来说,OmniVoice 的意义在于把多语言语音克隆的门槛进一步降低,尤其是过去很难覆盖的小语种,现在有机会通过一个统一模型获得可用的 TTS 能力。
频道 @AppDoDo 官推 APPDOTG