馒头大语文伴读 · 一年级（上+下）
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大佬们，有没有党校的在职研究生的学习资料啊
有没有贵州省委党校，国家治理专业研究生的冲刺考试试卷或复习资料啊，救救孩子[泪][玫瑰]
元明清散曲选
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钓鱼短视频，实战运营技巧大公开
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瓜分奖池GitHub 上 3.7万的 Star，终端浏览文件
我把终端文件管理换成了 yazi，效率起飞。 最近这一两年工作方式变化挺大的。 自从用上 Claude Code 这类工具之后，已经基本离不开了，每天大部分时间都泡在终端里。 AI 能帮你搞的，几乎全在 terminal 里完成。反而又开始琢磨怎么把终端命令行用的爽了，配色主题、shell 提示符、tmux、模糊搜搜索。一通折腾下来，终端确实越来越顺手。最近又发现一个开源项目，叫 yazi，专门解决终端里管理文件的问题。 GitHub 上目前 37k+ Star，过去一年多从 15k 直接涨到 37k，增速很猛。 试用了几天之后，原来的 ranger 我就直接卸了。 ！这玩意儿到底是干嘛的！ yazi 这名字取自鸭子的中文谐音，是一个用 Rust 写的终端文件管理器，整个架构基于异步 I/O。 说白了就是让你在终端里像在 Finder 或者文件资源管理器里那样翻文件夹、预览文件、做批量操作。 但所有操作都很快，不卡。 开源地址：https://github.com/sxyazi/yazi 为啥会火，主要是下面这几点。 ① 全异步 I/O，进文件夹是真的快 这是 yazi 最核心的卖点。所有文件操作都不会阻塞界面，哪怕你进一个塞了几万个文件的文件夹，它也不会卡死，文件列表一边加载一边可以操作。 CPU 密集的任务自动分散到多线程，跑大任务的时候右下角实时显示进度，还能随时取消。 之前用 ranger 进大目录，那个加载等待的体感非常折磨。 yazi 一上手最明显的差别就是这个，秒开。 ② 终端里直接看图片、视频、PDF yazi 内置了一堆图片协议支持，Kitty、iTerm2、Überzug++、Chafa 啥的全都集成了，几乎覆盖所有主流终端。 实际效果就是：你在终端里光标移到一张图片上，右边预览面板里直接出图，不用切到图形界面去看。视频可以预览第一帧、PDF 能看页面、代码文件自带语法高亮。 这套体验整下来，文件管理就不用反复在 GUI 和 terminal 之间切换了。 ③ Lua 插件系统，能玩花样 yazi 的扩展能力非常强，UI 插件、功能插件都能用 Lua 自己写，社区已经有一堆现成的插件可以直接装。 自定义预览器、预加载器、文件探测器，全都是 Lua 配的，门槛比改源码低多了。 随便举个例子，想让某种特定后缀的文件用某个工具来预览，写几行 Lua 就搞定。 这个扩展性比 ranger 那套 Python 脚本要现代得多。 ④ 把一堆现代命令行工具都串起来了 yazi 默认就集成了 ripgrep、fd、fzf、zoxide 这些工具。 搜内容用 ripgrep、找文件用 fd、模糊查找用 fzf、智能跳转目录用 zoxide。这套组合拳打下来，搜索和导航的体验非常顺滑。 操作上是 Vim 键位，j/k 移动、gg/G 跳转、v 进入视觉模式，Vim 用户基本零成本上手。 多标签页、批量重命名、Git 状态显示、回收站、鼠标支持，日常需要的能力基本都齐了。 问题来了，怎么装？ 装起来非常简单。 macOS 直接： brew install yazi --HEAD 装完之后，建议把这几个伴生工具一起装上：ffmpeg、7zip、jq、fd、ripgrep、fzf、zoxide、imagemagick。 少了这几个里的某个，对应的预览或者搜索能力就会缺一块，体验会打折扣。macOS 一行 brew 全搞定： brew install ffmpeg sevenzip jq fd ripgrep fzf zoxide imagemagick 1、 配置文件都在 ~/.config/yazi/ 下面，主题、键位、插件全在这里改。 2、 官方文档和社区都给了不少现成的配置，照着抄一份基本就够用了。我个人比较推荐再配一个 shell 函数，让你按 q 退出 yazi 的时候，shell 的当前目录自动跳到 yazi 里最后停留的目录。 3、 这个体验装上之后会非常上头，等于是把 yazi 当成 cd 的图形化版本来用。
专注力训练营：提升你的集中力
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Gpt-Image-2 超全场景生图效果赏析（附提示词）
GPT-IMAGE-2 这个“地表最强”生图模型的能力 封面图也是用Gpt-image-2生成的只给了它文章标题 提示词如下 生成一个iPhone18的新品发布会网页图片，包含发布会的所有信息，产品的介绍和代言人。 帮我生成一张王者荣耀为主题的游戏界面打斗场景 根据你对我的认知 给我生成一个“你认识的我”的 图片 生成百度贴吧帖子的截图 生成一张手写中/西医药方图极简提示词直接渲染出图 案例图如下 仅供参考某些赛道生成素材，请合法使用
瓜分奖池开源平替的 Claude Design
Claude Design 发布没多少天，GitHub 上就有人做了开源复刻版。4 月 17 日 Anthropic 上线 Claude Design，基于 Opus 4.7。 输入一句话，直接出设计成品，不是草图，不是线框图，是能交付的 HTML 页面、PPT、移动端原型。 效果确实炸裂，瞬间出圈。 11 天后，nexu-io 团队把 Open Design 开源了。 现在已经快 2 万的星星了。 【开源项目简介】 Open Design 是 Claude Design 的开源替代品。 但它不自带 AI 模型，它做的事是把你电脑上已经装好的 Coding Agent 变成设计引擎。 你输入一句话需求，比如「帮我做一份杂志风的官网」，这个先弹出一个表单确认你的需求，比如目标平台、受众、调性、品牌啥的。 1、 然后 Agent 从 5 套视觉方向里选一个，拉出一份实时 Todo 计划，在 你电脑上创建真实的项目目录。 2、 读模板、写 CSS、生成 HTML，最后在沙盒 iframe 里渲染出来。3、 整个过程你可以随时介入纠偏。输出不是截图，不是草图，是完整的单文件 HTML，可以直接导出为 HTML、PDF、PPTX、ZIP。 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等等，哪个在就用哪个。 内置 19 个可组合 Skill + 71 套品牌级 Design System 可以看成是把你手上最强的 Coding Agent 接进设计工作流的中间层。 开源地址：github.com/nexu-io/open-design 【原理构成】 这个项目的架构分两层：浏览器里跑一个 Next.js Web 界面，你电脑本地跑一个 Node daemon 服务。 核心流程是这样的： 1、 你输入需求后，daemon 把 SKILL.md 设计能力描述和 DESIGN.md 品牌风格规范 拼装进提示词栈，然后通过 stdio 调用你机器上的 coding agent CLI 去执行。 2、Agent 拿到的是真实文件系统权限，它真的在你的电脑上读模板文件、grep CSS 里的 hex 色值、写 brand-spec.md、生成 HTML 和图片。 3、 不是虚拟沙盒，不是内存模拟。 4、agent 跑完一轮，daemon 把产出的 HTML 塞进沙盒 iframe 实时预览。 5、 你可以在界面上直接编辑文件，也可以一键导出 HTML、PDF、PPTX、 ZIP。 6、 你有什么 Agent 它就用什么 AgentDaemon 启动的时候自动扫 PATH，检测你装了哪些 CLI。 7、 不绑定任何一家模型，每一层都是 BYOK。 Claude Design 只能用 Opus 4.7，Open Design 用你手上最强的那个 agent 就行。 反 AI 味的提示词工程这个项目在提示词层面做了不少事来防止 AI 生成那种一眼假的设计。 开始生产之前，先弹一个初始化问题表单，让你选 surface、受众、调性、品牌上下文。 30 秒勾选完，比来回改需求高效得多。输出之前还有一轮五维自评审，AI 自己给自己打分，低于 3 分的维度要重做。 另外还有一份 slop 黑名单，暴力紫渐变、通用 emoji 图标、手绘 SVG 真人脸、Inter 当 display 字体，全部明令禁止。 没有真数字就写破折号，不编数据。 71 套 Design System + 19 个 Skill 开箱即用71 套品牌设计系统，Apple、Stripe、Vercel、Airbnb、Tesla、Notion、Cursor、Figma，直接从下拉框选，切换后下一次渲染就用新 token。
瓜分奖池22 岁开发者逆向工程了 Claude Mythos
上个月 Anthropic 放出了一个叫 Claude Mythos Preview 的模型。这个模型强到离谱。 英国 AI 安全研究所对它做了测试，发现它能自主完成一整套企业网络攻击：32 个步骤的攻击链，人类专家估计要花 20 个小时，它自己跑完了。 专家级 CTF 挑战，成功率 73%。 然后 Anthropic 决定：不对公众开放。 Mythos Preview 只开放给了 40 多家技术公司的联盟，属于 Project Glasswing 计划，专门用来做关键基础设施的安全评估。 Anthropic 明确说了，没有计划让它公开发布。 能力太强，风险太高，锁起来了。 但问题来了：Anthropic 从来没公开过 Mythos 的技术架构。没有论文，没有技术报告，连架构细节都讳莫如深。 然后一个 22 岁的开源开发者 Kye Gomez，硬是从公开的学术论文里拼凑线索，用纯 PyTorch 把这个架构假设给“复现”了出来。 项目叫 OpenMythos，开源 4 天就拿下了近 7000 Star，现在已经 1.1 万了。 GitHub Issues 里直接吵翻了。 有人说是天才之作，有人开 issue 叫 "This is still dumb"。 [滑稽]项目简介： 先说 OpenMythos 到底干了什么。 传统的大模型，比如 GPT、LLaMA，都是靠堆层数来提升能力。 100 层不够就 200 层，200 层不够就 400 层。 每层都是独立的一组参数，参数量直接拉满。 OpenMythos 走了一条完全不同的路：它不堆层数，而是让同一组权重反复跑很多遍。 你可以理解为：传统模型像读一本书，翻一页就是一页，翻完了就完了。 OpenMythos 像是让一个人反复读同一段内容，每读一遍都更深入地理解一次。 推理深度不再取决于你有多少参数，而是你愿意让模型"想"多少遍。 效果怎么样？ 770M 参数的循环模型，能匹敌 1.3B 的传统 Transformer。同样的效果，参数量省了快一半。 开源地址：https://github.com/kyegomez/OpenMythos [怒]项目亮点： OpenMythos 的架构分三段：前奏层（Prelude）、循环块（Recurrent Block）、尾声层（Coda）。 前奏和尾声就是普通的 Transformer 层，跑一遍就过。 中间的循环块是核心，同一组权重循环跑 T 次。这里挑三个最值得说的点。 循环推理，越想越深 循环块每跑一轮，都会把当前状态和原始输入重新混合。 不是简单的重复计算，而是每轮都在前一轮的基础上做更深一层的推理。最厉害的是深度外推能力。 训练的时候让模型跑 16 轮循环，推理的时候你可以直接让它跑 24 轮甚至 32 轮，模型从来没见过这么深的推理链，但依然能泛化。 简单的问题少跑几轮，难的问题多跑几轮，不用改模型，改个参数就行。 MoE + MLA，省显存还能选专家 循环块里塞了混合专家系统（MoE），用的是 DeepSeekMoE 那套细粒度路由机制。 不同的循环深度可以激活不同的专家子集，相当于同一组权重在不同的循环轮次里干不同的活。 注意力部分支持两种后端：一种是 Multi-Latent Attention（MLA），来自 DeepSeek-V2，KV 缓存能缩小 10 到 20 倍另一种是Grouped Query Attention（GQA），支持 Flash Attention 2 加速。两种可以切换。 还有一个 Adaptive Computation Time（ACT）机制，让模型自己学会在哪个位置停下来。 简单的 token 早点退出，难的 token 多算几轮，全在同一个 batch 里搞定。 训练不会炸的硬核保证 循环 Transformer 一直有个老大难问题：训练不稳定。同一组权重反复跑，梯度容易爆炸或者消失，历史上很多人尝试过都折在这了。OpenMythos 的解法是 LTI 注入。它把状态更新做成一个线性时不变系统的离散化，注入矩阵 A 通过零阶保持离散化构造，谱半径构造性地保证严格小于 1。 不管你学习率设多少，训练过程在数学上就是稳定的。 所有计算都在对数空间里做，还加了 clamp 防止 float32 精度溢出。这个稳定性保证不是靠调参调出来的，是靠数学构造出来的。 [玫瑰]争议与真实状态: 说了这么多亮点，也该说实话了。 OpenMythos 目前没有训练好的权重，没有发布的 benchmark 数据，没有任何实际的推理输出样本。 它能编译通过，架构是对的，但还没有真正跑出结果。 GitHub Issues 里的讨论非常两极化。 有人在做第三方的 benchmark 尝试： 有人提了 Flash Attention 和混合精度训练的优化建议。 也有人直接在 issue 开骂。。。 还有人请求官方发布 benchmark，目前还没有回应。 所以 OpenMythos 的定位很明确：这是一个架构假设的代码实现，不是可以直接用的产品。 它验证的是如果 Claude Mythos 的架构真的是循环深度 Transformer，那它大概长这样。这个定位本身就很有意思。 在开源 AI 领域，大部分项目都是在复现已有的论文。 OpenMythos 是在复现一个从未被确认存在的架构。 使用方法【重点！要考的！】 安装很简单： pip install open-mythos 项目预置了从 1B 到 1T 的七种模型配置： import torchfrom open_mythos import OpenMythos,mythos_1bfrom open_mythos.tokenizer importMythosTokenizer 推理生成ids = torch.tensor([tokenizer.encode 如果要用 GQA 注意力后端： config = mythos_3b()config.attn_type= "gqa" config.n_kv_heads = 8model = OpenMythos 最后最后： 1、训练脚本在 training/ 目录下，支持 PyTorch FSDP 分布式训练，默认用的是 FineWeb-Edu 数据集。 2、OpenMythos 把 AI 领域的 Scaling Debate 从堆多少参数推向了推理时算多少轮。 3、不管 Claude Mythos 到底是不是这个架构，循环Transformer 本身就是一个值得关注的方向。 4、770M 打平 1.3B，省的不只是参数，更是训练成本和部署门槛。至于它是不是真的复现了 Mythos，现在还无法验证。 5、但至少，它给了一个足够具体的假设，具体到可以被证伪。05
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图上这本，有没有呀大佬们[吐舌]
