前端哥Liam

嫌在 Mac 上跑大模型太折腾？别再被命令行劝退了！🔥 昨天发了部署 Ling-3.0-tiny INT4 的教程，评论区有老哥建议： 「不用这么麻烦，直接用 Unsloth 客户端啊！」 今天我立刻去试了水，结果直接被这个 GUI 客户端圈粉了，简直是懒人福音。👇 ━━━━━ 📊 实测数据与配置： 👉 选用模型：Ling-3.0-tiny-GGUF Q6_K 👉 模型大小：仅 6.5G（非常轻量） 👉 推理速度：61.7 token/s 拿经典的【洗车问题】跑了一下，速度和之前用 Ollama 部署基本不相上下。 但图形化界面的体验感，真的赢太多了！ 还在手敲命令行的朋友，强…

传统的 Deep Research 已经卷到头了。 能写出一份漂亮的总结报告 ≠ 能把真实的复杂任务干完。 我拿几十万字的《红楼梦》原著，给 Apodex 1.1 在线工作台，出了个极其变态的任务。 统计 20 个核心人物的 → 出场次数 → 出场回数 → 每个人第一次出场时的原句 最后还要整理成一张可以直接下载的完整表格。 整个完成任务的过程，像是直接「雇佣一个 AI 数据团队」。 上传文件后，它自己开始拆任务。 一个 Agent 负责解析原著，另一个独立分析，多个任务并行推进； 右侧 Task Board 会实时告诉你现在做到哪一步。 更有意思的是，任务跑到一半，我突然改需…

折腾 Tailscale + tmux？ 搞 Claude remotion 甚至 Codex 远程？ 说实话，全是在浪费时间 🤦‍♂️ 直接用「UU远程」 🔹 零门槛：连上去就能直接操作。 🔹 丝滑：无论是画面缩小放大，还是键盘输入、鼠标点击，都特别流畅，几乎感受不到延迟。 🔹 真正的全局接管：不仅仅是操作AI 软件，你可以直接控制【整台电脑】的所有环境和工具！ https://t.co/3djHHP28rc

昨天我还提醒过，不回填链接的话，结果是白干。 不回填链接，完全没进入统计，最后没计酬，这个大家都能理解。 但是链接回填的晚一点，前面的流量就白跑了，这说不过去。 谁都有可能因为一些事情耽搁了，忘记了，因为这些原因就把创作者的成果抹掉了，有点霸道了。 以前我小的时候，总觉得我妈记忆力怎么那么差，现在人到40了，终于体会到了，大家都会老，记忆力都会变差。 岁月啊，苍天饶过谁？