如果这都不是爱!谷歌承包广告牌喊话苹果;亚马逊裁员的业内分析;李玟VR演唱会明日上线;AMD发布会全程高能;GitHub今日热榜 | ShowMeAI资讯日报

麒麟/linux桌面客户端终端SSH远程服务器及scp、sftp 上传文件步骤 在麒麟/Linux系统上,无需安装额外软件,可直接使用内置的ssh、scp、sftp等命令实现远程登录、指令执行及文件上传下载。通过终端输入ssh root@10.10.xx.xxx登录服务器,首次连接确认指纹后输入密码(盲打),即可操作。文件传输使用scp单文件/目录上传,或sftp交互式传输;也可在文件管理器中输入sftp://root@10.10.xx.xxx实现图形化拖拽。支持免密登录配置与断点续传的rsync,全面替代MobaXterm功能,高效安全。 阅读详情

🎡 『Google』再次买下大幅电子广告牌,喊话苹果推动 RCS 发展

一线消息,Google 在拉斯维加斯 Harmon Corner 投放了大型新年主题广告,喊话说服苹果采用 RCS 消息协议,不要在修复像素化的照片和视频上掉链子。视频显示,在简短的问候信息后,广告牌滚动播放 RCS 代码,并在最后呼吁大家 Help Apple #GetTheMessage。

Google 早在8月就发起了 GetTheMessage 行动,通过网站、Twitter、广告牌等方式呼吁苹果采用 RCS,以支持更高分辨率的照片/视频/音频信息、更大的文件尺寸、加密改进、跨平台的表情符号、不同设备间更可靠的群聊等。但是,苹果对此反应平平,CEO库克最近更是表示,RCS不是一个优先事项。(来源:Aaron)

ShowMeAI 🎡AI应用与工具大全 页面,汇总了100+人工智能工具,包括个人、企业、行业、科研等4大应用场景,智能家居、增强现实AR、运动健康、聊天机器人、广告营销、教育、农业、无人机、自动驾驶、文本生成、图像生成等领域!是AI开发者和数字行业工作者的百宝箱!如有遗漏或推荐,欢迎联络留言!

🎡 『Bird Buddy』推出新款智能蜂鸟喂食器,自动识别350种鸟类

Bird Buddy 是智能喂鸟器的制造商,在给鸟类提供食物的同时拍摄照片,并收集在配套App中。近期 CES 消费电子展上,该公司展示了一款新型智能蜂鸟喂食器:摄像头被运动触发后可以对鸟类进行拍照;照片由AI程序进行物种识别处理后,通过App对用户进行提醒。

长远来看,Bird Buddy 收集的数据可以构建一个庞大的鸟类数据访问库,知道物种、出现的位置和时间。(来源:cnBeta)

🎡 『Withings · U-Scan』卫生间里的尿液分析实验室

Withings 以智能秤和手表等智能消费产品闻名,近日在CES上发布了新产品 U-Scan:安装在马桶中,自动对用户尿液进行检测,并将分析与建议同步到 Health Mate 收集应用程序中。

该公司指出,尿液包含 3000 多种代谢物,可以反应身体健康状况。热传感器检测到尿液存在时,会引导样本流向收集入口并注入测试仓,这里的光学传感器对检测进行读取并回传至App,随后的马桶冲水会对系统进行清洁。(来源:Tech Crunch)

🎡 『三星电子』推出智能家居中心 SmartThings Station

三星电子 CES 消费电子展上推出智能家居控制设备 SmartThings Station,也可以作为无线充电板使用,最高功率达15W。

SmartThings Station 原生支援 Matter 通用连接协议,可以连接更多智能家居装置,允许用户远程连接家中的灯具、门锁和恒温器等配件,帮助三星 Galaxy 用户追踪他们注册设备的位置。(来源:Tech Crunch)

🔥 『亚马逊』裁员超1.8万人,贝索斯保不住曾经的“亲儿子”

日前,亚马逊曾宣布启动公司史上最大规模裁员,涉及1.8万名员工。官方全员信中给出的理由是,飙升的通货膨胀、过去一年下跌50%的股价,都要求企业削减支出;而经济的不确定性,以及过去几年中的大规模招聘,也使得年度规划变得更加困难。

这使得明星项目“Alexa语音助手”未能幸免,它曾是贝索斯的“亲儿子”,是亚马逊增长最快的项目之一。Alexa 规划的商业路线,是成本价卖智能音箱+靠硬件带动用户后续购买。但这种模式没能跑通,并在亏损的路上越跑越远,据员工透露亏损达约100亿美元。因此,Alexa和整个硬件设备团队,成为此轮裁员的主要目标。(来源:新浪等)

🔥 『Stability AI』下一个目标是席卷 10 亿用户

极客公园 IF 2023 大会邀请了 Stability AI 首席技术官 Tom Mason,他分享了 AIGC 从默默无闻到突然爆发的全过程,并对 AIGC 未来影响世界的方式给出了自己的预测:下一波浪潮肯定是视频、音频和 3D 内容。

Stability AI 成立于2019年,专注于生成模型,不到三年已经成为估值超10亿美元的独角兽。公司产品 Stable Diffusion 的开源将AI绘画推向高潮,对所有人开放且能够又快又好地生成图像。Tom 表示,如果说上一代 AI 算法带来的是广告推荐,那么生成式 AI 正在做的,就是让消费者成为创作者,给他们创作自己的消费媒体内容的能力。(来源:极客公园)

🔥 『李玟VR演唱会』真 6DoF 体验,歌曲与视觉奇观的结合

1月7日21:00《李玟“千禧之境”全虚拟VR演唱会》即将上线 PICO 视频。这是国内首场明星 6DoF 全虚拟VR演唱会,以搭乘时光列车穿越至千禧年代“解救”李玟为故事主线,不同风格的歌曲延展出不同的场景,从山水到星空,从落叶到飘雪,创造出独特的音乐和互动体验!

本次演唱会中,PICO 全新自研的 6DoF 光学定位系统、宽频马达和空间音频等技术增强了用户体验:6DoF 意味着更高自由度,观众可以在演唱会虚拟场景中自由移动,手柄的宽频马达能模拟真实场景中的震动感等等,仿佛置身真实场景中一般。(来源:深响DeepEcho)

🔥 『AMD』发布会全程高能,最新移动处理器具有AI引擎

AMD 在 CES 2023 举行主题演讲,公布了一大波新处理器和新显卡,包括采用全新名命方式的锐龙7000系列移动处理器、终极游戏神器锐龙7000X3D家族、移动版 RX 7000M/7000S 系列GPU和全新的AI解决方案。

AMD 的2023年战略,以先进的制程与技术为核心,在桌面、移动端乃至AI计算方面全面发力。而AI计算的全面布局,也意味着AMD未来的格局进一步扩展。(来源:gizmodo)

🚧 『Colossal-AI』一个面向大模型时代的通用深度学习系统

https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/blob/main/README-zh-Hans.md

Colossal-AI 提供了一系列并行组件,目标是让分布式 AI 模型像构建普通的单 GPU 模型一样简单。项目提供的友好工具可以在几行代码内快速开始分布式训练和推理。

🚧 『MathAnimation』使用 C++/OpenGL 快速创建数学动画

https://github.com/ambrosiogabe/MathAnimation

作者是一枚视频内容创作者,这是他创建并分享的一个动画制作工具,除了使用 GUI+音频预览实时增强编辑过程。作者希望通过编程绘制精准的动画,期待效果与 Manim 相同。

🚧 『minGPT』使用 PyTorch 重新实现 GPT

https://github.com/karpathy/minGPT

minGPT 项目使用 PyTorch 重新实现了 OpenAI GPT 的训练和推理功能,并试图变得小、干净、可解释,因为目前大多数可用的 GPT 模型都比较庞大。minGPT 库包含 mingpt/model.py、mingpt/bpe.py、mingpt/trainer.py三个文件。

不止于HTTPS请求:用VS2022编译的libcurl玩转文件上传和代理设置 本文详细介绍了如何使用VS2022编译的libcurl库实现文件上传和高级代理配置。通过实战代码示例,展示了多部分表单上传、二进制数据上传以及各种代理设置技巧,帮助C++开发者提升网络编程能力。 阅读详情

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点过「不再询问」?先查 Claude Code 配置会不会把密钥推上 GitHub|AI开发者日报 第17期

点过「不再询问」,整条带密码的命令可能被明文写进项目里的。如果这个文件跟着代码进了公开 GitHub,密码、API Key、数据库口令就会躺在谁都能打开的地方。安全公司 Apiiro 在 2026 年 11 月 5 日发布研究报告,The Hacker News 于 11 月 7 日做了英文报道,中文 X 今天还在转。数字看起来吓人,但别先转恐慌帖——下面按「机制、数字怎么读、今晚能做的自查」写清楚。Apiiro 没有逐一验证这些密钥现在是否还能用;他们通知过的其中一家公司确认,当时那枚密钥是活的。

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GitHub wfx-loot 事件排查:账号失陷、Actions 运行编号断号与密钥轮换清单

摘要(≤150字): 据云安全联盟报告,攻击者利用被盗GitHub凭据,通过探测PR向数千仓库投递窃密脚本(wfx-loot),窃取CI密钥及AI接口密钥。攻击者快速回滚、清理痕迹,并通过Telegram外传数据,部分后门密钥难以清除。建议自查可写仓库、检查运行编号断号与脚本变更,按账号、密钥、云端三层处置,强化分支保护、启用密钥轮换与AI接口用量告警,防范供应链风险。

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Github Copilot 高效开发实战场景指南

在日常开发中,我们常常陷入一种怪圈:业务逻辑越写越复杂,改一个字段要动五六处代码;面对几年前的遗留系统,想加个测试用例却无从下手;团队新人入职,光是配环境、学规范就耗去大半周时间。这些痛点并非个别现象,而是大多数技术团队在快速迭代中必然遇到的瓶颈。很多时候,我们并不是缺乏技术能力,而是缺少一套系统化的辅助策略,让重复劳动自动化,让模糊逻辑清晰化,让协作成本最小化。如果你正被繁琐的样板代码困扰,或者在重构老项目时感到力不从心,那么本文分享的十个实战方向或许能为你提供新的解题思路。

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