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小聲讀書 🙈Telegram 書報刊漫頻道

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小聲讀書 🙈（@weekly_books）是 TGbox 收錄的 Telegram 書報刊漫頻道，目前有 38,138 名訂閱者，創建於 2017年8月30日，活躍度為活躍，內容以中文為主。

頻道簡介與描述

在喧囂的 AI 浪潮中，我們選擇回到最樸素的成長邏輯：通過閱讀沉澱思考，通過思考驅動行動，最終在技術的摺疊中，重塑個體的厚度。

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最近消息平均閱讀 3474閱讀率 9.1%

  1. 6,280 次瀏覽

    真的很喜歡 Nerds。 我理解的 Nerd，並不是單純「懂得多」的人。 而是在自己真正熱愛的領域裡，長期沉迷，不斷往下鑽，最後慢慢長出獨特理解、審美和個人體系的人。 這種人最迷人的地方，是你能明顯感覺到，他真的在某個別人覺得「差不多就行了」的地方，多走了很多年。 一開始積累的是知識，後來變成判斷力。 再往後，是一種很難複製的直覺。 什麼東西是真的好，什麼只是包裝得好看；什麼值得投入三年，什麼三分鐘就該放棄；什麼細節別人看不出來，他一眼就知道不對勁。 這些東西很難通過幾篇文章、幾個課程速成出來。 它們更像是一個人拿時間一點點磨出來的。 我尤其喜歡 Nerd 聊到自己真正感興趣的東西時那個狀態。 平時可能話不多，甚至有點悶。 突然聊到 Linux、字體、咖啡、相機、股票、芯片、模型、古建築，整個人一下子亮起來了。 然後開始給你講一個正常人根本不會注意到的細節。 「這個版本其實比新版更好。」 「這個參數改掉之後，整個感覺就不一樣了。」 「這個設計看起來沒什麼，但裡面有十年前留下來的東西。」 這種時刻特別迷人。 AI 時代，信息越來越便宜，知道一個答案也越來…

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  2. 6,200 次瀏覽

    經過一週的努力，https://monk.party 已全系標配 gemini 3.8 flash 模型，非常適合作為子任務的模型使用，輸出又快又好。一天一塊錢，純純合租服務器，福利局。🤣

  3. 4,090 次瀏覽

    經過一週的努力，https://monk.party 已全系標配 gemini 3.8 flash 模型，非常適合作為子任務的模型使用，輸出又快又好。一天一塊錢，純純合租服務器，福利局。🤣

  4. 3,600 次瀏覽

    昨天下午去電影院，重新看了一遍《肖申克的救贖》。 第一次看還是初中。 那個年紀其實看不懂太多東西，只記得天台的夕陽很好看，一群囚犯坐在那裡喝著啤酒，風吹過來，有那麼一小會兒，他們好像重新變成了自由人。 那時候我覺得自己大概也是那隻關不住的鳥。 後來這麼多年，我一直很害怕一件事：被體制化。 習慣一份不喜歡的工作，習慣一種一眼看到頭的生活，習慣別人告訴你應該怎麼活，最後連離開的勇氣都沒有了。 所以這些年，我其實一直在有意無意地躲著這件事。 十幾年過去，現在再看《肖申克的救贖》，看到的東西已經完全不同了。 安迪給自己創造了一個不存在的人，給他準備身份、賬戶、資產，一點一點把這個虛構的人變成真實的人。最後藉著這個身份離開肖申克，換一個地方，重新開始生活。 我坐在電影院裡突然覺得： 這不就是 Web3 曾經許諾過的東西嗎？ 身份屬於自己，資產屬於自己，人可以重新建立自己的座標。 這不也很像 AI 時代應該有的樣子嗎？ 一個普通人擁有越來越強大的工具之後，可以自己寫代碼、做產品、賺錢、創造內容，甚至重新設計自己的生活。 以前很多需要組織才能完成的事情，現在一個人也可以慢…

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  5. 4,030 次瀏覽

    Monk 使用倡議書 Monk 是一項帶有公益性質的模型服務。 做 Monk 的初衷其實很簡單：希望大家都能以更低的成本，用上快速、流暢、好用的大模型。 目前 Monk 提供的模型資源並不是無限的。每一次對話、每一個長任務、每一次 Agent 調用，背後都會真實消耗 Token、併發和計算資源。 所以，希望大家在使用 Monk 時，可以稍微珍惜一下這份共享資源。🙏 * 按需使用：能解決問題就好，儘量避免無意義地反覆生成、刷 Token。 * 合理使用長任務：Coding Agent、超長上下文等…

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  7. 3,750 次瀏覽

    deepseek-v4.1-flash 已在 monk.party 的 monk-coding 模型中上線。

  9. 3,160 次瀏覽

    Homebrew 7.0.0 發佈了。🍺 如果你平時在 Mac 上寫代碼、折騰 AI、裝各種 CLI，Homebrew 大概率屬於那種每天都在用，卻很少專門打開看一眼的東西。 我自己的 Mac 更是離不開它。 Ghostty、各種 Agent CLI、開發環境、Cloudflare 工具……換一臺新 Mac，我第一批裝的軟件裡一定有 Homebrew。一句 brew install 下去，很多麻煩事就不用自己操心了。 所以這次 7.0，我還挺感興趣。 最直接的變化就是：更快了。 brew install、brew upgrade、brew bundle 都進一步優化了並行處理，下載、準備、安裝可以更充分地一起跑。 安全方面也補了不少東西。 比如新增 brew vulns，可以直接檢查通過 Homebrew 安裝的軟件有沒有已知漏洞，還維護了一套 advisory database，並接入 OSV。 另外一個挺有意思的變化是：Homebrew 終於有官方 Mac GUI 了。 名字叫 BrewUI。 macOS Tahoe 26 以上可以直接： brew inst…

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  11. 3,530 次瀏覽

    搞了個美國手機號，註冊了個國際版微信，加一波好友吧。🏄

  12. 3,200 次瀏覽

    搞了個美國手機號，註冊了個國際版微信，加一波好友吧。🏄

  13. 2,970 次瀏覽

    上海人工智能實驗室 Atria 團隊發佈 Atria Dawn Preview，一款面向科學研究、工程開發與專業工作流的智能體基礎模型。 該模型基於 7440 億參數 MoE GLM-5.2 基座模型構建，支持 256K 上下文，重點解決開放任務中的持續環境理解、工具調用、多步驟執行與失敗恢復。 其可驗證經驗流水線將任務目標、智能體軌跡、中間產物和外部證據連接起來，讓任務完成從“生成答案”推進到“產出可執行、可驗證、可復現的結果”。 在覆蓋真實研究、工程和數字工作的 16 項基準測試中，Atria Dawn Preview 在 5 項取得已報告的最高分，另有 3 項位列第二。 官網 https://atria-asi.ai/ 這個模型已經接入了 https://monk.party 服務中，在模型列表中切換到 monk 模型即可使用。（不是 monk-fast 或 monk- coding）。

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  15. 3,280 次瀏覽

    最新的 stealth/union-alpha 模型已經在 monk.party 中的 monk-coding 中上線。 參數詳見 https://openrouter.ai/stealth/union-alpha#providers 說明一下：monk-coding 本身是一個基於以 deepseek 4.1 flash 和 gemin 3.8 flash 為主和其它各類 beta 模型為輔的融合模型，一次請求會生產多次上游請求，然後取質量最好的結果返回，這個過程中會有 RTK 在其中做優化。（詳見封面圖） 還使用到的技術有 👇 HeadRoom 本地上下文壓縮與優化層 https://github.com/headroomlabs-ai/headroom CaveMan 讓 Agent 像穴居人一樣說話，精簡輸入輸出 https://github.com/JuliusBrussee/caveman PonyTail 約束並引導 AI 寫出能達成需求的最少代碼 https://ponytail.dev/ 一切基於開源生態構建，monk 其實只能算是一個搬運工。 感興趣…

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  18. 1,510 次瀏覽

    Jev 火了：AI 支出或砍掉 60% Jev 怎麼用呢？🤔 問題一旦提出來，就開始研究，發現了好多新東西，探索的樂趣啊！🏄 拿到 API 後研究了一圈，發現大家已經把 Jev 玩出花了。給同樣拿到 API、但還不知道怎麼玩的人，整理一份 Jev 使用清單： 0. fast-jev-compaction 給 Claude Code 做上下文壓縮，用精準裁剪替代默認的摘要壓縮。 1. jev-ultrafast Browser Use 做的高速瀏覽器 Agent，讓 Jev 判斷下一步做什麼、點哪個元素。Google Flights 搜航班完整跑完約 7.1 秒。 2. typesafe-mcp 把 Jev 接進 Claude Code、Claude Desktop 和 Codex，隨時做 Choice / Score 這類結構化判斷。 3. jev-mcp 封裝事實核驗、Prompt Injection 檢測和語義排序。 4. Jev Codex Router 這個很有意思：Jev 先判斷 Coding 任務難度，再決定交給便宜模型還是旗艦模型。作者回放 237 個真實…

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