Petri 是 Anthropic 开发的开源 AI 安全审计框架，系统性地评估 AI 模型的安全性和行为对齐情况。通过模拟真实场景，让自动化审计员与目标模型进行多轮对话，然后由法官代理对模型的行为进行多维度评分。Petri 支持多种模型 API，并提供丰富的种子指令，涵盖欺骗、谄媚、配合有害请求等高风险情境。在 14 个前沿模型上进行了测试，发现所有模型在不同场景下都存在不同程度的安全对齐风险。

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LongCat-Flash-Omni 是美团 LongCat 团队发布的开源全模态大语言模型。拥有5600亿参数规模（激活参数270亿），在保持庞大参数量的同时，实现了毫秒级的实时音视频交互能力。模型基于 LongCat-Flash 系列的高效架构设计，创新性地集成了多模态感知模块与语音重建模块，支持文本、图像、视频理解及语音感知与生成等多种模态任务。LongCat-Flash-Omni 在全模态基准测试中达到开源最先进水平（SOTA），在文本、图像、音频、视频等关键单模态任务中均展现出极强的竞争力。采用渐进式早期多模融合训练策略，逐步融入不同模态数据，确保全模态性能强劲且无单模态性能退化。模型支持128K tokens上下文窗口及超8分钟音视频交互，具备多模态长时记忆和多轮对话能力。

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有些精简版Windows旨在适配老旧电脑，而有些则纯粹是开发者为了“秀技术”。比如仅 400M 大小的 "残废版" Win11 系统，以及只有只有 200M 的 Win7 系统，老爷机狂喜！本以为 200M 的 Win7 已经是极限大小了，没想到还有高手。现在网友 @XenoPanther 做出了只有 69MB 大小的 Win7 系统，一下将安装包缩小了99.5%。不过目前仅限 VMware 虚拟机使用。作者还表示：首次重启后系统占用为 70MB，您还可以通过修改注册表再压缩几 MB 空间，但实在懒得折腾那些细节了。

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Kimi Linear 是月之暗面开源的新型混合线性注意力架构，以 Kimi Delta Attention（KDA）为核心，通过更细粒度的门控机制优化了传统注意力模型，显著提升了硬件效率和内存控制能力。架构采用 3:1 的混合层级结构，即每三个 KDA 线性注意力层后插入一个全注意力层（MLA），既保证了高效的局部信息处理，又能周期性地捕捉全局依赖关系。结合专家混合（MoE）技术，Kimi Linear 在 480 亿参数规模下，每个前向传播仅激活 30 亿参数，大幅提升了计算效率。

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FIBO 是 Bria AI 开发的全球首个开源的原生支持 JSON 的文本生成图像模型。基于 8B 参数的 DiT（扩散 Transformer）架构，采用流匹配（Flow Matching）训练方式，使用 SmolLM3-3B 作为文本编码器，并在超过 1 亿条结构化 JSON 描述上训练而成。FIBO 的核心优势在于其 VLM 引导的 JSON 原生提示词体系，能将简短的文本提示扩展为详细的结构化描述，生成高质量的图像。支持迭代可控生成，用户可以基于已有 JSON 或图像进行多轮细化与灵感扩展，能单独调整某个属性而不破坏整体场景。FIBO 提供 API 接口、ComfyUI 节点及本地推理支持，便于开发者集成和使用。FIBO 100% 使用授权数据，确保了企业级的合规性。

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媲美 Adobe 设计神器，全新版本的 Affinity 3.0 ，里面 99% 功能完全免费。全新 Affinity 应用将矢量、照片和布局工具整合在一个空间中，而无需打开多个工具。

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利用 AI 来智能化的方式自动记录、分析和总结您的日常屏幕活动免费开源工具「Screen Analyzer」据介绍基于 Tauri + Vue 3 + Rust 开发的跨平台桌面应用，支持主流的 LLM API 配置。

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