AI 初创公司 Tiny Corp 近日宣布,苹果已正式批准其为 AMD 和英伟达外接 GPU(eGPU)开发的驱动程序,使搭载苹果芯片的 Mac 得以通过雷雳或 USB4 接口连接外接显卡运行 AI 推理任务。

值得注意的是,这款驱动并非来自 AMD 或英伟达官方,而是由 Tiny Corp 独立开发,定位明确指向 AI 推理与训练场景,并不支持游戏。

Tiny Corp 在 X 平台发文称,驱动程序的安装流程已大幅简化。

简单到 Qwen 都能完成安装,然后再用它来跑 Qwen。

据悉,该公司早在 2025 年 5 月便完成了 eGPU 在苹果芯片上的首次测试,但彼时用户仍需关闭系统完整性保护等绕过手段才能使硬件正常工作。
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通过 reclone 把 Google Drive 5TB 容量开放挂载出来。
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谷歌近期悄悄升级了 AI Pro 订阅套餐的权益,其中最实在的一项变化是:云存储空间从原来的 2TB 直接拉升到 5TB,整整翻了 2.5 倍。

对于重度 Google 生态用户来说,这个变化相当关键。Gmail 邮件、Google Photos 照片、Drive 文件、Docs/Sheets 文档……所有这些都共享同一个存储池。以前 2TB 对于有大量照片或视频备份需求的用户来说并不宽裕,5TB 则基本能覆盖绝大多数个人用户的长期需求。

更重要的是,这 5TB 存储空间并非单独叠加,而是作为 AI Pro 订阅的捆绑权益直接提供,相当于你在为 Gemini Advanced、NotebookLM Plus 等 AI 功能付费的同时,顺带把存储问题也一并解决了。

横向对比来看,苹果 iCloud+ 的 2TB 方案月费约 $9.99,微软 Microsoft 365 的 1TB OneDrive 方案月费约 $6.99。谷歌 AI Pro 的 5TB 起步,在存储性价比维度上已经建立起明显优势——前提是你本身就深度依赖 Google 生态。
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为新壁纸点赞
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认知投降导致 AI 用户放弃逻辑思维能力

2026-04-06 01:15 by 盲点

AI 工具的用户通常可分为两类:其一将 AI 视为功能强大但会犯错的服务,需要人类仔细监督和审查以发现其中的推理或事实错误;其二将 AI 视为无所不知——此类用户被称为是“认知投降派”。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的研究人员对 1372 名参与者和逾 9500 次测试后发现,高达 73.2% 的情况下参与者愿意接受 AI 错误的推理,只有 19.7% 的情况下会推翻推理。研究人员表示这一结果“表明人很容易将 AI 生成的输出融入到决策过程中,且通常几乎没有任何抵触或怀疑”,“流畅、自信的输出会被视为有认知权威性,从而降低审查门槛,减弱了通常会促使人们进行深思熟虑的元认知信号”。他们发现,倾向于将 AI 视为权威的人更容易被 AI 提供的错误答案误导。

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646
https://arstechnica.com/ai/2026/04/research-finds-ai-users-scarily-willing-to-surrender-their-cognition-to-llms/

#人工智能
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看了一圈,karing 的文档和体验都达到了很高的水准。https://karing.app/
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这延迟还可以
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最近看到一个很可爱的说法
讲小动物到了冥府之后会拼命赚钱买房子
这样等主人去世的时候就可以把主人接过去一起住

那家里有很多小动物的人岂不是比较容易住到大别野
而家里只有一只小动物的…那个独崽压力会超大吧?

一想到咩咩每天两眼一睁就是吭哧吭哧写文赚钱的样子
好好笑
嗯,我笃信咩咩在喵星是一位畅销书作者
最近在写《地球两脚兽志》

不知道是不是已经帮我和狗挣到三室一厅了呢….

前几天把咩咩生前最喜欢的、已经被她抓到起毛的仙人掌猫爬架丢掉了
如同又与咩咩道别一次
心里是很难过的

之前猫爬架长久地杵在客厅角落
一直没怎么在意
要丢掉的时候
我才忽然想起似的
从上面薅下几撮粘在上面的猫毛

咩咩走得突然
当时手忙脚乱地处理了后事
也没想到要留一撮猫毛作纪念

这个猫爬架上不算隐形的彩蛋
我也是隔了这么久才发现

很小的一团毛
是猫肚子上白白软软的绒毛
忍不住闻了闻
想说会不会还留有咩咩的气味

没有
只是灰尘的味道

灰尘的味道就是时间的味道
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完美(òωó)👍
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关于 Claude 把小龙虾封了,这个事情刚刚收到了,挺突然的,但好像也在意料之中。

而且根据我最近对 Claude 模型的使用体验来说,不管是模型本身的能力,还是整个生态工具链的完善程度,目前其他家真的不能比。

还有就是在 To B 企业用户这个场景下,成功率和准确度一个是 80%,一个是 90%,虽然只差了 10%,价格有可能差了 5 倍、10 倍,但是企业是愿意为这 10% 的准确度去买单的。这其实就相当于是工程化的工具。
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