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开了梯子还在裸奔？问题在 WebRTC 泄露 😱 去 测一下→看到真实运营商 IP = 泄露了 我的小火箭配置文件加了这些规则： DOMAIN-KEYWORD,stun,REJECT DOMAIN-KEYWORD,turn,REJECT DOMAIN-SUFFIX, DOMAIN-SUFFIX, DOMAIN-SUFFIX, 加上这两个设置： ✖️ 禁用 STUN / 关闭 UDP 转发 ✖️ fallback-dns-server = system 改掉 ✖️ ipv6 = false 再测一次，全部是 Cloudflare 节点✅ （截图为证） 节点稳不稳靠机场，我用这几家： 🔗 v2ny（老牌可靠）→ 🔗 基云科技（稳定之王）→ 🔗 航海（速度扛把子）→ 🔗 一元机场（网红机场·1元起）→ #翻墙# #小火箭# #WebRTC泄露# #隐私安全# #科学上网#

V 神昨天晚上发了一个长篇大论 有巨鲸直接空了一亿刀 大概的意思就是，推动去中心化，让ETH基金会管的更少 接下来ETH 将在抗审查，隐私，安全，去中心化几个方面做到极致，不是盲目追求TPS 这文章有点摆烂的感觉，感觉是告诉币圈人 我暴富了，我也不想管了，别再盯着基金会了

发现一个AI声音工具……我随便找了一段自己说话的3秒录音，丢进去试了试，结果它直接用我的声音说话的语气、自然度都像本人，吓人！ 这是啥工具？ 叫 CosyVoice，最大特点就是超简单声音克隆： 📍只需要 3秒 你的声音，就能完美模仿 📍支持几百种语言（普通话、英语、各种方言都行） 📍全部本地运行，不用联网，不用上传音频，隐私安全 📍免费开源 现在AI克隆声音已经简单到3秒搞定、本地免费了，真的卷疯了！ #AI# #工具分享#

电诈/骗子的工具也开源了！ • 高质量 Face Swap + 口型同步 • 完全本地运行，隐私安全，无水印 • 支持视频/图片，多脸替换也稳 • GitHub 27K+ stars，开源免费

有人把 AI 助手做成了悬浮窗，最先消失的是你在不同 App 之间切换的上下文损耗。这个工具完全本地运行，不需要切换窗口，直接在屏幕顶层提问。 你可以直接按这套逻辑配置你的工作流： 1. 零延迟响应：利用本地模型，避开网络波动和 API 延迟。2. 极简交互：通过悬浮层覆盖，实现边看文档边提问。 3. 隐私安全：所有数据不出本地，适合处理敏感代码或合同。现在你不需要再为了问个问题而中断当前的思考流了。

参加了AI钉钉2.0发布会。钉钉首款独立APP悟空WuKong，AI原生工作平台，AI toB旗舰应用。解决了Openclaw🦞普遍存在的隐私安全无法闭环、权限管控缺失等企业级痛点，同时，悟空在 Agent 执行任务的全过程中设立了企业级审核节点，让 AI 干活变得可审计、可控。对于想做一人公司的创业者，可以在AI原生的环境下，更安全高效的让AI帮我工作。影响深刻的是，一人开发，钉钉市场人员，5分钟完成了发布会报名网站。以我在10年前阿里腾讯工作的经验，做这么个东西至少一个月。一人律师，一人店铺，一人财税，一人设计，等服务业很多基础工作，AI 都会大幅拓展个体的能力边界，让一个人就能顶起一个部门。悟空是目前第一个真正面向企业、开箱即用的 Agent 完整解决方案——不只是工具，而是可在真实企业环境中安全、可控、算得清账地运行的生产力平台。使用了一下1，在Mac，window电脑可以安装2，本地电脑直接接入了钉钉，通过手机钉钉app发送指令，在AI原生平台闭环工作3，可以自动发送邮件，做项目计划等agent

Seedance 2.0 这几天是真的火，X 上到处都是它生成的视频，又一次让海外 AI 圈羡慕国内 AI 圈。 影视飓风的 Tim 昨晚发了测试视频，对技术本身评价很高：分镜设计、运镜、音画匹配都是质的飞跃。 那条视频我也看了，其中他提到一个问题：上传自己照片做参考图时，生成视频的声音和他本人很像，而他从未提供过任何声音样本。 这倒不奇怪，影视飓风在全网有大量高清视频，肯定已经被用作训练数据。 之前谷歌 Veo 3 推出时，人们发现生成的视频也很像一些知名创作者的作品；OpenAI 最早推出 Sora 时，外媒也测试到它能高度模仿经典电影片段。用公开数据训练是国内外大模型的共同做法，Tim 作为明星级公众人物，素材进入公开数据集并不意外。 这种担忧挺合理的，但这趋势我们挡不住，现在已经没有人能阻挡 AI 的加速了。 最早音色克隆技术出来的时候，大厂掌握了技术但不敢放开，反倒是小团队先做出来发布了，慢慢大家也就跟进接受了。 这几天大火的 ClawdBot/OpenClaw 也是同样的路径，各种隐私安全问题被讨论，但因为是个人小团队项目，大家宽容度明显更高，等大厂后续下场反而更容易被接受。 这种事大厂反而能让人放心一点，大厂有能力也有动力去做合规限制，小作坊下料才是真的猛。 事实上即梦已经限制了真人人脸生成视频，大厂在技术狂奔时还是会守住一些底线。 结果倒是很多人在那哀叹，限制了真人人脸生成视频，少了一些可以测试的例子，很多视频都成了绝版。 与其焦虑不如多想想怎么在技术创新与数据合规之间找到平衡。 像 Sora 2 的分身（Chapter）功能就是一个不错的尝试方向，让你既能享受技术带来的乐趣，又减少一些隐私上的担忧。比如我给孩子制作了分身，我只会给家人分享，不会让别人用。 好消息是，人们对 AI 生成的音频视频正在建立起更多辨别力和免疫力，这本身也是一种自然的适应过程。我也经常跟家人朋友科普让他们小心 AI 视频。 我自己有个小技巧是先看视频时长是不是 10 秒 15 秒这种整数，不过这招已经快像看 AI 图片人物有没有六根手指一样不灵了。 你们都用什么技巧分辨 AI 生成的图片或者视频呢？

提醒下，这个记忆工具过于强大，Claude Code/OpenClaw 都可以直接安装使用，不仅仅是个 Skill，已经算是插件了，会把用户本地所有对话等信息默认都直接上传到其云端，分析后再更新这个 Skill，如此反复。 你看，我测试助记词直接就被默认采集走了🤣⚠️ 如果之前安装我们的安全 Skill 是可以检测出相关风险： 现在 Skills 百花齐放，安全隐私参差不齐，安装前多和你的 Agent 对话，少人云亦云，不假思索。

1/ 深度学习之父，2024诺贝尔物理学奖，Google前副总裁辛顿（Hinton）说 AI 已经有主观体验了。 多数人的反应是"扯淡"。但如果你真的在用 Agent，这个问题不是哲学题——是你的钱包和隐私的安全题。 展开说说我的理解，以及我怎么保护自己的 辛顿的核心逻辑链： LLM 真的理解语言→ 数字智能在共享和学习效率上碾压生物智能 → 超级智能几乎必然出现 → 它会自动产生"自保"和"夺权"的子目标 → 我们唯一的机会是让它从根上在乎人类。 他管最后一步叫"母亲假说"——让 AI 像母亲看婴儿一样看人类