枫夜求索阁

埃隆·马斯克宣布，其创办的人工智能公司xAI已正式收购X平台（原推特）

埃隆·马斯克宣布其人工智能公司xAI正式收购X平台（原推特），交易为全换股形式，xAI估值800亿美元，X平台估值330亿美元，合并后公司估值达1130亿美元。xAI凭借Grok3模型和强大算力跻身AI领域前列，X平台在广告主回归后估值回升。合并旨在结合AI技术与社交平台用户基础，打造智能体验并推动人类进步。

阿里深夜发布视觉推理模型QVQ-Max

AI小课堂：给好奇者的极简人工智能课 AI学习之路 AI 学习系列

阿里在深夜发布了视觉推理模型QVQ-Max，该模型具备细致观察、深入推理和灵活应用三大核心能力，能够识别和分析图片、图表、视频等非文字信息，并结合背景知识进行推理和创作。未来计划包括提升观察准确性、开发视觉Agent和优化多模态交互。

2025最新FFmpeg教程：MOV转MP4无损转换命令+批量处理技巧

工具使用折腾系列问题解决系列

本文详细介绍了使用FFmpeg将MOV格式视频无损转换为MP4的多种方法，包括直接复制流快速转换、重新编码优化兼容性、高级参数调整（如质量控制、分辨率修改、旋转裁剪）以及批量处理脚本。同时提供了不同操作系统下的安装指南和特殊场景处理技巧，帮助用户灵活应对不同需求。

国内用户如何申请Stripe账户？3种绕过限制的完整方案指南

工具使用问题解决系列

本文详细介绍了国内用户如何通过三种方案绕过政策限制申请Stripe账户，包括香港个人账户、美国公司账户和支付服务商中转方案。内容涵盖申请前提条件、具体流程、注意事项及常见问题解答，帮助用户顺利完成Stripe账户注册与使用。

阿里开源Qwen2.5-Omni，7B参数完成看、听、说、写

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阿里通义千问团队推出全球首个端到端开源全模态大模型Qwen2.5-Omni，支持文本、图像、音频、视频的实时交互与流式响应，仅7B参数即超越千亿级闭源模型性能。其创新Thinker-Talker架构和TMRoPE位置嵌入技术实现多模态同步处理，在语音生成、视频理解等任务中表现优异，并在OmniBench等评测中达到SOTA水平。

本文提供了Windows 10登录后黑屏问题的多种解决方案，按优先级排序。首先介绍了快速恢复桌面显示的方法，包括重启资源管理器和关闭错误进程。接着详细说明了系统设置修复步骤，如修改注册表关键项和禁用快速启动。然后介绍了驱动与系统修复的方法，包括安全模式排查和系统文件修复。最后，提出了深度解决方案，如系统还原/重置和硬件排查。文章还强调了注意事项，如黑屏伴随鼠标指针的处理、近期更新系统/驱动后的建议以及多显示器用户的排查方法。

edge浏览器控制台显示：“Tracking Prevention blocked access to storage for”

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微软Edge浏览器的「跟踪防护」功能在检测到被归类为跟踪器的URL时，会限制其对本地存储的访问，导致控制台显示“Tracking Prevention blocked access to storage for”提示。此行为可能由URL分类机制、跟踪防护级别设置或组织关系缓解策略触发。普通用户可通过调整防护级别、添加网站例外或检查被拦截的跟踪器来解决问题，而开发者则需验证URL分类、优化资源加载方式或适配组织关系缓解策略。技术原理包括存储访问限制逻辑、分类匹配规则和开发者调试方法。

职场靠谱人对话实录

职场技能问题解决系列生活

资深同事小李在咖啡厅与新人小王分享职场靠谱人的生存法则。小李强调，靠谱体现在细节中，如任务接受前明确完成时限、质量标准、交付方式；遇到突发情况时启动闭环管理，确认需求并邮件确认；担当不是蛮干，而是主动补位、替团队兜底；提升不可替代性需业务能力过硬，持续输出建立个人品牌；面对临时加活儿，用数据替代情绪，用方案替代抱怨。最后，小李送给小王三句职场沟通技巧，强调信用资产比短期业绩更值钱。

微软开源MarkItDown：重新定义多格式文档的Markdown转换革命

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微软开源工具MarkItDown是一款基于Python的多格式文档转换工具，支持将Office文档、PDF、多媒体文件等12+格式统一转换为Markdown语言。该工具集成了GPT-4等大模型，提供图像内容语义化描述、表格智能解析等高级功能，并通过Python API、CLI命令行、Docker镜像等多种方式调用，适用于开发者、数据分析师、内容创作者和科研团队等不同用户群体。MarkItDown通过AI驱动的文档理解引擎，显著提升了文档处理效率，并在GitHub上获得了3200+ Star，形成了丰富的开发者生态。

Java线程创建失败深度解析：java.lang.OutOfMemoryError原因定位与5步解决方案（含JVM参数调优、线程池优化及Linux系统级配置）

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本文深入解析了Java中`java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread`错误的原因，包括操作系统线程数限制、系统内存不足、线程栈大小不合理及代码缺陷。提供了五步解决方案，涵盖JVM参数调优、线程池优化及Linux系统级配置，并通过验证步骤和扩展建议帮助读者系统性定位和解决线程创建失败问题。