Weekly News: 2025-02-10

对广受欢迎的框架进行了全新的、彻底的重写。我们上周刚发送完版本 4 就发布了 — 它“针对性能和灵活性进行了优化”，充分利用了现代网络平台的功能，并且现在以 CSS 为先，不再使用基于 JS 的配置。这里有很多细节需要深入研究。

BlockNote 是一款基于区块的开源 React 富文本编辑器。使用 BlockNote 可以为你的应用轻松添加现代化的文本编辑体验。该编辑器具有大量功能和组件，可以轻松地在你的应用中嵌入一个高质量的基于区块的编辑器，包括：动画、占位符、拖放区块、缩进或取消缩进（通过 Tab 和 Shift+Tab）、斜杠（/）菜单、格式菜单、实时协作等。

该项目借助强大的语言模型，允许用户输入一个故事主题并生成一个故事视频。该视频包括 AI 生成的图像、故事内容、音频和字幕。后端技术栈包括 Python + FastAPI 框架，而前端则使用 React + Ant Design + Vite 构建。

一个 JS 库，对两个对象或数组进行 diff 操作，返回差异的部分。

Superdiff 可以提供数组和对象的完整以及可读 diff。并且，它支持流和文件输入以高效处理大型数据集，已经过实战检验，没有依赖项，并且速度极快。

可以将 Epub 电子书转成有声书的开源工具。

Audiblez 可将标准电子书 .epub 转换为带有 Kokoro 高质量语音的 .m4b 音频书。Audiblez 速度非常快，在 Google Colab 的 T4 GPU 上，大约 5 分钟内可将奥威尔的《动物庄园》（约 160,000 个字符）转换成音频书。Audiblez 支持多种语言，包括英语 (af_sky)、西班牙语 (ef_dora)、法语 (ff_siwis)、日语 (jf_alpha)、中文 (zf_xiaobei) 等。

文章通过详细的步骤介绍了如何通过精灵图来实现 Twitter “喜欢” 按钮点击动效。以及阐述了为何不适用 ANPG 或者 SVGs 来实现。

我实现的

T-Rex Label 是一款智能 AI 标注工具，专为密集场景和复杂环境的数据标注设计，适用于农业、医疗、电子、建筑、零售、物流、交通等多个行业。其核心功能包括一键标注、零样本检测和视觉提示注释，可在无需微调的情况下自动生成高质量标注数据。相比传统手动标注，T-Rex Label 可将标注时间缩短 99%，大幅提高工作效率。该工具帮助机器学习工程师、数据分析师和研究人员快速创建高质量数据集，加速 AI 训练与部署。

苹果发布《ELEGNT》论文，展示一款灵感来自皮克斯Luxo灯的智能台灯机器人。它不仅能调整照明、提醒喝水，还能通过动作表达情绪并与用户互动，甚至在维修时提供照明和投影指导。集成Siri实现语音交互，苹果旨在通过此设计创造自然、优雅的人机互动体验，证实其在家用机器人领域的进展。

AI NavHub 是一个专注于 AI 工具导航的在线平台，致力于收集和推荐 2025 年最佳 AI 工具，帮助用户快速找到适合自己的 AI 解决方案。平台提供丰富的 AI 工具目录，涵盖写作、营销、SEO、学习、研究、图像处理、音乐创作、视频编辑、编码等多个领域，同时为 AI 工具开发者提供免费的创业公司列表。用户可以通过访问 AI NavHub 浏览并获取 AI 工具的详细信息，并直接跳转至相应工具的官网进行使用。目前，平台支持免费提交 AI 工具，鼓励用户分享资源链接，共同完善 AI 生态。

据 AI 产品榜，今年 1 月 20 日 DeepSeek R1 模型发布后，1 月 DeepSeek 用户增长达 1.25 亿（含网站（Web）、应用（App）累加不去重）。其中，80% 以上用户来自 1 月最后一周，即 DeepSeek 在没有任何广告投放情况下实现了 7 天完成 1 亿用户增长。

GitHub近日宣布了Copilot的一系列更新，包括“Vision for Copilot”功能，允许用户上传截图、照片或图表，Copilot将生成界面、代码和替代文本以实现内容设计。此外，新增的“next edit suggestions”功能通过上下文线索自动预测并建议下一步编辑内容。

GitHub还推出了“Copilot Edits”功能，支持多文件编辑，并引入“代理模式”，自动识别相关文件以简化开发流程。未来，GitHub计划通过“Project Padawan”项目进一步实现任务自动化，开发者可指派任务给Copilot独立完成。

任天堂最新专利显示，Switch 2的Joy-Con可能新增鼠标操作功能。专利图示中，玩家可水平握持Joy-Con，让底部光学传感器接触桌面，实现光标操控。此外，右侧Joy-Con可单独用作“鼠标”，左侧手柄保持直立，形成键鼠组合。

专利还涵盖传统手柄的鼠标化改造方案，并提及磁吸式腕带及可收纳充电的底座，暗示Switch 2或采用磁吸式手柄连接方式。

李飞飞团队近日发表论文称以50美元训练出推理模型s1，性能接近OpenAI等顶尖产品。经调查，该模型实为基于阿里云通义千问(Qwen)模型的微调成果，训练样本仅1000条。

业内专家指出，s1模型实为在通义千问基座模型上的微调成果，该研究利用了通义模型已具备的强大推理能力，新增训练数据仅起优化作用。业内专家强调，这与从零训练全新模型有本质区别。

阿里云证实，该团队以阿里通义千问Qwen2.5-32B-Instruct开源模型为底座，在16块H100GPU上监督微调26分钟，训练出新模型s1-32B，取得了与OpenAI的o1和DeepSeek的R1等尖端推理模型数学及编码能力相当的效果，甚至在竞赛数学问题上的表现比o1-preview高出27%。