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我复现了 David Ng 的 RYS 方法（<a href="https:&#x2F;&#x2F;dnhkng.github.io&#x2F;posts&#x2F;rys&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;dnhkng.github.io&#x2F;posts&#x2F;rys&#x2F;</a>），并在消费级 AMD GPU（RX 7900 XT + RX 6950 XT）上进行了测试，结果出乎意料。<p>Transformer 似乎拥有离散的“推理电路”——由 3-4 层组成的连续区块，它们充当不可分割的认知单元。复制正确的区块，模型就会运行两次推理流程。无需更改权重，无需训练。模型只是思考得更久了。<p>在标准基准测试（lm-evaluation-harness，n=50）上的结果如下：<p>Devstral-24B，复制 12-14 层一次： - BBH 逻辑推理：0.22 → 0.76 - GSM8K（严格）：0.48 → 0.64 - MBPP（代码生成）：0.72 → 0.78 - 没有任何指标下降<p>Qwen2.5-Coder-32B，复制 7-9 层一次： - 推理探针：76% → 94%<p>奇怪的是：不同的复制模式可以从相同的权重中创建不同的认知“模式”。双流程提升数学能力。三流程提升情感推理能力。交错加倍（13,13,14,14,15,15,16）则创造了一个纯粹的数学专家。相同的模型，相同的 VRAM，不同的路由。<p>电路边界非常清晰——移动一层，效果就会消失或反转。较小的模型（24B）比大型模型（Ng 在 72B 中发现了 7 层）拥有更紧凑的电路（3 层）。<p>在代码库中提供了用于在任何 GGUF 模型中查找电路并应用任意层路由的工具。整个过程——扫描、发现、验证——只花了一个晚上。<p>欢迎提问。

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我是一名来自俄罗斯的 20 岁兽医学生，正在开发反审查工具。2026 年 3 月 17 日，GitHub 永久封禁了我的账户，理由是违反了与 GitHub Actions 相关的服务条款。 **项目** Raccoon Squad VPN — 一个基于 Xray-core 的 Android VPN 客户端，为俄罗斯用户提供 DPI 绕过功能。支持 VLESS、VMess、Trojan、Shadowsocks、Hysteria2、TUIC。完全由人工智能辅助构建，历时数月。 源代码：https://gitlab.com/shray77/rsquad **Actions 的作用** 我有一些仓库，用于聚合和验证来自公共来源的免费 VPN 节点： * hpp：Python 抓取器 — 获取节点列表，按 VLESS XTLS 的 SNI 筛选，验证格式，TCP ping。每 6 小时运行一次，耗时约 30 分钟。 * node-filter：Go L7 检查器 — 通过 Xray 连接，验证握手，下载 2MB 测试文件，测量速度。每 1 小时运行一次，耗时约 30 分钟。 * loshad-scoc：搜索新来源 — 50 多个 GitHub dork 查询，15 个 PAT 令牌轮换，HuggingFace API 验证。 * zhopa-bobra：SNI 流行度分析器。 关键事实：没有挖矿，没有密码破解，没有繁重的计算。节点来自公共 raw.githubusercontent.com 列表。网络软件的标准 CI/CD 验证。Actions 每天总共运行约 1 小时。 **时间线** 2 月 26 日：因“涉嫌入侵”被封禁 — 已恢复。 2 月 27 日：因“垃圾邮件标记”被封禁 — 已恢复。 2 月 27 日：仓库 rsquad 被封禁 — 被要求设为私有。 2 月 27 日：raccoon-release 被封禁 — 无法遵守：被锁定。 3 月 2 日：GitHub 要求我删除仓库。我仍然无法登录。 3 月 17 日：提交正式法律申诉（7 页），抄送 legal@github.com。 3 月 17 日：大约 70 分钟后 — 永久封禁。 **进退两难** GitHub 要求我删除仓库以解决封禁问题。但由于账户已被封禁，无法登录。我多次告知了支持团队。没有得到解决。 **他们扣押了我的代码** 我无法访问我的仓库。无法导出。没有备份。GitHub 实际上扣押了我的知识产权。根据 GDPR 第 20 条，我有无条件的数据可移植权。GitHub 拒绝遵守。 这实际上是盗窃知识产权。我编写的代码被锁在他们的墙后，没有任何法律依据可以保留。 **违反 GDPR** 第 20 条赋予数据可移植权。我被锁定，没有导出选项。除了自动工单外，DPO 请求未得到回复。 **当前状态** * 已提交 FTC 投诉 * 已联系 DPO — 只有自动工单号 * 项目已迁移到 GitLab：https://gitlab.com/shray77/rsquad 我分享这些是因为执行是武断的，过程缺乏透明度，当平台做出自动化决策时，开发人员无处申诉。

大家好！我基于我高度升级的 VITS 模型，并以外部说话人嵌入（Resemble AI 的 Resemblyzer）为条件，制作了一个 TTS 模型。<p>该模型大约有 3100 万个参数（ONNX），针对延迟和本地推理进行了调整，并且已经导出。我试图突破小型、快速模型的极限。在服务器 CPU 上以 5.6 倍的实时速度运行。<p>它支持声音克隆、声音混合（混合两个或多个说话人以创建新声音），许可证为 Apache 2.0，并使用 DeepPhonemizer (MIT) 进行音素化，因此没有许可证问题。<p>该仓库包含检查点、运行方法以及 Colab 和 HuggingFace 演示的链接。<p>现在，由于它很小，音频质量不是最佳，并且因为它是在 LibriTTS-R + VCTK（都是完全开放的数据集）上训练的，说话人相似度也不是很好。<p>尽管如此，我希望它是有用的。