大模型基础https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs
https://www.reddit.com
2025年美国人工智能能力与中国脱钩法案https://www.hawley.senate.gov/hawley-introduces-legislation-to-decouple-american-ai-development-from-communist-china/
性价比最高的科学上网方案：Shadowrockethttps://houjoe.me/posts/shadowrocket-guide/
Siri Ultra 使用手册https://github.com/fatwang2/siri-ultra/blob/main/Usage_zh.md
学习AI知识的网站：Datawhale这是一个专注于AI与数据科学的开源组织，其网站收集了不少关于人工智能的开源课程，从初级到高级都有涉猎，课程全是最新的，感兴趣的可以瞧一瞧。网站：https://datawhale.cn/homeGitHub：https://github.com/datawhalechina
A high-performance HTTP/HTTPS/SOCKS5 proxy serverhttps://crates.io/crates/vproxy
https://chat.scnet.cn
Mikrotik + Apple TV + Mac + Surge + Amphetamine 谁用谁知道
简易KV系统 该项目主要举例 golang项目结构设置、Makefile程序编译、Docker镜像打包、跨平台编译、amd64和arm64不同cpu架构编译、github action流程（发布release、发布package）https://github.com/forthxu/kv
XXL-JOB v3.0.0 | 分布式任务调度平台（升级 SpringBoot3 + JDK17）https://www.v2ex.com/t/1109758#reply0
OneStop Radio是一个可以免费收听全球190多个国家67000+电台的平台，可以根据国家，语言，风格来选择自己喜欢的电台；被动学习外语的利器。https://theonestopradio.com
永久激活任何版本的 Windows 和 OfficeDocker-KMShttps://github.com/11notes/docker-kms
MikroTik RouterOS本地更新固件的步骤如下:1. 从MikroTik官网下载适合你设备的固件升级包(.npk文件)[1][4][8].2. 使用Winbox连接到RouterOS设备[1][4][8].3. 将下载的.npk文件拖动到Winbox窗口中,文件会自动上传到RouterOS的Files目录[1][4][8].4. 上传完成后,打开System -> Packages菜单[1][2][4].5. 点击"Downgrade"按钮开始升级过程[8].6. RouterOS会自动重启并完成升级[1][4].7. 重启后,检查System -> RouterBOARD菜单,如果有新的固件版本可用,点击"Upgrade"按钮更新固件[10].8. 再次重启设备以完成整个升级过程[1][10].9. 升级后可以在System -> Packages菜单中确认新版本[4].注意事项:- 确保下载正确的固件版本,与你的设备型号匹配[4][8].- 建议先备份配置,以防升级出现问题[3].- 升级过程中请勿断电,以免造成设备损坏[1].- 如果是虚拟机版本,可能看不到固件版本信息[1].通过这种方式,你可以安全地在本地完成MikroTik RouterOS的固件更新。
让我详细解释这两个参数的作用和设置建议：1. max-concurrent-queries（最大并发查询数）```/ip dns set max-concurrent-queries=200```- 默认值：100- 作用：控制路由器同时处理的 DNS 查询请求数量- 使用场景： * 大型网络环境 * 同时连接设备较多 * 频繁进行 DNS 查询的应用较多设置建议：- 小型网络（<50 设备）：保持默认 100- 中型网络（50-200 设备）：150-200- 大型网络（>200 设备）：200-3002. max-concurrent-tcp-sessions（最大并发 TCP 会话数）```/ip dns set max-concurrent-tcp-sessions=30```- 默认值：20- 作用：控制同时建立的 DNS TCP 连接数量- 使用场景： * 需要处理大量 DNS TCP 查询 * 响应包超过 UDP 限制需要使用 TCP * DoH（DNS over HTTPS）查询设置建议：- 小型网络：保持默认 20- 中型网络：25-30- 大型网络：30-40如何确定合适的值：1. 监控当前使用情况```/ip dns cache stats print```查看是否有查询被拒绝或等待的情况2. 检查系统资源```/system resource print```确保系统有足够资源处理增加的并发3. 逐步调整- 先小幅增加值（如增加 20-30%）- 观察网络性能和系统负载- 如果效果好且系统资源充足，可以继续适当增加4. 设置警告或监控```/system logging add topics=dns,debug```监控 DNS 相关日志，及时发现问题建议配置：对于一般家用或小型办公环境（50 设备以内）：```/ip dns set max-concurrent-queries=150/ip dns set max-concurrent-tcp-sessions=25```对于中型网络（50-200 设备）：```/ip dns set max-concurrent-queries=200/ip dns set max-concurrent-tcp-sessions=30```注意事项：1. 这些值的增加会消耗更多系统资源2. 需要根据实际使用情况和硬件配置来调整3. 建议在非高峰时段进行调整4. 保持监控，如果发现问题及时调整5. 过高的值可能不会带来性能提升，反而可能造成系统负担总结：- 这两个参数的调整要根据实际网络规模和使用情况- RB5009 硬件配置较好，建议的值（200/30）应该是安全的- 建议配合监控工具观察调整后的效果- 如果没有明显的 DNS 查询瓶颈，保持默认值也是可以的
https://github.com/refly-ai/reflyhttps://refly.ai
在 RouterOS 中1. 查看当前日志配置：```/system logging print```2. 查看日志动作配置：```/system logging action print```3. 观察日志文件：```/log print```
这是MikroTik路由器的WebUI管理界面左侧菜单,包含了以下主要功能模块:1. WiFi - 无线网络设置2. Interfaces - 网络接口配置3. WireGuard - WireGuard VPN设置4. PPP - 点对点协议配置5. Bridge - 网桥设置6. Switch - 交换机功能7. Mesh - mesh网络配置8. IP - IP地址及相关设置9. IPv6 - IPv6相关配置10. MPLS - 多协议标签交换11. Routing - 路由设置12. System - 系统设置13. Queues - 队列管理14. DotIX - 点对点隧道协议15. Files - 文件管理16. Log - 日志查看17. RADIUS - RADIUS认证服务18. Tools - 系统工具19. Partition - 分区管理20. Make Supout.rif - 生成系统诊断文件
- 内网IP地址是 192.168.88.1- 内网网段是 192.168.88.0/24 (DHCP范围是192.168.88.10-192.168.88.254)所以，要限制管理访问但不影响内网使用，可以这样设置：```/ip serviceset www address=192.168.88.0/24set winbox address=192.168.88.0/24```这样设置后：1. 只有 192.168.88.0/24 网段的设备可以访问Web界面和Winbox2. 你的内网所有设备都能正常管理路由器3. 外网设备无法访问管理界面，提高安全性你也可以进一步限制只允许特定IP访问：```/ip serviceset www address=192.168.88.100,192.168.88.101set winbox address=192.168.88.100,192.168.88.101```
语音模型的传输方案中，WebRTC 和 WebSocket 各有优势，但总的来说 WebRTC 更适合实时语音交互的未来发展，原因如下：WebRTC 优势：1. 点对点通信(P2P)，延迟更低2. 内置音频处理功能(降噪、回声消除等)3. 自动网络适应和带宽调节4. 更好的实时性能和可靠性5. 支持多方实时通信WebSocket 优势：1. 实现简单，开发成本低2. 服务器部署简单3. 适合简单的双向通信4. 对网络要求相对较低未来发展趋势：1. 实时交互场景- WebRTC 更适合语音通话、视频会议等实时性要求高的场景- 元宇宙、虚拟现实等新兴领域也更倾向使用 WebRTC2. 简单应用场景- WebSocket 适合语音留言、语音转写等非实时场景- 小型应用或原型开发首选 WebSocket3. 混合使用- 很多应用会同时使用两种技术- WebRTC 处理实时通信- WebSocket 处理信令和其他功能建议：1. 根据具体需求选择：- 实时性要求高：选择 WebRTC- 简单应用：选择 WebSocket2. 技术储备：- 建议两种技术都要了解- WebRTC 重点关注- WebSocket 作为备选方案3. 关注发展：- 持续关注 WebRTC 新特性- 保持技术更新总结：WebRTC 是实时语音交互的未来主要方向，但 WebSocket 在特定场景下仍有其价值，建议根据具体需求选择合适的技术方案。
强烈建议在升级 RouterOS 后升级引导加载程序。要升级引导加载程序，请在 CLI 中执行命令 "/system routerboard upgrade"，然后重启。或者，导航到 GUI 系统 → RouterBOARD 菜单，点击 "升级" 按钮，然后重启设备。
/user add name=myname password=mypassword group=full/user remove admin
提示词，则很简单：“请尊重原意，保持原有格式不变，用简体中文重写下面的内容：”or"Please respect the original meaning, maintain the original format, and rewrite the following content in Simplified Chinese:"至于提示词，则很简单：“请尊重原意，保持原有格式不变，用简体中文重写下面的内容：”或请尊重原意，保持原始格式，并将以下内容重写成简体中文：翻译其他语言也类似，只要把提示词中目标语言部分换掉即可。
大语言模型的快速迭代随着技术的进步，LLMs 正在逐步缩小与通用人工智能（AGI）之间的差距。近年来，后训练（Post-Training）成为模型训练管线中的重要组成部分。与预训练相比，后训练能够以较低的计算成本显著提升模型在推理任务上的准确性，同时使模型更符合社会价值观并适应用户偏好。推理能力的挑战与进展推理能力是 LLMs 的关键研究方向之一。OpenAI 的 o1 系列模型通过延长“链式推理”（Chain-of-Thought, CoT）的推理过程，在数学、编程和科学推理等任务上取得了显著进展。然而，如何在测试阶段有效扩展推理能力仍是一个开放性问题。强化学习在推理能力中的应用近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）被证明在提升推理能力方面具有潜力。尽管已有研究尝试通过过程奖励模型（Process Reward Models）、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）等方法改进推理性能，但这些方法尚未达到 OpenAI o1 系列模型的通用推理水平。研究目标本文旨在探索通过纯强化学习（Pure RL）提升 LLMs 推理能力的可能性，特别是无需依赖监督数据的情况下，模型如何通过自我进化（Self-Evolution）实现推理能力的提升。研究团队以 DeepSeek-V3-Base 为基础模型，采用强化学习框架 GRPO（Group Relative Policy Optimization），开发了 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个模型版本。研究意义本研究首次验证了通过纯强化学习可以激发 LLMs 的推理能力，而无需依赖监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）。此外，研究还探索了如何通过蒸馏技术将大型模型的推理能力迁移到小型模型中，从而降低计算成本并扩大模型的应用范围。
- Ddeepseek-free-api 逆向 API 已经支持 deepseek-r1 模型- hyperbolic. xyz 注册赠送 $10，我注册了四个帐号，现在也支持 "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero" 模型了。以上渠道在 One Hub 中被映射为 free-deepseek-r1 模型统一调用，足够了。相对于我的使用量，DeepSeek-R1 可以说是免费的：- Ddeepseek-free-api 逆向 API 已经支持 deepseek-r1 模型- 双曲线。xyz 注册赠送 $10，我注册了四个账号，现在也支持 "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero" 模型了。以上渠道在 One Hub 中被映射为 free-deepseek-r1 模型统一调用，足够了
兼容多语言和国际网站。-可抓取 JavaScript 渲染的动态页面内容。-提供 API 集成，便于整合到现有工作流-支持大量数据处理，无需担心处理上下文限制，可以提取数千个结果。详细：https://firecrawl.dev/extract
旁路由的终极解决方案：一个支持OSPF动态路由协议的V2Ray-corehttps://github.com/povsister/v2ray-core
MikroTik RB5009 + 10g 光转电棒 + 2.5g 光猫。简直就是 10G 家庭网络神奇组合。
中继服务器代理 WebRTC 是可行的,我找到一个开源项目 pion/webrtc 的示例验证了这一点:https://github.com/pion/webrtc/tree/master/examples/rtp-forwarder核心逻辑是:```go// 创建两个 PeerConnection: 一个接收,一个发送pcRecv, err := webrtc.NewPeerConnection(config)pcSend, err := webrtc.NewPeerConnection(config)// 当收到远程轨道时pcRecv.OnTrack(func(remoteTrack *webrtc.TrackRemote, _ *webrtc.RTPReceiver) { // 创建本地轨道 localTrack, err := webrtc.NewTrackLocalStaticRTP( remoteTrack.Codec().RTPCodecCapability, "video", "pion", ) // 添加到发送端 rtpSender, err := pcSend.AddTrack(localTrack) // 转发 RTP 包 go func() { for { packet, _, err := remoteTrack.ReadRTP() if err != nil { return } if err := localTrack.WriteRTP(packet); err != nil { return } } }()})```这个方案是可以工作的,因为:1. RTP 包可以被拦截和转发2. 两个 PeerConnection 可以桥接媒体流3. 已有成功的实现案例不过需要注意:1. 会增加延迟2. 需要较大带宽3. 服务器负载会增加
给Gemini 2.0 增加了WebRTC的支持， 实现了类似 OpenAI Realtime API with WebRTC 的方案.Gemini with WebRTC，Like OpenAI Realtime API with WebRTC.代码开源： https://github.com/realtime-ai/gemini-realtime-webrtc为 Gemini 2.0 增加了 WebRTC 的支持，实现了类似于 OpenAI 实时 API with WebRTC 的方案。Gemini with WebRTC，类似于 OpenAI 实时 API with WebRTC。代码开源： https://github.com/realtime-ai/gemini-realtime-webrtc
蔡澜在《人间好玩》中感慨地说道，拖垮身体最快的方式，并不是抽烟、喝酒，而是这两个坏习惯。第一件事情，就是做事敷衍。敷衍是人生的毒药，它会慢慢腐蚀你的灵魂，使你远离真正的成功。”第二件事情就是对生活态度非常的悲观。一个人来到这个世界，要爱最可爱的，最好听的，最好看的，最好吃的，有趣地活着。
把 Cloudflare WARP 转换为 http 代理https://dmesg.app/warp-http-proxy.html
Upload Files to Cloudflare R2 https://r2uploader.com
Memobase为几乎所有大模型增加了长期记忆功能。
Apache 开源了一个适合问答/论坛/用户意见反馈等等功能的项目 ： Answerhttps://answer.apache.org技术栈前端是 React，后端是 GO
超过市面上 99% 的 AI 课程这个开源的大语言模型教程分三部分：入门篇掌握基础知识，学会调用 OpenAI API，适合非专业入门应用篇搭建推理环境，学习 LangChain 等框架及 Prompt 工程等方法深入篇了解技术原理、训练微调，掌握 RAG、Agent 等前沿进展https://github.com/ninehills/blog/issues/97
https://www.cudy.com/zh-hk/pages/download-center/tr3000-1-0
AI21 Labs 的 Jamba 1.5 系列模型https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/jamba-1-5-family-of-models-by-ai21-labs-is-now-available-in-amazon-bedrock/
https://aws.amazon.com/cn/bedrock/pricing/
Scira (Formerly MiniPerplx) is a minimalistic AI-powered search engine that helps you find information on the internet. Powered by Vercel AI SDK! Search with models like Grok 2.0.https://scira.app
Go 语言的一个语法糖，使用起来非常方便：```go// 值传递func example1() { req := OpenAIRequest{} req.Model = "gpt-3" // 用 . 访问 req.MaxTokens = 100 // 用 . 访问}// 指针传递 func example2() { req := &OpenAIRequest{} req.Model = "gpt-3" // 还是用 . 访问，不需要写 (*req).Model req.MaxTokens = 100 // 还是用 . 访问，不需要写 (*req).MaxTokens}```Go 自动帮我们做了解引用，所以：- `req.Field` 和 `(*req).Field` 是等价的- 不需要像 C 那样写 `->` - 使用指针的代码看起来和值类型一样简洁这就是为什么改成指针传递后，代码调用方式基本没变，只是声明和参数类型改了。
cool-admin(midway版)一个很酷的后台权限管理框架，Ai编码、流程编排、模块化、插件化、CRUD极速开发，永久开源免费，基于midway.js 3.x、typescript、typeorm、mysql、jwt、vue3、vite、element-ui等构建https://cool-js.com
这个 HTML5 播放器真是太流畅了Github https://github.com/sampotts/plyrDemo https://plyr.ioGithub https://github.com/sampotts/plyr 演示 https://plyr.io
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Effective Rust 地址：https://www.lurklurk.org/effective-rust/#effective-rust
怎么在cloudflare建立自己的邮箱服务https://www.zymn.cc/2025/01/11/怎么在cloudflare建立自己的邮箱服务/
🦀 Rust - Implementing WebSocketsRust - 实现 WebSocketsLearn how to establish seamless client-server connections for instant data exchange. 学习如何建立无缝的客户端-服务器连接以实现即时数据交换。- Setting up a WebSocket server- Handling real-time communication.- Building scalable and efficient systems.- 设置 WebSocket 服务器- 处理实时通信。- 构建可扩展且高效的系统。Perfect for building chat apps, live updates, or any real-time functionality!非常适合构建聊天应用程序、实时更新或任何实时功能！https://www.thespatula.io/rust/rust_websocket/
Mailcow: dockerized is an open-source email server solution using Docker, integrating a mail transfer agent, IMAP/POP3 server, webmail client, anti-spam and anti-virus mechanisms, and a user-friendly web interface for managing emailsettings and domainsMailcow: dockerized 是一个使用 Docker 的开源电子邮件服务器解决方案，集成了邮件传输代理、IMAP/POP3 服务器、网页邮件客户端、防垃圾邮件和防病毒机制，以及用于管理电子邮件设置和域的用户友好型网页界面https://github.com/mailcow/mailcow-dockerized
一个最近热乎的实用GitHub项目： Ollama OCR这是一个基于 Ollama 视觉模型的图片文字识别工具，能帮你从图片中提取文字。1. 支持两种视觉模型：LLaVA 7B：速度快，适合实时处理，就是准确度可能差点Llama 3.2 Vision：准确度高，适合处理复杂的文档2. 提取出来的文字格式挺灵活：可以是 Markdown 格式，保留原文的标题、列表这些样式可以是纯文本，干干净净的可以是 JSON 格式，结构化的数据还能识别表格，或者提取关键信息对GitHub：https://github.com/imanoop7/Ollama-OCR
https://bulianglin.com/archives/xhttp.html
firstrade 可以申请一张美国借记卡
马克斯·韦伯在100年前这样评价儒家：儒家文化不是实学，而只是维护社会秩序的一整套价值体系。学校既不教数学，也不教自然科学和地理。培养出来的人，毫无逻辑创造的才能，生活里都是一些机智的文字游戏。婉转的，甚至是转弯抹角的表达方式，以及引经据典的考证。这也造成了形式主义的极度泛滥，对经济管理放任自流，或者根本就没有能力对其进行管理。这种仅靠吟诗作赋式的管理从古代持续到近代。
这个开源 https://github.com/ammaarreshi/Gemini-Search 填上自己的Google AI Key，一分钟就有了自己的Google Research。
大语言模型 https://llmbook-zh.github.io
Cloudflare 从入门到精通 10. Tunnel 内网穿透神器 https://debill.me/cloudflare-series/cloudflare-tunnel-10/
https://github.com/abhirockzz/converse-api-bedrock-go
成功的一生，本质上就是克服恐惧的一生。一个人此生最大的失败，全部来源于他的不勇敢、全部来源于他内心当中的恐惧。什么都不怕，绝对相信自己的那一瞬间，你所有的气场就会全部打开，周围所有的能量，就会不断向你汇集，你就拥有了无穷的力量。
ParadeDB: An Elasticsearch alternative built on PostgreSQL, offering real-time search, analytics, and integration with external object stores like Amazon S3, with deployment options via Docker and Kubernetes Helm chartsParadeDB：一种基于 PostgreSQL 构建的 Elasticsearch 替代方案，提供实时搜索、分析和与外部对象存储的集成，如 Amazon S3，并通过 Docker 和 Kubernetes Helm charts 进行部署选项https://github.com/paradedb/paradedb
Cloudflare Tunnel 替代 🤔 Pangolin（穿山甲）- 一个自托管反代理管理服务器，通过 WireGuard 隧道提供安全的内网资源访问，具备身份和访问控制，以及一个简洁易用的仪表板 UI。https://github.com/fosrl/pangolin
Cursor 的开源替代这么快就来了！Roo-Cline，不但拥有 cursor 原本的功能，甚至可以命令行交互，以及打开浏览器做基于AI的交互测试！具体可以看视频50s左右的位置，当AI编程完毕后，他会请求打开浏览器做测试。https://github.com/RooVetGit/Roo-Cline
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/conversation-inference-call.html
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ConverseStream.html
`terminationGracePeriodSeconds` 是 Kubernetes 中的优雅终止期限，表示从 Pod 开始终止到被强制杀死的最大等待时间。具体流程如下：1. 当 Pod 被请求终止时： - 首先发送 SIGTERM 信号给容器 - 开始倒计时 `terminationGracePeriodSeconds` (在你的配置中是60秒)2. 在这个期间： - 容器可以处理完当前的请求 - 执行清理工作 - 完成优雅关闭3. 如果在 `terminationGracePeriodSeconds` 时间内： - 容器正常退出 → Pod 终止 - 容器未退出 → 发送 SIGKILL 信号强制终止所以在你的配置中：```yamlterminationGracePeriodSeconds: 60```意味着：- Pod 最多有60秒的时间来完成优雅终止- 如果60秒后容器还未退出，将被强制终止- 这是一个最大等待时间，如果容器提前完成终止，不会等待到60秒建议：- 如果应用需要更长的清理时间，可以增加这个值- 如果应用可以快速终止，可以减少这个值- 默认值是30秒
This repo includes Claude prompt curation to use Claude better.https://github.com/langgptai/awesome-claude-prompts
https://translator.lance.moe
OCR：https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_litehttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCRhttps://github.com/JaidedAI/EasyOCR人脸识别：https://github.com/deepinsight/insightfacehttps://github.com/ShiqiYu/libfacedetection文档：https://github.com/Layout-Parser/layout-parser证件照：https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos
Midscene.js: 一个使用自然语言命令的 AI 驱动的 SDK，用于 UI 自动化、数据提取和断言，集成 Playwright 和 Puppeteer 等工具。https://github.com/web-infra-dev/midscene
微信编辑器 GitHub 项目地址：https://github.com/doocs/md
https://hao.uisdc.com/font/
https://www.book345.com 电子书
两种方案对比总结：1. `reader := bytes.NewReader(claudeReqBody)````go优点：- 代码简单清晰- 无需维护 Pool- 适合一般场景- 没有并发安全问题缺点：- 每次都会分配新的 Reader 结构体- 高并发场景下可能增加 GC 压力使用场景：- 一般的 HTTP 请求场景- 并发量不大的系统- 追求代码简洁性的场合```2. `reader := conf.ReaderPool.Get().(*bytes.Reader)````go优点：- 重用 Reader 结构体，减少内存分配- 高并发场景下可减轻 GC 压力- 无内存拷贝（Reset 只更新指针）缺点：- 需要维护 Pool- 代码较复杂，需要记得 Put 回池- Pool 操作有少量开销- 需要考虑并发安全使用场景：- 高并发系统- 频繁创建 Reader 的场景- 对 GC 敏感的应用- 经过性能测试证明有明显优势时```选择建议：- 默认使用方案1（NewReader）- 只有在性能测试证明 Reader 创建是瓶颈时才考虑方案2（Pool）- "premature optimization is the root of all evil"（过早优化是万恶之源）
使用 sync.Pool 来创建缓冲池，但它们在创建和使用缓冲区的方式上有一些区别。让我们来比较一下：1. 第一个定义:```gobufferPool = sync.Pool{ New: func() interface{} { return make([]byte, 0, 64*1024) },}```- 创建一个固定容量（64KB）的字节切片- 初始长度为0，但有预分配的容量- 直接操作底层字节数组2. 第二个定义:```gobufferPool = sync.Pool{ New: func() interface{} { return new(bytes.Buffer) },}```- 创建一个 bytes.Buffer 对象- 初始大小为0，会根据需要动态增长- 提供了更多的方法和功能哪个更好？这取决于你的具体使用场景：1. 如果你需要固定大小的缓冲区，并且主要进行底层字节操作，第一种方法可能更合适。它的内存使用更可预测，并且在你知道大致需要多少空间时效率更高。2. 如果你需要一个可以动态增长的缓冲区，或者需要使用 bytes.Buffer 提供的额外方法（如 WriteString, ReadFrom 等），那么第二种方法更合适。它更灵活，但可能在频繁扩容时有轻微的性能开销。总的来说：- 对于简单的、大小相对固定的缓冲需求，第一种方法可能更高效。- 对于需要更多功能和灵活性的场景，第二种方法更通用和方便。最佳选择取决于你的具体需求、性能要求和使用模式。在某些情况下，你可能会发现结合两者的优点（例如，预分配一定容量的 bytes.Buffer）是最佳选择。
https://onionai.so
Golang 版本的Realtime api with WebRTC 完整实现。代码在这里：https://github.com/notedit/openai-webrtc-go
https://platform.openai.com/docs/guides/realtime-webrtc
https://webrtc.org/?hl=zh-cn
https://moredraw.com
https://ghgo.xyz
https://excalidraw.com/
