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index bd4f9c3..32c4a2b 100644
--- a/_data/ai-cache.json
+++ b/_data/ai-cache.json
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     "/2025/03/25/utm.html": "这篇文章讲述了作者在苹果设备的UTM虚拟机环境中尝试使用苹果虚拟化框架进行非传统操作，即通过UTM的Virtio GPU和Virtualization.framework（VZ）安装Windows系统。作者首先复制了一个已有的VZUbuntu虚拟机，然后尝试使用重装脚本来转换为Windows，但遇到黑屏问题。通过安装Windows驱动和调整显示器设置，作者成功让Windows在虚拟机中运行，且发现VZ在性能上优于HVF。文章最后提到，虽然在macOS 12中使用VZ安装Linux存在一些挑战，如不支持UEFI和需要手动准备内核，但作者仍然成功进行了实验，认为苹果的虚拟化技术潜力未被充分利用。作者也指出，这些非官方方法可能随着macOS更新而变得不稳定。",
     "/2025/04/04/search.html": "这篇文章记录了作者对博客搜索功能进行优化的过程。起因是作者在搜索使用同样模板的博客时，发现许多结果是简历或作品集，而非博客。作者通过搜索关键词和标签，受到其他博主的启发，决定改进搜索功能，使其能够筛选出带有特定标签的文章，并添加了高亮关键词的标记。此外，作者还实现了随机跳转文章、文章标题锚链接以及链接到原始Markdown文件等功能，强调了博客代码和网站功能对于展示个人技术的重要性。整个过程中，作者在借鉴他人经验的同时，也表达了对自我创新和个性化网站设计的重视。",
     "/2025/04/08/feed.html": "这篇文章讲述了作者如何利用AI编写JavaScript代码，实现一个功能：在鼠标悬停在博客链接上时，通过RSS/Atom源预览链接的最新文章，且只显示标题和时间。过程中提到了跨域问题的解决方案（CORS代理），以及AI在编写代码时遇到的挑战，如遍历订阅源路径的效率问题和XSS安全风险，最终作者通过DeepSeek检查和修改确保了代码的可靠性。作者对AI自动编写代码的体验表示既方便又有趣，但也强调了人工监督在确保代码质量上的必要性。",
-    "/2025/04/22/ai-limit.html": "这篇文章主要探讨了作者对人工智能尤其是LLM（Large Language Models）在文本生成、超长文本分析和文章理解能力的观察。作者通过实例，如GPT-4的画图能力、AI在长文本处理上的局限、以及尝试使用AI进行文章分析和摘要的失败，揭示了LLM在处理大量信息和复杂逻辑代码时的上下文长度限制。作者认为这限制了AI的全局理解和替代人类的能力，但也提出了如果AI能自我调整权重以处理更长的上下文，可能有助于突破这一局限。此外，作者还分享了自己博客的内容和技术探索，展现了独立思考和对技术伦理的关注。"
+    "/2025/04/22/ai-limit.html": "这篇文章主要探讨了作者对人工智能尤其是LLM（Large Language Models）在文本生成、超长文本分析和文章理解能力的观察。作者通过实例，如GPT-4的画图能力、AI在长文本处理上的局限、以及尝试使用AI进行文章分析和摘要的失败，揭示了LLM在处理大量信息和复杂逻辑代码时的上下文长度限制。作者认为这限制了AI的全局理解和替代人类的能力，但也提出了如果AI能自我调整权重以处理更长的上下文，可能有助于突破这一局限。此外，作者还分享了自己博客的内容和技术探索，展现了独立思考和对技术伦理的关注。",
+    "/2025/05/07/mac-studio.html": "本文作者分享了Mac Studio M3 Ultra的使用体验。主要集中在以下几个方面：\n\n1.  **远程使用体验：** macOS远程配置简单，支持高性能屏幕共享模式，但对网络要求高。\n2.  **LLM体验：** 尝试了Xinference和LM Studio框架，前者存在问题，后者性能较好，但遇到DeepSeek模型输出问题。测试了Qwen3模型，在部分任务上表现优于DeepSeek-R1。\n3.  **模型对比：** Qwen3在生成流程图方面不如DeepSeek-R1。\n4.  **UTM虚拟机测试：** 在Mac Studio上使用VZ框架安装Windows失败；Asahi Linux不支持M3 Ultra，测试也未成功。\n5.  **总结：** Mac Studio M3 Ultra的512GB内存性能强大，本地跑LLM速度快，但作者并无其他高性能需求，觉得有些浪费。"
 }
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