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类库大魔王 (@missdeer) 在 发现@augmentcode/auggie下载量好少，看来他家日子真不好过喽 中发帖
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https://www.npmjs.com/package/@augmentcode/auggie?activeTab=versions
Charles (@yuwan) 在 想玩openclaw求推荐vps 中发帖
佬友们，我就这个月初才接触vps，薅了两台1h1g的小鸡先部署着站内的项目玩玩，但还是很馋openclaw，不知道佬友们有没有什么性价比vps推荐啊
去去毒 (@8527) 在 看看我们小地方的年味 中发帖
大家可以猜猜看这是哪里。其实没拍照片，都是视频来着嘿嘿
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Dee Wythe 在 2026 年了，佬友们还建议读 phd 吗？ 中发帖
lz 今年研二，陆本硕，方向是 AI，目前成果只有一篇和国外学长合作的顶会共一，但也拿到了后续和领域强组的合作机会，未来想去读 phd 问题应该也不大。
我自己的顾虑是：1、phd 这种所谓 researcher 的被 ai 取代的应该是最早的；2、扩招等等学历贬值的因素让这个 title 也不那么值钱了；3、我个人方向比较小众，后续可能只能去学术圈了，工业界选择会很少；4、个人问题方面，后续可能要和非常恩爱的女友异地了 🥲。简单来讲就是有可能出来挣得没硕士毕业找工作挣得多 😅 而且算是一种赌博吧，可以说读博没什么下限可言
我自己想读 phd 是因为 1、港新奖金补助可观，至少吃穿不愁；2、博士相对硕士大厂/国企路线理论上普通人上限会更高；3、虽然我讲说很快会被 ai 取代，但是会用的话也是极大提高生产力的一种方式；4、作为个人技术自由度最高；5、国外那边资源确实挺香的，纯大厂打拼感觉...
xin9899 在 Bilibili失效视频恢复找回 中发帖
如题，发帖的时候看到有一个相似话题[找回b站收藏夹里已失效视频——油猴脚本+biliplus - #35，来自 Shyjwtf8]
但是想问问佬友们有没有别的好办法，自己有收藏癖，很多时候都是来不及看就失效了，根本找不到,大家有没有好方法？
@fyz233 在 关于opencode auth login的问题 中发帖
关于opencode直接使用opencode auth login接入各类大模型的问题，想问一下各位佬，直接用这个方式认证的话，使用这些大模型会不会被封号啊？因为刷到很多帖子说使用opencode接入antigravity是会被封号的。但是我看他验证的时候好像是直接跳官网验证。应该不那么容易封号才对吧？（纯个人正常使用），有些困惑，求助一下各位佬。
@imcake 在 迎新春，发个自制的八骏图微信红包封面 中发帖
用gemini撸了个八骏图，PS稍微修改了下。不过领取好像比较复杂，第一次搞，公众号或视频号关注的人少好像不能直接搞链接或者二维码。效果见图，喜欢的佬需要在微信多点几下才能领取
在微信打开任一聊天，选择「发红包 > 红包封面 > 领封面」，搜蛋糕鲤
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@212741 在 strix在kali上，求救 中发帖
clash已经加载了，使用curl，确实终端环境应该是科学上网的环境
目前在运行strix，但是第一次运行下载docker，一直卡在0/46，之前还有4/46，是不是要耐心等亿会？
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傅易安 (@Lopution) 在 cc的vscode插件好像不能用中转了 中发帖
刚刚正在愉快的蹬着anyrouter，突然间弹出来一个登录界面要我登录账号
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然后我就去检查设置里这一项
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发现怎么开关都会弹登录界面了，原本是开了就不用强制登录的
calendar 在 [AI 应用层学习记录（一）] 中发帖
在序言里我说过，可以把 AI 简化成一个有输入输出的函数，把 AI 看作一个特殊的“CPU”。
LLM 是一个什么样的「CPU」？
传统的 CPU 执行的是确定性指令：你给它 1+1，它永远返回 2。
而 AI（或者准确一些，LLM） 这个「CPU」执行的是概率预测：你给它 1+1=，它预测下一个字大概率是 2。
作为应用开发者，我们不需要研究这个 CPU 内部的电路是怎么排列的，我们只需要搞清楚它的三个核心组件：
输入： 也就是你发给它的那段话。
内存： 也就是它一次能记住多少东西，即上下文。（姑且把内存和 CPU 算到一起吧……）
时钟频率/算力： 模型的大小（B 数 😂），决定了它思考的深度和速度。
这些是大家耳熟能详的概念了，但是重新定义、类比一番可能会减轻思考的压力～
瓶颈：昂贵且有限的“内存”
物理意义的昂贵 😂 快降价吧！
模型是固化的，训练出来以后就定死...
calendar 在 [AI 应用层学习记录（序）] 中发帖
序
为什么要写这个系列？
过去一年 AI 领域日新月异，L 站各式各样的新项目，各家厂商五花八门的模型，还有 skill/mcp/agents/api 等等一堆概念……
但是，作为一个普普通通，想用 AI 来写点东西的开发者（或者说，一个想用 AI 解决一些实际问题的人），我其实并不关心 Transformer、注意力、微调 之类的东西。
楼主只关心一件事：这个 「AI」要怎么用，才能让它帮我写代码、改文档、最好自动把活儿干了。
我的视角：模型就是一个函数/CPU
这个系列的本意就是把概念还原（或者说简化）到应用层，之抓取我们需要的东西。何必关心这个函数是如何运作的呢？何必关心 CPU 的指令集/架构呢？当然，每位佬友需求也许都不一样，这些学习笔记只能说大家各取所需:)。
重点关注的是：怎么给模型传参（Prompt）、怎么让它连上网（MCP）、怎么让它学会用工具（Function...
engine 在 gpt-5.3-codex-spark 中发帖
需要更新客户端和pro
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