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大概思路就是，一共十几个不同的分工（有市场分析，写大纲，写草稿，写正文，润色，去AI化，等等），这里有一个比较重要的是，每一章写好后有一个agent去进行打分，从各种维度对这一章节打分，低于多少分就会打回重写或者修改。我主要跟一个主控对话，然后让他去调用其他的agent

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众所周知，这几天社区进来了很多新佬，访问量激增！ 
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为什么要说
**Neo、薄荷、Chenyme，你们搞砸了一切 ！@neo @bohe @Chenyme **
这我也是有证据的： 

6月 9 日 22:54 , bohe 宣布 

23:44，hub就炸了 
而 CDK、Credit 和 Wiki 依旧稳如老狗 
是不是非常有理有据，令人信服？
绝对不是因为42忘记续费了 😭


最后终于复活了 
最后，在此欢迎各位新佬～

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如上图，使用 cc 或者 codex 的时候，不知道什么时候会导致文字突然全部消失，只能通过更换主题来让其恢复，有没有佬知道为什么会出现这种问题?

各位佬，SUB里面有可以超分的按钮，但是我SUB一直连接不上，CPA里面有类似可以超分的按钮吗

感谢天感谢地,感谢帮助过我的佬哥佬弟 
感谢赞助商 @4242

各位佬友们，自加入L站之后，每天都在站里学习各种知识，我真是太爱L站啦！！🥰 
数据均已刷够，飞升三级指日可待 🥳 
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起因是bug team号的时候我给大家分享了一个 key 给大家用额度，一天走了1.2K$ 的额度，当时没关注册，今天我发现 有几个账号的明明和key的模式高度类似，然后就清理了一下余额，然后发现会自动新注册。 
合着是自动注册新用户补号薅送的额度呢！ 
邮箱： 
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账户列表 
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请求日志 
[1781086198918_d] 
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尝试用了一天fable5 xhigh，感觉是个逼王模型。 
fable5的回答里经常自带一种特调的四十年经验老顾问的气场，上来就是“你关于xxx有几个认识误区” “现在的设计实现有xxx偏差”，以一种不知道哪儿来的自信以及斩钉截铁的语气，在高维度和战略上一通分析，又是表格又是分类归纳，逼格拉满，第一印象非常有诱惑性。面对难题，gpt5.5一般会说“现在离xxxx的目标差距还很大，我不能说（保证）xxxxx”，fable5给人的感觉就是“你的问题问在点子上了，我都正面回答，第一步xxxx，第二步xxxx，就解决了，最后再纠正一个你的担忧xxxxx”。 
但是，我和gpt5.5一起挠头了两周的这些难题就被这么轻描淡写地解决了？用屁股想想也不可能。继续问下去就发现fable5很多结论是经不起推敲拍脑袋的，在现状以及问题本身了解不清的情况下就做论断。 
接下来就是跟fable5辩论了，抓fable...

这个活动力度挺大的，8美刀/席位或者10美刀/席位，有没有大佬科研出来了，万人书求！

思路 
今天的困难难度对我来说是实至名归了 🤣 
一开始想的是贪心算法，每次取差值最大的，但是每次贪心的对结果贡献递增值取值范围没想明白。 
后来想的找到所有差值，然后通过大顶堆每次取最大的差值，MLE了。 
最后还是用贪心。 

每次取差值最大的左右端点。
记录每一行已访问过得左端点。
遍历第一步中的右端点到n-1，通过第二步中记录的左端点和第一步中的左端点，计算这次能够贡献的次数，并累加到结果中。

速度比较慢，应该能优化，有空再看看。 
代码 
class Solution {
    public long maxTotalValue(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        // 记录下数值及所在坐标，然后按照数值排序
        int[][] numsWithIdx = new int[n][2...

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fable，读起来不就是肥波吗？ 
肥波肥波、一听就是小男孩。

收到了一个小厂（其实我之前都没听过名字）的实习&校招offer，做的是大模型方向，但是其实我不确定具体内容🤔说是现在组里还在用云计算资源，下半年才会买卡，所以感觉大概率会做很多杂活。校招offer给的年包40左右，小红书上逛了一圈，感觉属于算法岗里中等偏下的范围？但考虑到是小厂倒也能接受 
考虑是去实习，之后同步投其他日常实习/秋招等。 
想请问这种大模型实习，对找搜广推有比较好的作用吗，还是说拒了直接接着找搜广推的实习🤔 
想听听佬友的意见

今天codex用起来，感觉缓存命中的很少了，input输入变成几千几万的，你们会吗

昨天帮甲方升级了一下本地的老模型,因为本人并不是从事运维工作,只是临时补坑,还是浪费了点时间.现在回头做个梳理,希望佬友们在用得到的时候也有个参考(感觉都比较基础,专业的大佬可以跳过不看)
模型下载:
国内环境推荐直接使用modelscope下载,如果是内网环境的话,可以下载完再上传到服务器.这里重点关注2个地方 


模型选择 
一般来说我们首先考虑显存大小,先本地使用nvidia-smi,查看本机显存 
非量化模型可以有个简单的公式:显存 ≈ 参数量 × 2 ,然后基本上要留1/4以上余量提供给上下文kv cache,当然你如果已经安装完发现显存不够,可以通过量化参数–quantization降低显存要求 
PS.这台服务器真让人流口水啊,也不用担心装不下的问题 
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模型对应的配置要求: 
注意仔细阅读模型的介绍页 
会有推荐的...

贴主比较喜欢codex app界面来开发，不太喜欢使用cli的方式。 
codex app只能在windows和mac上用，而贴主的开发基本上都在Ubuntu上。 
之前我是通过配置samba将Ubuntu上的目录映射成windows上的网络位置。配置AGENT.md文件规则，在代码修改完成之后，通过配置的ssh命令进入远端ubuntu进行编译测试等，属实较为麻烦，而且会遇到字符转义的问题。 
codex app更新后，添加了ssh功能，可以利用windows上的codex app远程调用Ubuntu上的codex cli。现在可以更方便的通过codex app来开发远端的项目，不过要配置好远端的codex cli。 
注意点 


1.codex app连接codex cli需要ssh免密，在贴主的背景下需要将windows下的ssh公钥放到ubuntu下的~/.ssh/authoriz...

@qiyuqingyun.shop，sso进入后先注测，方便下测登录，codex接码自行搞定

我在使用GLM Coding Plan，数小时内完成过去需要数周的开发工作，赠送你1张7天AI Coding体验卡，一起来用吧：智谱AI开放平台

因为文档不想随着代码提交，所以代码和文档在不同的文件夹。在开发的时候，当前工作目录就是代码的文件夹，请问要怎么引用文档呢。 
做过的尝试如下： 

在claude使用add-dir添加额外的文档目录，但是没办法使用@命令去索引文件。
将文档目录放在项目目录里面，因为不想提交文档目录，在gitignore忽略文档目录，也会导致@命令无法索引

[Screenshot_2026-06-10-17-54-49-26_99c04817c0de5652397fc8b56c3b3817] 
如图所见，跑满20x还是十分便宜的，跑满5x也不错