求一个问题，ldc在hub使用的差不多了，怎么多搞点ldc，最近充值积分到ldc，算了下一次请求都几个ldc了，充值的不够用，有啥办法弄点积分，rmb可以换不 🤣

请问各位佬的5.5pro都是在哪里购买的，有没有非官方渠道，私密性强的，安全的渠道，想用来写小论文 🤓

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比二手便宜 :tieba_025:

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

大家都知道AI平权. 
起码L站知道. 
但是你同事不知道,你在这样的环境下直接从小鸟逆袭到资深工程师. 
此时你应不应该藏ai? 肯定需要. 
最佳做法 告诉同事使用deepseek. 
你的model映射为deepseek 实际路由gpt-5.5 
否则等待你的就是 无尽的 售前客服 售后客服工作. 
你应该跟他说 好的人类大脑才能驾驭ai. 
好好提升自己. 
否则等待你的是无尽的内卷. 
当工具暴露出来,那你也没有优势了. 
😳 
活生生把龙王剧本 玩成了牛马剧本

关于最近的codex重置活动，据我所知应该是给plus、pro用户先送了一次，然后邀请还有三次 
有没有佬知道如果我新号开通plus或pro会员，能获得这一次或者三次吗 🧐

想请教下做中大模型微调的一些选型问题。 
我现在在做一个训练流程，主要是： 

QLoRA 做 SFT
再接 DPO 做偏好对齐
CPT 可能会补一点领域语料

base model 目前在纠结 27B vs 32B（比如 Qwen / Yi 这一类），也欢迎有更好的同级模型推荐。 
我主要想问几个实战问题： 

27B 和 32B 在实际效果上差别大吗？比如生成质量、推理能力、稳定性这些，会不会已经是明显两个档次？
在 QLoRA + DPO 这种训练方式下，这两个规模在云端训练（A100 / H100 这类）成本和效率差多少？
如果是长期迭代训练（多轮 SFT + DPO loop，不是一次性训练），一般更推荐用 27B 还是直接上 32B 做主力模型？
另外想顺便问下，大佬一般做这种训练更推荐用哪个云平台？ 
比如 RunPod / Lambda / AWS / Azure / 阿里...

这两天有人开通嘛，是月限度还是周限度呢，之前开通的一个team号额度不够用，中转站也不行了，想自己开通一个用用一个卖掉

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试了几次处理问题都是一会儿就断了，而且当前会话就不能重试继续了

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飞书加入群组即可

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从一开始每天几十万，没什么事可用，到后面一天几千万，再到现在一天能跑十一个亿，我才大一，我都不敢想象等以后我要是没有Token蹬了我要变成什么废人 😭

我的几个测试实践方法如下，希望能对佬友们有帮助： 
1，我先在报错会话切换使用了rawchat公益进行了一轮会话（响应极快但额度少消耗也飞快直接把三小时限额干完了，(RawChat公益站，今日免费发放10000份60刀的订阅)），然后换回来any就丝滑流畅不报错了 
2，继续在原对话重复试发同样的指令（我是第三次就成功了）或者队列发多个继续（然后等他自己跑就行，感觉不太稳定） 
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3，开新会话（实测依旧不稳定，需要“继续”队列），分支会话（实测无效，依旧报错）

现在好多公益站都限制claude code和codex，但是我用的是opencode，这方面好难受 
主要是为了opencode的远程操控功能所以才不愿意换的，有没有啥招可以伪装一下？ 
（我纯自用，无任何不良心思）

在cc里面，一个你好，一个context 就干了300k，不知真假 
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无aff，直接图片里面那一块，不输入后续邀请码就行

不想用反代，担心被封，ccx 还需要重新登陆,有佬可以介绍下怎么丝滑切换的软件没？

用4.8review一下代码，直接就搞成这样 
 [2950028a-a0f1-4861-90a1-23a945db47aa] 
了

母亲节给妈妈送了运动手环，她很喜欢。父亲节想送点同价位的电子产品或养生用品，之前送过按摩仪耳机茶杯，想看看佬们有无其他建议，或者已经成为父亲的佬收到什么会比较开心 
他比较看重实用，价位300-400吧

混迹 Linux.do 有段时间了，终于差临门一脚就要升三级了，开心！ 
趁这个机会，给大家安利一个我私藏很久的神奇系统——只有 1.44MB 的完整操作系统 KolibriOS。 
没错，你没看错，就是 1.44MB，刚好塞进一张老式软盘的那个大小。 
现在的 Windows 11 动辄二三十 GB，装个系统比下载一部 4K 电影还夸张。 
即便被称为“极致精简”的 Tiny Core Linux，带图形界面也要 23MB，纯命令行版 17MB。 
但是 KolibriOS，整个系统就 1.44MB，却拥有图形界面、网络、游戏、文件管理器……一个不少。 
这个系统的前身是 2000 年的 MenuetOS，后来开源社区分支出了 KolibriOS，名字取自蜂鸟，主打一个“轻快”。 
因为它几乎是用纯汇编语言写成的，所以开机快得离谱，几秒钟就进桌面。 
最低只需要 8MB 内存就能流畅运行...

今年1月份投稿的Elsevier论文，今天终于中了，特作纪念。 
说来惭愧，这篇论文还是24年7月份开始构思和做实验的。因为实验结果一直不理想，一直拖到25年才终于定下初稿。一开始投的1区，后来不出所料被拒了。继续修改投了现在这个2区（具体的名字就不说了）经过二审后终于录用。直到现在打开doi号看到自己的网页版和可以下载的pdf版，依然还有一种不真实的感觉。这是我的第一篇论文，我还是很用心的，像是自己的孩子一样。至于论文是什么，我就不给佬们献丑了。 
最后祝L站的佬友们，也能论文顺利，一投就中 💪

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