佬友们，软考架构出分了（48-42-48），案例没过，算法工程师一枚，没啥开发经验，求教大佬们，案例该咋准备呀，成无头苍蝇了。

不知道为什么又被偷授权文件了，现在 cpa 策底的只对白名单开放，几天了没有异常，CPA 的授权文件全部重新授权登录了，但是额度还是在被使用，用了一次周限加 2 次重置机会，今天重置了又把我的 5 小时用了。 
我跟确信我没在用，但是几个号的额度都一直在跑，难道要先改密码吗？

【微信小程序虚拟支付问题】：请教下 已经接入虚拟支付的说声，简单吗？ 
我自己测试着提示：微信版本过低，请升级版本，苹果的还拉不起支付弹框。你们遇到过吗，咋解决的

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如题，作为专硕研二的我，因为论文的实验结果不好老师说先发一个软著达到毕业条件。本人上周花费三四天的时间将自己的论文项目整理为软著，本着软著好毕业的情况下我也是只参考了组内前辈的经验直接将他们的文件喂给Codex，按照相同风格生成了一个，源代码也只让Codex读取了所有代码整理出来750行左右的关键代码。今天欣喜若狂的找到校办盖章，一切都整理完成后准备到了签字盖章页，看到如图的新规**“未使用AI开发编写代码、撰写文档或生成登记申请材料”**，一下就给我吓一激灵。 
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我想请问各位佬友，用户说明书让Codex生成的，并且喂给AI后出现70%左右的AI率。现已提交申请。请问大家，我是否需要重新修改提交用户说明书以及源代码呢？如果有代理公司的佬友，可以私我交流（可小有偿）

graph TB
    %% 定义样式
    classDef base fill:#f5f5f5,stroke:#ccc,color:#333,stroke-width:1px;
    classDef money fill:#e1f5fe,stroke:#0288d1,color:#01579b,stroke-width:2px;
    classDef win fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20,stroke-width:2px;
    classDef lose fill:#fbe9e7,stroke:#d84315,color:#bf360c,stroke-width:2px;
    classDef harvest fill:#fff3e0,stroke:#f57c00,color:#e65100,stroke-wid...

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https://dash.pqjc.site/api/v1/pq/9187b01348e8298e3bc9b6364e4b1ead 
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今天使用glm5.2开发一个分析飞书文档的功能，入口是vscode的CC插件。 
吐槽点如下： 

我要部署到CF，它没给我考虑别人使用的场景，直接无鉴权上，我配置API后，所有人都可以用
编码期间，自己无限循环在检查，直到我感觉时间不对劲，手动停止，再回复继续才完成。
问题处理时间奇慢，一个小问题，十几分钟才处理完
UI设计阶段,审美布局比较差。一个简单功能，初次做了三个页面，一个配置，一个历史，一个主页面。

不知道是不是火山的掺了水，还是本身GLM5.2就水

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如题，急需可以稳定生成4K image-2的站点。接受付费。如果哪个佬有，可以私信。感恩

看了青龍聖者的文章《GLM-5.2 背后的秘密可能并非蒸馏，而可能是闭源模型所构建的数据飞轮》感觉中转站到底有没有漏数据倒是次要（本来也没法证明）。重要的是提出了一种有趣又合理的推论，即： 


假设中转站会出售用户使用先进闭源模型的数据，给开源模型训练 


在无法访问的地区，也愿意费尽周折走中转用上先进模型的用户，专业性更高、场景贴近现实、调用信息也更有价值 


所以先进闭源模型的围墙，反而可能导致原本官方才能获得的输入和输出数据，源源不断地流出给原本要防的对手 


我认为更重要的是，围墙越高、这种效应越明显。现在还有不少境内用户是直接买官方的服务。如果未来KYC进一步严格，只有更专业的势力才能对抗风控，会把这些人也逼去中转站。在导致价格水涨船高的同时，相当于通过价格杠杆帮中转站进一步提纯数据质量，有效信息的密度搞不好比官方自己还要高。 
这个帖子的评论区也挺有意思。有人问这样岂不...

我有一个母号（目前空间里面就我一个人，科研自用，是我的大号，一直在稳定使用） 
找到方法的话，我也想拉点人

想做一款 AI应用，如果想要真正的合规，要满足避免数据出境，要大模型备案这些的话，是不是只有硅基流动才符合啊？有没有其他的类似于openrouter的国内合规的AI中转站啊

以前御三家虽然很强，但是因为国外对国内的封锁感觉没有对国内造成太致命的冲击，但是如果国内的开源模型能力普遍超过gpt-4，claude-4.6opus，会不会造成互联网企业一波史无前例的裁员潮

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各位佬好， 
最近在做一个小玩具，场景里涉及到聊天对话，文本模型接入的是deepseek v4 flash，再接一个TTS模型转人声。 
TTS目前试过本地部署的index tts 2, qwen3 tts, moss-nano 
也尝试了mimo tts 2.5 
总体感觉下来index tts 2最强，支持音色克隆，情绪控制，人声效果也很好，可惜部署要求太高，5090显卡（租的算力平台）生成都需要很长时间 
moss nano最快，但明显有ai感 
qwen3 tts慢，人声效果中等 
mimo是在线免费的，人声效果也不错，但是情感控制有些问题，经常出现一句话里都是一种情绪，或者不带情绪（情绪标签偶尔不生效？） 
后续部署是想搞一台服务器，不带gpu，所以只能跑cpu或者在线模型了🤣 
想请教各位大佬有没有什么模型推荐，或者有更好的方案🙏🙏 
三色图原理我懂的🤣  不过还是有侥幸心理。 ...

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今天刚重置的额度，早晨开始用的  一上午 5小时限额用完，看了一眼周限额用到了80%，下午用到现在周限才扣了百分之10？？？