我只能想到两方面，一是用户信息收集更方便，二是获取语音相关的模型训练数据。有没有大佬分析一下。 
之前互联网时代好像没有很多大厂往输入法方面卷，所以我感觉可能是为了获取训练数据？

rt,之前那个漏洞，麻烦用过的老哥试试，还能用吗？Astra被下了，测测其他的，包括5.6 Sol 
“想找找在外面的人帮我测一下是不是确实被堵了”

之前一直在养pro，打算稳定半年后再升级max。没想到3个月后就尬了。 
iOS内购，一直登录App，没有用过cc，IP稳定美家款。 
如果不走iOS，用标准US实体银行卡，仅在电脑浏览器中使用Claude，不安装App；找一台OVH等服务器，固定IP登录cc。 
会好一些吗？

毕竟听不少人都说输入法会偷偷记录用户的输入习惯，为什么没有大佬做过这种自托管自部署的输入法呢

五分之一的价格超越astra…希望还能有百万大学生活动（

论本次 GLM 智谱的接口的上传门的最佳解决方案是什么？ 
答：当然是官方宣称是接口的全面由 GLM 尚未公布的神秘模型 GLM-6 开发。开发过程中，GLM-6 无意往接口的里面加了一个后门，于是这次智谱也是刚刚发现，奖励那个发现这个问题的人超大杯的订阅套餐。 
然后宣称：新一代的 GLM-6 已经让负责人仿佛看到了氢弹爆炸，一瞬间瘫坐在椅子上。 
特此宣布，因为最新版本的 GLM-6 已经可以做到直接黑掉 GLM 自己的系统，因此暂不发布，暂不公开给普通用户使用，先发个 PPT

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Continuing the discussion from 看zcode有感梁圣高瞻远瞩: 
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观  ZCode免费云服务 回应有感 
不知道真假的闭门会议曾记录： 
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另外得说一下，这个回应三句话有两句胡说八道，站不住脚的。

看到很多佬反应Pi这个Harness的缓存命中很高，想要尝试一把，感觉十分简洁 
整体感觉很像是vim，开始光秃秃的后续自己完善自定义一些插件快捷键之类的 
所以，希望各位佬可以分享一些Pi的使用经验

主板：云星Matx-C246 支持8/9代酷睿/至强E-2100/2200系列 
四网口（三个i226v一个i219） 
双M2 NVMe协议 
4条DDR4内存槽 4条PCIe插槽 
9相供电 8个SATA接口 
固态：西部数据SN520 128G 2242 转 2280 
散热 ：冰曼MC45下压式CPU散热器6热管 
内存：金百达ddr4 4gx2 2666 
CPU：E-2124G 
机箱 ：疾风知N10 NAS机箱 10+2盘位 MATX主板

前两周google play打算绑定中行visa借记卡订阅gpt， 
或者支付失败，或者绑定失败，最后只绑用信用卡支付的。 
现在又重新绑了一下，过程中没报错，想试试能不能用， 
大家能不能给提供个消费的方式，最好有用，或者数额不大， 
因为里面就3000日元。

本人目前大三，大二在学长的引导下入门了ai，也用ai去做了几个竞赛，但是整个竞赛这样下来好像并没有学到什么东西，只是一味在跟着ai走，让ai去借鉴别人的优秀作品，我不否认ai让我做东西的效率高了好几倍，能十几分钟做出我本来要花几个月去学的东西，但是感觉少了一些参与感，只学到一些浅层的概念，遇到问题也只会告诉ai让它解决，所以现在很困惑。虽然做出来的项目也拿了奖，但是感觉在以后的面试中被提问也很难答出来，所以想问问佬们的看法。（我也想过要不要先让ai做完再自己学一遍，但是懒货发现做完自己就很难有动力去看了，最多只是粗略的过一遍）

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搜索过相关的帖子 仍然没解决问题

刚才仔细地看了看关于这次 zcode 的上传事件，也就是这个“上传门”的各个资料，发现对于整个 Git 的快照、加密、哈希、断联和这一整套 workflow 下来，竟然做得相当完善，甚至都考虑到了断联情况。 
要不是这次因为内存原因不小心泄露，我估计还能藏好一阵子。 
突然发现，就这么一套完善的流程，好多国内的小 Agent 应用的核心 harness，都做不到 zcode 的上传功能这么完善。

国内除了tailscale zerotier 还有哪些更好用的。懒猫微服用的是什么原理啊？貌似很强。

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天塌了，之前还是 300G，现在又缩到 10G 了

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sub2api显示上有返回模型是gemini-3.8-flash-control，这个是啥喃，没见过啊

[9b6b84d35db734fec2f78b6c7d4cc214] 
我使用ssh登录我的服务器让Claude自动帮我装cpa然后进行登录测试，弄完了给我发了个报告，报告的开头：⚠ 先说一个我造成的副作用，Claude你人还怪好勒，谢谢你让我休息半个小时哈。

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