怎么解决，有没有佬遇到过的？被改成cn区后是不是基本废了… 
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新人报道，给社区的大家拜个小晚年了嗷~ 😀

如题. 
在使用站内的一位佬的注册机过后生成的是sso但是直接导入下面这个项目的时候提示导入失败. 

是这两种认证方式不一样吗?

在宣布联邦政府将停止使用科技公司Anthropic开发的人工智能工具几个小时后，美国总统特朗普就利用这些工具对伊朗发动了一次大规模空袭。知情人士证实，包括美国中央司令部在内的各地指挥机构都在使用Anthropic公司的Claude人工智能工具。尽管该公司与五角大楼之间的紧张关系不断升级，但该指挥部仍使用该工具进行情报评估、目标识别和模拟战斗场景，这凸显了人工智能工具在军事行动中的参与程度。美国政府与Anthropic公司就五角大楼如何使用其人工智能模型的问题已争执数月。特朗普总统周五下令各机构停止与该公司合作，国防部也认定该公司构成安全威胁，并对其供应链构成风险。（华尔街日报） 

https://www.wsj.com/livecoverage/iran-strikes-2026/card/u-s-strikes-in-middle-east-use-anthropic-hours-af...

几年前一直在用天猫精灵，很弱，现在不在内地使用，好像可选的又少了很多，有啥靠谱的接入大模型的能推荐吗？现在大模型那么多，国内也有DEEPSEEK豆包之类的，智能音箱这类产品好像不是很多？

使用 ClaudeCodeCli 进行开发，需求文档、PRD 文档太大，按模块拆分了内容也是比较多，并且模块之间有关联业务，开发过程中文档就占了大半上下文，导致每次问题处理一部分就压缩，生成代码质量过低？ 
想请教一下是否有本地知识库让 AI 有长期记忆或抽取关键知识？减少上下文。

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吾等小民没见过这种页面，属于是小刀扎屁股了
话说这种分析的话 放到地铁 车站是不是用途更广一些

原谅我这个新手玩家，昨晚折腾好久还是找不到问题在哪，不得不求助下各位佬了 🫡 
cherry studio配置 和 报错信息： 
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cc-switch配置 和 报错信息： 
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Macos上使用docker安装的CPA，导入了其他佬分享的Codex认证文件，也配置了代理 
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说真的，现在AI不仅能帮你写周报、画海报、写代码，甚至连你领导还没想好的创意，它都能出好几个方案，作为打工人的我略感焦虑

请问各位佬 claude code、codex、gemini这种cli工具怎么保存对话记录?

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联通的coding plan，是我见过最慢和最拉的服务商。 
我知道他免费，是大善人 
可是免费进去，用户用了一次卡成这样。把自己缺点全给抖出来了😂

如果你把微信输入法作为你唯一的一个输入法,当你开机的时候会完全丢失输入法(切换不到输入法) 
只能手动切到系统设置里面添加系统默认输入法(微软拼音)之后再删掉系统默认输入法,这个时候才能正常用

佬们，有没有手机日语实时翻译，我发现很多实时翻译都是只能在电脑上用，手机有没有这种的，或者自己开发如何实现。

好像还在测试 
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事情的起因是，有次遛狗发现一只小土狗在我家附近一小区附近，俩狗玩得还挺开心。从那之后，我发现这只狗天天在那，我一直以为是附近村里散养的土狗（因为它虽然不胖，但也不是骨瘦嶙峋的，毛也厚实），但是每次路过都能碰见它，有次带我家狗去玩的时候，看见一个大哥（应该也是经常喂它），我就问大哥是散养狗吗，大哥说是流浪狗，还给我指了指它的狗窝。之后我就经常去喂它狗粮和水。小土狗超级粘人，你只要站着不动，它走到你脚边蹭蹭你（这点像只猫一样，每次小土狗这样，我家狗就冲它叫，估计在骂它狐媚），然后一躺就让你摸它。 
前段时间，好不容易把我妈说动，说去带家里狗出去玩，也好几天没见小土狗了，顺便去看看它在不在。我们去的时候它就在，我妈就说它五官端正性子也好，就说它要是跟着走就养它，我确认好几次，发现我妈没开玩笑就偷偷引导它和我们走。 
刚走远快到十字路口了，发现有个男的在喊什么，这之后犹豫一会儿后就颠颠跑回去，和那...

前情提要： Google大善人每月送10刀gcp Gen AI & Cloud credits 
1月28日领的，怎么都3月了还没有第二个月的10刀credits到账？ 
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有没有免费的 gork 公益站，找到几个用不了，我只想用 Grok 的搜索功能

本来想弄一下，谁知道不行了

[!summary]+ 
大型语言模型（LLM）是一种对话式界面。因此，LLM 不仅能够在用户能够完整描述当前任务时提供帮助，还能通过多轮对话交流，帮助用户定义、探索和完善自身需求。尽管对 LLM 对话日志的分析证实，用户指令中经常出现描述不足的情况，但 LLM 的评估主要集中在单轮、指令完全明确的场景下。本文通过大规模仿真实验，比较了 LLM 在单轮和多轮场景下的性能。实验结果表明，我们测试的所有顶级开放权重和封闭权重 LLM 在多轮对话中的性能均显著低于单轮对话，在六项生成任务中平均下降了 39%。对超过 20 万次模拟对话的分析表明，性能下降可分解为两个部分：适配性的轻微损失和可靠性的显著降低。我们发现，LLM（语言学习者）在对话初期常常做出假设，并过早地试图得出最终解决方案，而他们又过度依赖这些解决方案。简而言之，我们发现，当 LLM 在对话中走错方向时，他们就会迷失方向，并...