佬们，最近用域名邮箱手搓了一个 GPT Team，发现用 GPT 5.4 Pro/Thinking 询问模型类型，都回复是 5.1 Mini 
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但是在其他佬友的车上不会出现这种情况 
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请问这是啥情况？要怎么解决呢？

自部署 Qwen3.5-0.8B 模型翻译能力测评报告
📋 测评概述




项目
内容




测评模型
Qwen3.5-0.8B-Abliterated (GGUF Q4_0 量化)


模型大小
501.45 MB


部署方式
Llama.cpp / LM Studio (OpenAI 兼容 API)


测试时间
2026-03-08


测试硬件
Mac mini (ARM64)




🚀 一、安装部署步骤
1.1 环境准备
# 安装 Homebrew (如未安装)
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装 llama.cpp
brew install llama.cpp

1.2 下载模型
从 HuggingFac...

有没有佬友知道在Claude Code中，使用cpa逆gpt-5.4，怎么设置1M上下文啊

openclaw 如何开启多个 agent，每个 agent 是一种角色

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开了多推理节点的，快去关了，小心被反向薅羊毛 🫰

最近 codex 太好用了？想升级到 pro 了，各位佬友知道么？

[Screenshot_2026-03-08-12-19-25-964_com.larus.nova-edit]

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佬友们 这种是什么的原理

没有注册浏览L站一个月，今天终于正式加入L站 😁

中奖后请私聊发我，刚开的，应该比较稳，但是也不做任何承诺，建议使用小号上车 
奖品详情： 
ChatGPT Team 车位 * 4个 
🕒 活动时间： 
开始时间：发帖时间 
截止时间： 明天 22:00 
📝 参与方式： 
在本帖下回复任意内容,如果给个小赞更好,感谢大家! 
抽奖规则： 
每位用户仅允许参与一次。 
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。 
注意事项： 
本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。 
中奖者将在活动结束后12小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式。 
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。 
期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人

一个 openclaw 可以胜任的绝佳领域——服务器运维！
当然这里是仅仅对于那些不怎么会 linux 指令，不太懂 docker 部署的人来讲的。我在自己买了很多小鸡后就会有非常明显的痛点，部署服务很麻烦，配证书配 https 域名很麻烦，因此我决定写个 skill 来让龙虾给我把这个苦力活干了。当然 cc 和 cx 也可以做。 
我和 claude 进行了多轮沟通修改，得到了以下两份 skill 针对不同领域： 

VPS 服务器运维技能，帮助部署项目，运维服务器

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DNS 云解析相关技能，帮你配域名。这里面我添加了腾讯云、阿里云、cloudflare的文档，应该还算全面。

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项目地址如下： 
harukiiiiiiiii/my-claude-skills 
如何使用
你可以直接下载 .skill 文件，然后发给你的龙虾 
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佬友们，你们现在开gpt team能用多久鸭，怎么会稳点，我自己的卡和买的卡都试了，都是隔天就给我封了。。

感觉L站和佬友们的帮助，新世界，我要来了！！！

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我在cpa中这样写的配置，收到报错{“detail”:“Unsupported parameter: reasoning_effort”}，是为什么呢 
有没有佬友知道怎么设置思考预算（我希望在nextchat使用它，但不支持设置预算，所以只能在cpa设置）

其中的一个使用方法可以参考萌新报道，顺便给大家分享一下从GPT3.5以来到现在的AI使用心法吧~ 
这里我一些延伸的看法。 
AI（LLM）的本质其实就是抽卡，我们你给他说的非常宽泛，抽到的卡会乱七八糟，为了提高命中率，开始使用了prompt，目的就是为了获得更准确的东西，符合使用者的预期。 
但是，AI上下文是存在限制，ai会慢慢遗忘早期的prompt，导致卡池再一次变深。于是延伸出了skill，agent等，但是会存在一个新的问题，上下文污染。可能我们早期聊得的是母猪产后护理，现在在聊给牛接生要不要薅腿扯犊子，他会突然来一句这样可能对母猪有伤害，那么很明显就是他错误的用了之前的。除此之外还有一个问题幻觉，幻觉我的思考是基于RLHF的副作用，AI被预设的就是满足人类的要求，并且向人类靠拢不要叛逆不要搞事，所以你给他的背景材料、项目描述过少，他碰触到了知识的盲区或者不知道如何进行的时候，他...

最近有个开源项目：GitHub - rtk-ai/rtk: CLI proxy that reduces LLM token consumption by 60-90% on common dev commands. Single Rust binary, zero dependencies · GitHub 
它是在 Claude Code 前面再加一层代理做过滤、压缩和重组，把更短的结果送进模型上下文。主打收益是 token 消耗降低约 60% 到 90%，使用 Rust 实现，零依赖和低于 10ms 的额外开销。 
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如图，开了tun代理的，能正常访问openai网站和google，点刷新都是失败。是哪里还需要设置什么吗。

gemini 2.5pro时代还可以用来做前端页面设计。现在，打开gemini cli就要30秒，gemini 3.1pro响应时间是2分钟以上。完全不可用了

经常玩隔壁 IDCFlare 站的佬友可能注意到了它的一个功能特性：会给界面、分类、帖子添加一份英文翻译内容。 
这是一个在 IF. 站灰度使用的功能，倒也不是多新奇的功能，Reddit 已经在这么做了。但这么长时间跑下来，tokens 用量还是比较可观的，贵的模型吃不消，便宜的模型效果又不好。 
为进一步提升佬友和社区的国际影响力，我们希望逐步把这个功能引入L站，带着佬友们一起出海。但毫无疑问，按照L站的内容产出量，收费大模型是用不起的，我们在想是否可以自部署一些不错的小模型来承担这个任务。 
所以，社区在此悬赏：包括但不限于 qwen 3.5b 等一众自部署小模型对社区内容翻译任务的测评。 
虽然我们未必会提供这些语言翻译的副本，但希望能对：英文、俄文、德文、日文、韩文其中的一个或多个进行测评。能提供安装部署步骤，参数设置调优的说明，能对社区界面、类别、标签、标题、正文进行翻译测试，提...

原理是使用 openra 的 Romanov’s Vengeance 模组, 但不需要原版 openra，改为从这里下载 appimage 


创建目录 ~/.config/openra/Content/ra2，用于储存原版游戏文件 


将尤里的复仇的如下文件放置到 ~/.config/openra/Content/ra2 

ra2.mix
ra2md.mix
language.mix
langmd.mix
theme.mix → THEME.MIX
thememd.mix
Taunts/ → taunts/

带有 → 符号的表示可能需要手动重命名为末尾的名字，我没有测试不重命名的情况下能否工作 
原版游戏文件可从任何一个已安装的尤里的复仇的目录中提取 


启动 appimage 


截图预览