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luwei (@luwei11)三级了 没啥好东西抽个webshare 2个月 ip 中发帖

🏆 奖品详情: 
[现金]:[20 支付宝口令红包]
🕒 活动时间:
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开始时间:[发帖时间]
截止时间:[2026 年 3 月 19 日晚上 11 点]
📝 参与方式:
在本帖下回复任意内容(如果可以点个赞就更好了 😋
🔍 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。**
坂本ですが? (@Sakamoto)【声破天】Spotify本地PC客户端有办法去除广告吗 中发帖

最近被人安利了spotify,有佬知道不开会员情况下如何跳过广告吗
debug (@codeboom)AI坏事做尽! 中发帖

标题开玩笑的,AI真的有很大的作用,但是…… 
AI坏事做尽!不仅使得内存硬盘等等的设备涨价,连皮卡丘都变浅灰色了
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Aminuosibada求职求助,春招该怎么准备呢? 中发帖

佬友们,我是应届毕业生,学院本,想请大家给我一些建议,秋招的时候颗粒无收真的让我很恐惧了,目前春招的情况也不乐观,到现在连一场面试也没有约上,基本上就是海笔,然后感谢信,我一般用的招聘软件是BOSS,之前的投递比列还是10:1左右,现在都快要20:1了,拜托佬友们给我的简历一些建议,还有就是我需不需重开一个账号来投递简历呢? 
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𝓜𝓸𝓷𝓲𝓬𝓪 (@_Monica)现在AI测试岗位需要学习什么知识啊?有大佬能给个方向吗?好迷茫 中发帖

我的工作是软件测试,目前离职在找新工作了,发现了有很多AI软件测试的岗位在招聘,却不太敢投递,本人目前非常小白,仅仅停留在会使用AI工具的阶段….看大家讨论的我都听不太懂,但是挺感兴趣的,想学习多一点,可是不知道怎么下手,有没有佬友可以帮助我一下,给我指引一下方向,实在是非常感激!下面是其中几个招聘岗位的要求的图片。 
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bunny (@demo_le)谷歌不信任用户证书了吗 中发帖

reqable安装证书,开系统代理,谷歌直接没网,edge正常 
把证书手动放要谷歌的用户信任证书也不行
@stevessr欧盟成立 EU Inc. 以加速欧洲企业创建(最快48h成立) 中发帖

https://www.reuters.com/business/eu-inc-proposal-seeks-rival-us-innovation-by-easing-startup-creation-2026-03-18/ 

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布鲁塞尔3月18日(路透社)–欧盟委员会周三提议,允许企业在短短48小时内成立,并按照欧盟27国的单一规则运营,以缩小与美国在创新型初创企业方面的差距。
该提案是欧盟为提高 27 国集团的竞争力、避免输给美国而采取的更广泛措施的一部分,许多欧洲初创企业迁往美国是为了在一个更大、受单一公司法管辖的统一市场上发展壮大。
wm(猫猫头大帅哥的饲主) (@wuming)qclaw传奇之 你是谁花了63k token 中发帖

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在真的是人吗,这个消耗
4kw是摆设对吧
th31ov3被ai助手创飞了 中发帖

如图 
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本来想让清一下 session,然后告诉我说我没权限,然后被 ai 创飞了哈哈哈😆😆😆
佬们记得调教一下 openclaw😋工作时要称植物😆
放一张和朋友的图
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😆
@stevessr三星将会向AMD供货HBM4内存 中发帖

https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2026-3-18-samsung-and-amd-expand-strategic-collaboratio.html 

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2026 年 3 月 18 日,韩国首尔和加利福尼亚州圣克拉拉市–三星电子有限公司今天宣布与 AMD 公司签署了一份谅解备忘录(MOU),以扩大双方在下一代人工智能内存和计算技术方面的战略合作。
签约仪式在三星位于韩国平泽的最先进的芯片制造基地举行,AMD 主席兼首席执行官 Lisa Su 博士和三星电子副董事长兼首席执行官 Young Hyun Jun 出席了签约仪式。

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-18/samsung-agrees-to-supply-next-generat...
热爱学习 (@shuchong)付费资源 sora 模型怎么能够正常用呀,批量逆向的 中发帖

付费资源 sora 模型怎么能够正常用呀,批量逆向的
朱高祖 (@Jimmy_Chan)Any最近是不是太多人用了? 中发帖

有点熄火啊,回复一个你好要1分钟。 
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leslieCheunggrok2api生成视频无法访问求指点! 中发帖

如下图所示,生成的视频无法访问,请佬们指点 
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wanjia怎么学习使用win 中发帖

我不知道这个标题问的对不对,我虽是电信专业的天天用电脑敲代码做比赛的小项目,但实在对各类文件作用还有文件应该待在哪个位置完全一窍不通(这属于是win操作系统的问题吗),比如说昨晚我要给同学下一个vscode,我以为我用它这么时间配置起来应该很轻松,但我操作起来才知道原来自己根本是个fw!  在安装时我尝试切换安装路径到E盘,但一直提示我没有访问权限(同学说他没有对这些盘做过任何其他设置,其实我自己也遇到过这种情况)但我问了ai查了查视频对着教程操作发现也是一样的提示,同时也因为担心安装到其他盘后会不会出其他别的问题,就硬着头皮安装到c盘了(对不起同学我以后不确保自己会再也不随便操作了),最后也没弄懂是什么原理。 
关于以上,我是想好好学习一下相关内容,现在我连c盘都不会自己清害怕删错文件,有时候装软件有的步骤能装在其他盘,同一个软件其他安装步骤却可能必须装在c盘
有没有好的书或者网课可以...
moduer【公益分享】自己搭了个国内直连的免翻API,每人免费送5刀额度,供佬友们日常轻量使用! 中发帖

各位L站的佬友们好呀! 
最近自己在折腾大模型 API 转发和计费系统的搭建(主要是为了学习和自用)。深知平时在国内环境调用官方 API 经常需要挂梯子,非常不方便,而且有些小项目或者日常测试为了买一点额度去搞代充也很麻烦。
本着 L 站“开源互助”的精神,我把做好的这个 API 开放出来,作为一个纯公益性质的项目分享给大家。完全免费,没有套路,主要是希望能帮到有日常轻度调用需求的朋友
🌟 核心亮点

🚀 国内直连(免翻墙): 接口经过了优化代理,国内网络可以直接调用,不需要配置任何复杂的网络代理。
🎁 免费额度: 注册即赠送 $5.00 的有效 token 额度。(按正常调用频率,足够日常测试、写代码辅助、个人小工具使用很久了)。
支持的模型: [在这里填入你支持的模型,例如:支持 GPT-3.5-Turbo, GPT-4, Claude-3 等主流模型]。(具体倍率和官方一致/...
LGG G怎么还能用到5.4thinking,之前都用team,没两天就炸了 中发帖

之前都用积分上车,两天炸就换新车,现在积分好像没了 
用佬们的公益站接cherry studio吗
还是有什么更好的方案 🫠
墨漾 (@NBYANG)目前AI的应用,普遍方向都是降本,实际的增收并不明显. 中发帖

AI发展至今, 真正的收益体现在降本上, 而不是增效, 更别说增加收入了. 
对于大部分企业来说, 业务就这么多, AI不会让业务变多, 也不会让收入变多.
AI带来的效率提升实际上是让项目可以更快的交付, 但是交付之后员工空闲的时间, 在管理层面看来是浪费工资.
所以很多企业目前应用了AI之后第一件事就是裁员…
员工的工资没有变, 企业的产出没有变, 钱都进了老板的腰包, 失业的人变多了.
之前的几次工业革命, 都是新增了大量的工作岗位, 而这次AI革命, 却是消失了大量的工作岗位.
接下来会怎样呢?
leee佬们,这个部署模型的话还有什么优化空间吗 中发帖

操作系统Ubuntu 22.04 LTS 
内存128G
显卡2张5090 32G(不是我买的,虽然同等价位可以用Pro6000)
存储2T(系统盘 /) + 4 T NVMe SSD(数据盘 /data
CPU:W7-3465X
目前部署的是这些
vLLM部署: Qwen3-32B-Instruct int8、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-int4、bge-m3 FP16、bge-reranker-v2.1 FP16、Qwen2.5-VL-7B INT4、uie-base、PP-OCRv4、chinese-macbert-base、nlp_contentsecurity_bert_base、Whisper-large-v3-turbo
RAG 知识库、业务 API 调用(OA/ERP/MES))
向量库Qdrant
Open WebUI
Di...
@fffaaancy求推荐带宽大些的服务器 中发帖

如题,各位佬推荐一台10mbps+的境内服务器,想拿来跑远程桌面和内网穿透,CPU内存什么的不咋重要,有没有便宜点的😳
dalvqw【起来重睡学算法 Day10】大模型算法全栈理论篇第四章:注意力机制与Transformer 中发帖

今日无事 勾栏听曲 L站水文 😀 
23 天入门大模型算法
原项目如下:


在线阅读地址:LLM 前世今生
第二节 注意力机制
在上一节的结尾,讨论了标准 Seq2Seq 架构存在的一个核心缺陷:信息瓶颈。编码器需要将源序列的所有信息,不论长短,全部压缩成一个固定长度的上下文向量 C。这种机制在处理长序列时,很容易丢失序列开头的关键信息,同时也无法让解码器在生成不同词元时,有选择性地关注输入的不同部分。用上一节提到的对联任务举例,当上联是“两个黄鹂鸣翠柳”时,期望模型在生成下联时:

生成第一个词“一行”时,主要关注上联的“两个”。
生成第二个词“白鹭”时,主要关注上联的“黄鹂”。


但是标准的 Seq2Seq 架构的模型在生成“一行”、“白鹭”、“上青天”的每一个词时,所依赖的都是同一个、包含了整个上联概要的上下文向量 C。模型缺乏一种动态的、有倾向性的“关注”能力。为了解...