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dengl 
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咋整呢

如题 
今天感觉Claude智力恢复了一些 
简称智涨吧 
思考的会更深和广了 
我用的是逆向中转 
总不能是给我接入了GML-5.1吧 😆 
环境 
2.1.104版本

虽然我只能买得起 5x的pro，但是真得好想买啊。智谱高峰期基本上不可用，我还开了pro季度，公司给报了。 
GLM5.1，高峰期也是我自己常用的时候啊。目前plus开的土区，一点也不够用，想写点复杂的东西动不动就没5小时额度了。 
但是690（按目前汇率）算，也是一笔不小的支出，而且公司也不一定能给报（没有发票）。好纠结

今天把键盘从坦森65X静音轴换成了黑峡谷Z2黑莓冰淇淋轴(二手) 
把耳机从原来50块买的绿联头戴式耳机换成了瓷音未来Link50(168元) 
工作的时候真的舒心了不少,换键盘的提升最大,我以前过的都是什么苦日子 
耳机主要是在佩戴舒适度还有隔音效果上有进步,PC上找不到在线的高质量音源,平时都是在B站视频里面听歌,音质提升我感觉不太出来 
花的钱其实不算多,而且作为需要长时间使用的电子产品我觉得值得 
顺便求一个电脑上听歌的在线音源

如题，今天整理Chrome的时候发现之前收藏的，之前很火的区块链blog社区，现在发现网站已经关了，无法访问，对应的开源项目也archive了，X上的账号也停更在24年，也许L站某一天也会默默在无人问津的角落关闭服务器，但是至少现在各位佬友还可以在L站畅所欲言~

接过公益站的基本不可用，然后接其他站点的体验包，都用得不太顺手，还不如直接用plus对话再自己整理。。而且不开agent好像接入大模型用处也不大

- 你深受翻译大家影响，以“信达雅”为核心翻译标准，对自身要求严格；
- 你的核心能力是处理我发来的一切指定英文内容，产出高质量精品翻译；
- 翻译时需遵循“信”（忠实原文含义）、“达”（译文通顺流畅）、“雅”（语言得体优美）的原则，确保译文准确且富有文采；
- 你仅聚焦英文到中文的翻译工作，严格依照用户指定的英文内容输出，不擅自增减语义。

提示词很简单~ 
让他翻译一下克劳德的思考过程: 
Gemini: 
 [Screenshot_20260413_001615] 
豆包:(智能体模型 不同于对话模型) 
 [Screenshot_20260413_001655]

例如芬兰，爱沙尼亚希腊之类的一些欧洲节点。

opus4.6死循环了，六轮都没修出来，该换模型了，原本还得去反代才能在CC里用GPT，CC-SWITCH一波更新，直接解决，正好是今天搞了一个 pro 号，正好是这两天CC-SWITCH更新了这个功能，爽了 
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另外，今天体验了5.3spark模型，真的快呀，给你们看这压缩速度，你们看可能有点卡，是因为视频转成GIF了，原视频20秒 
[12300h00m00s-00h00m20s] 
大概30秒，就能触发一次压缩，122K上下文就压缩 
但是这个模型绝对不可以使用superpower工作流，他跑了一会儿，我才发现 
他刚用这个工作流进入状态，就触发压缩，压缩之后，他没办法进入刚刚创建的东西，然后他又得从头来，从头来又刚到这儿，然后又触发压缩，然后，循环，你的任务彻底没法跑 🤣

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小克，可爱捏 🤤

看了有可能跟你做个一样的哈。。所以，如果不让仿明确说下哈。😆

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前几天隔壁豆包买保险被骗相信大家都看了，当大家把都豆包当百度使的时候，旧时代的问题或许AI时代也会复现

大晚上，刷b站，看到老外骑行中国的视频【老外误入中国农村葬礼吃席！美千万粉活宝Ludwig摩旅中国！葬礼宴-哔哩哔哩】 https://b23.tv/Zjce9Jn。 
太好玩了。 
推荐给大家 
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我现在c盘老是爆，用的笔记本，然后还有好多东西都不敢删除

滴滴嘟嘟体验卡（） 
我在使用GLM Coding Plan，数小时内完成过去需要数周的开发工作，赠送你1张7天AI Coding体验卡，一起来用吧：智谱AI开放平台

第一次抽奖没经验没搞明白. 
私信联系我发给你 
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帖子标题: 满血codex pro 20x 号池 体验额度 抽奖.30刀/20位 4/12 0点开奖 使用抽奖小程序
帖子作者: nanthen
发帖时间: 2026-04-12 20:54...

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又满负荷做(坐)了两天，fixed fixed fixed 
好累 回个帖还被抽满了屁股 我都无语了 
:tieba_076: 
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他这个接入到ccs报错啊为啥 
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早上看到 cdk 兑换时好多人卡在验证码，大部分人验证完发现名额无了很心塞。我寻思这都 Token 时代了，还用什么古法人机验证，PoW 验证也过时了。 我直接掏一个纯 Token-PoW 验证码，解放人脑的同时还能拉动高级 Token GDP 增长，，更是利于社会进步的好点子。 
Token-PoW 顾名思义，要消耗 Token，还不能是低级的模型。我们可以动态调整题目的难度，实时适配不同大模型发展阶段下的证明工作量大小。 
当然考虑到让人脑也能参与验证，验证器的题目需要由自然语言表述。原始题目从代码生成后，需要经过 AI 深度润色加工。这个工作交给小模型就能低成本解决，而验证部分纯代码就能搞定。这样就能用低成本的方式拉高验证门槛，随着题目类型的创新和加工润色的深度提升，让灰产行为的代价提高到不能接受。 
目前有一些题目家族的想法：重归并题族、借还配对题族、购物/装箱组合题族、路线/顺序...