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Hewlett Borg 在 AI 时代你们是怎么开发前端页面的？ 中发帖
作为一名后端，前端开发我是真的不会写，写的太烂了，没法看。有时候自己做个工具自己都看不下去了。现在有了AI，我是直接截图个同行的发给ai让他帮我写。但是要调优很久才相对满意点。
最近image2出来了，能生成出高大上的设计稿图，丢给ai根本没发还原。请问下大家对于这种情况是按流程来。找UI设计师画图，再找个前端开发吗？ 还是如何处理好，给点建议。谢谢佬。
CQdark 在 Codex 上下文和token用量的关系 中发帖
昨晚用codex改个项目，一共弄了十几轮，今天一看token炸了啊，一下子空了10个free号，花了80M的token，从sub2api的统计看，每次请求缓存都400多K。codex 默认启用的是1M上下文。今天新开了对话，token用量一下就降了。想请教下佬们，是不是codex上下文弄成256K，能节约一些token啊。附用量图
[image]
想无msn (@lzz0836) 在 Windows 安装 Hermes Agent 对接微信机器人 中发帖
根据站内佬友的文章和查询gpt，终于养上马了，把操作步骤分享一下~
官方文档：https://hermes-agent.nousresearch.com/
1. 安装前准备
1.1 Windows 侧要求
windows基于wls安装，需先检查是否安装了wls
检查 WSL 状态：
wsl --status
已安装：
[image]
如果提示没有安装 WSL，按下面步骤继续。
1.2 使用官方一键安装
以管理员身份打开 PowerShell，执行：
wsl --install
默认会安装 WSL 和一个默认 Linux 发行版（Ubuntu）。安装完成后，按提示重启电脑。
[image]
1.3 确认使用的是 WSL2
wsl -l -v
如果 VERSION 是 1，切换到 WSL2：
wsl --set-version Ubuntu 2
...
sevensw (@7Seven) 在 【求推荐】Python 新手求指路：有哪些适合纯 NumPy 阶段的练习题库？ 中发帖
各位大佬好！
我最近正在学习 Python 数据分析的基础。目前的进度是：刚刚学完 NumPy 库的基础操作，但还没有开始接触 Pandas。
感觉光看教程手有点生，想趁着现在的进度，找点题目敲敲代码，巩固一下数组操作、切片、广播机制这些概念。
请问大家有没有适合我目前这个阶段的 纯 NumPy 专项练习题库 或 刷题网站 推荐呀？提前感谢各位大佬指路！🙏
幽燕 (@Jianfreespaces) 在 ai发展太快，感觉自己要被替代了怎么办 中发帖
从codex到claude，我用了新发布的codex5.5后，代码几乎都不用自己动手了，给详细的文档就可以写好了，好焦虑啊
AZ (@ydq) 在 [55分]0刀卡 有需要额自取 中发帖
送一张刚开的0刀卡，时效一小时
5317900657202394 2031 04 820
211 South 9th Street, San Jose, California 95112, United States, San Jose, California 95112, United States
Dowad (@lewarh) 在 佬们，日常玩游戏吗，感觉二游不肝不氪的开始阶段最好玩 中发帖
惊喜的是，还有 mac 版本。就是下载量和内存占用比手机大好多，开最高画质还卡。。。
里边还支持‘开滴滴’，感觉有点儿意思
[2e04230cedcc09c0bc7d149410e7c9f4]
[e09bb54b8fd23f9d72e0ead25edee2f3]
[1d688cc5be1ed54c935d3dbb8d774c3d]
lamb (@lamb031226) 在 想找几个学过solidworks ros和gazebo仿真的佬友 中发帖
想找几个学过solidworks ros和gazebo仿真的佬友 我想做一整套可以ai去建模 搭建urdf仿真 然后可以在gazebo数字孪生 后续对接ros去对接硬件这样的 我说的很潦草 技术栈介绍不是很明显 看看有没有志同道合佬 可以从我只言片语里面理解我意思 然后一起搞着试试的
明太祖 (@HandsomeY) 在 佬友没有，有没有 独享宽带好用的服务器推荐啊 内容有点擦边 不敢用大厂 中发帖
如题：佬友没有，有没有 独享宽带好用的服务器推荐啊 内容有点擦边 不敢用大厂
万能的佬友们救命，在雨云买的裸金属直接给我封了，说 DDOS 黑洞了
@x1a0y4o 在 DeepSeek V4 非专业解读 中发帖
从DeepSeek V4 个人技术前瞻继续讨论：
终于经过望眼欲穿的等待，DeepSeek-V4千呼万唤始出来，发布以后，回看此前的前瞻，还是有些出入，最期待的也最需要修正的部分是对Engram的预期。从V4技术报告来看，也许笔者的预期过于乐观，在这一代中暂时没有条件落地应用。不过条件记忆、知识检索解耦、模型内部稀疏访问等问题仍然值得长期跟踪，也许在DeepSeek V4.5出现也未可知。
回到正题，本次V4的主线围绕百万Context，并降低了训练和推理的综合成本，实实在在的体现了报告标题Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence。具体参数不再赘述，报告的开篇图片就提到了在 1M context 下，V4-Pro 相比 V3.2 只需要 27% 的单Token推理FLOPs和10%的KV cache；V4-F...
花颜 (@HuaYan685288) 在 京东plus积分羊毛，如果不用可以卖 中发帖
佬们，本人发现plus开通会员的积分可以换羊毛的，也是朋友告知，现在告诉各位佬，如果积分不用可以去闲鱼卖掉
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