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idol 在 RTK (终端上下文降噪利器) 中发帖
随着越来越深度地使用 AI 编码助手，大家肯定遇到过这个“隐形痛点”： 当 AI 自动执行 git diff、编译打包或跑测试用例时，终端经常会狂吐成百上千行的无用日志。这不仅会极快地消耗掉我们的 Token 配额，最致命的是会用大量噪音“污染” AI 的上下文，导致 AI 突然“失忆”、逻辑混乱或产生幻觉。
现在给大家安利一个库解决这个问题。
工具库地址：GitHub - rtk-ai/rtk: CLI proxy that reduces LLM token consumption by 60-90% on common dev commands. Single Rust binary, zero dependencies · GitHub
核心解决痛点：AI 编码时的 Token 浪费与“上下文污染”
效果如下：
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Yoki (@Yokii) 在 CERNET的学术浏览器scholar.edu.cn试用后的一点讨论 中发帖
这里说的是CERNET开发的scholar.edu.cn，备案是THU的，毕竟教育网骨干。宣称只维护导航站的几个站点，测试下来很多被SNI阻断的网站也能访问，而且自己维护了一套关键词防火墙，url出现关键词会被直接403。
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使用的是无污染的doh：https://doh.scholar.work/dns-query。
访问google（被解析到205.164.50.200，好像并不是Google的网段?）的IP是教育网42.247.113.198，访问chatgpt的IP是205.252.133.188。
访问白名单网站的证书会被替换为Scholar Service v1，SANs有828个域名，看来分流是做的很好了）主要是google、wiki、github、ms，甚至包括claude等等。
尚未进一步研究是通过什么方式达到翻墙的效果。
哆啦D梦 (@l-didaduda) 在 福利，还有50多刀 大家猛猛蹬 五点半结束 中发帖
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https://www.su8.codes/codex/v1
su8-356214380eb3a1c8fbd6d6b66dc71bdff8b5230f7c404519a200b7e2da5df5dd
🐟 (@stevessr) 在 蓝色起源号月球着陆器在NASA真空室完成测试 中发帖
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MK1也被称为 "耐力 "号，是由蓝色起源公司（Blue Origin）资助的非载人货物着陆器，作为一项商业演示任务，旨在提高载人着陆系统的能力，以支持美国国家航空航天局（NASA）的 "阿特米斯 "计划。在A舱进行的测试代表了一种公私合作模式，蓝色起源公司通过《太空法案协议》（Space Act Agreement）有偿开展工作。
耐力号将展示精确着陆、低温推进以及自主制导、导航和控制能力，以支持未来的月面作业。除主要目标外，MK1 今年还将根据 CLPS（商业月球有效载荷服务）计划，携带两个 NASA 科学技术有效载荷前往月球南极地区：用于月球表面研究的立体相机，这是一个高分辨率相机阵列，将收集着陆器发动机羽流与月球表面在下降和着陆过程中相互作用的图像；以及激光逆反射阵列，该阵列可帮助轨道航天器利用反射的激光确定更精确的位置。
VibeKoder (@finhudson) 在 有佬交流一下Deepseek + GPT的最佳实践方式吗 中发帖
目前主要是用的是opencode + omo-slim，一个gpt plus号，本来是反代了4个gpt plus的号，结果掉了3…想着节省一些是一些，正好出了v4，试用下来还不错，产生了gpt plus + deepseek交替使用完成工作的想法，不知道各位佬友有没有实践经验可以借鉴一下的
@chiou 在 ChatGpt面板扩展主动探测/优惠信息/支付链接提取/SMS提取 中发帖
平时开订阅的辅助扩展，可探测当前节点（日韩）有没有优惠信息，方便在套餐页切欧洲拿pp支付等，如果在登录/注册页还会从接口获取当前走sms的国家信息，方便后续接码
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chatgpt-offers-overlay-extension.zip (49.8 KB)
🐟 (@stevessr) 在 部分英国孩子使用绘制的小胡子以绕过年龄验证 中发帖
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英国政府根据《网络安全法案》要求加强年龄检查已有数月，而最近的研究表明，这些措施还不足以让孩子们远离有害内容。据报道，在某些情况下，即使画上胡子也足以骗过年龄检测软件。
就像不让青少年喝酒或不让年轻人接触裸体杂志一样，在部分互联网上贴上 "限制访问，18 岁以上 "的大标签并不能阻止孩子们挑战极限。据英国网络安全组织 Internet Matters 称，这些限制很容易规避。
甚至有 46% 的孩子说年龄检查很容易绕过，只有 17% 的孩子说年龄检查很难骗过。孩子们用来骗过年龄门的方法各不相同，但大多数都非常简单：经典的方法是使用视频游戏角色来骗过视频自拍系统，而在其他情况下，孩子们表示只需输入一个假生日或在需要时使用他人的身份证即可。
报告甚至列举了儿童在脸上画胡子以骗过年龄检测过滤器的案例。我认真的
根据 Internet Matters 的调查，虽...
pie z (@pieable) 在 实习上班第一天，摸鱼 中发帖
不知道干什么，他们五一回来第一天就是开会，然后带我的大哥说一般平时很忙，一个星期四五个项目，但是今天我看除了另一个同事在干活，带我的大哥也不知道在干嘛，我也不知道该干什么 :tieba_027:
@ZHOUKAILIAN 在 今天的codex经常出现资源不足的情况 中发帖
Selected model is at capacity. Please try a different model.
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感觉在出了/goal模式之后，这个出现的频率变高了，有一样感受的佬吗
Peter_Liu (@lk67) 在 Wong 公益的站的 deepseek 如何通过 CCS 导入 Claude Code? 中发帖
之前, 有幸在 Wong 佬的公益站使用佬的 gpt, 可惜环境变了, 五一回来发现 gpt 已经无了, 听说 deepseek 的 v4 也不错, 但是我通过 ccs 导入一直报错, 希望有经验的佬友可以指导我下 🥰
具体信息如何:
key 采用默认分组
Json 配置:
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://wzw.pp.ua",
"ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-ai/deepseek-v4-pro [1m]",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "deepseek-ai/deepseek-v4-flash",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "deepseek-ai/deepseek-v4-pro [...
@V_Arrow 在 Deepseek API调用究竟会不会拿用户的对话数据去训练呢？ 中发帖
虽然Deepseek官方隐私协议里提到用户可以关闭“数据用于优化” 但这个显然是针对网页和APP的，API调用没有这种选项，不清楚是否会拿去训练，至少OpenRouter上是把Deepseek标注上了可能用于训练
布鲁斯·韦恩 (@Bruce.Wayne) 在 codex的生图怎么感觉好奇怪 中发帖
想换个动态的头像
[linuxdo-bat-geek-hero-character-loop-under4m]
[linuxdo-bat-geek-hero-loop-under4m]
[linuxdo-bat-geek-hero-character-loop-v2-under4m]
GUWJ 在 请教佬友codex模拟gpt 网页版的方法 中发帖
codex 写代码固然给给力，但是探讨科研问题的时候感觉输出傻傻的，公式推导等没网页版体验好。想请问有无类似网页版的 prompt 提示词或其他方法调教一下？
ps：那么多 pro 渠道号但从未见过 pro 模型网页版的反代？要是能利用下就好了
云天明 (@Yuntianming) 在 后悔啊，昨天HUB站充值LDC充少了，佬们昨天都充了多少啊 中发帖
HUB站昨天五一活动1LDC=0.05平台币，今天恢复到1LDC=0.02平台币了，今天充800LDC差不多只等于昨天的300LDC 😂，
佬们昨天都充了多少啊，
事情往往就是这样，机会来了，犹犹豫豫，最后错失 😂，
HUB站：https://hub.linux.do
引用：
好东西啊！L站的活跃佬友永远也不缺token花了，token自由已实现！佬友牛逼，始皇威武！ - 搞七捻三 - LINUX DO
@akaisuingu 在 开工第一天，迎来一个魔幻又无奈的培训 中发帖
坐标某十八线城市，某全员使用麒麟操作系统的基层小单位…
此刻，全国各省市县兄弟单位视频培训，请了帝都某高校教授，给大家培训AI，课讲的不错，举了时下各种例子，介绍了各种AI工具，很适合绝大多数老领导理解…
然而，教授电脑右下角惊现小飞机图标，全程使用谷歌搜索链接打开suno等网站，用claude，gemini，gpt，grok，当然也有各种国内AI进行各种演示…绘图，做ppt，写歌，做视频，等等…
领导们疯狂讨论，觉得今年可以压迫小年轻们大搞特搞，讲到国外模型的时候因为记不住英文单词，特地在本子上记下来…
他们并不知道这些网我们登不上去的，也不知道搞点类似雪山飞狐的搞笑视频也是要花钱的
回头领导找我下任务搞宣传片的时候，不知道“领导，这些网我死活上不去啊”“领导我开不起即梦会员啊”这些说辞能不能搞定这些啥也不懂但是急功近利的老家伙呢
无敌战神 (@tzf1003) 在 讨论一下国产模型蒸馏问题 中发帖
最近我因为说了一句国产模型蒸馏问题，就被举报删帖。在某音平台评论一句国产模型蒸馏，被追着骂，仿佛这种话题就是谈都不能谈的滑梯，但是我还是想在此聊一下关于模型蒸馏的问题，
比如
国产模型是否蒸馏了
模型蒸馏比例
经典洗白文案等
首先，我们要明确一些事实
1、蒸馏是中性词
2、国产模型大都为开源模型
3、闭源模型大都禁止其他人或组织蒸馏数据
4、人工大量采集模型的数据集十分困难，需要巨大的人力成本和资金成本
ok，我们从以上事实进行推导
1、数据处理成本
首先，当年OPENAI雇了一大批人去做了数据处理和标注。
如：https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/
OpenAI 这类公司不是只靠自家员工标注，而是会用外包/供应商。早期 ChatGPT 安全数据就被报道使用 Sama 的肯尼亚工人做有害内容...