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8 月 4 日消息，腾讯旗下的 CodeBuddy 和 WorkBuddy 今日宣布，CodeBuddy 和 WorkBuddy 中 Hy3 模型调用限时免费活动延长至 2026 年 8 月 31 日。

有佬推荐下路由器上用的魔法软件吗,现在使用openclash 
启动超慢,体验感不如以前了

看集群的负载有点高了 🤣 
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https://news.ifeng.com/c/8vHXclF9eNa

密钥: 
c2stNDFhYWU3ZGJkMDU0MDQ5NjFiNjYyYzAyZGI1YTZiMzQ0NDA3MjY2YWUwZWI3MjQ3MjgxMTRiZjZiMzEzZjcxYg== 
url:https://quiteai.autos

签到了好久好久，没想到今天终于转了个头奖 
希望好运能传递给各位佬友们~ 
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主要是国外国际标准，有点没渠道搞到，求助各位佬们， 🙏 
第一次发帖不知道会不会判违规（忐忑） 🫨 
ISO 8559-1:2017 
ASTM D5219-25 
ASTM D5219-25

DeepSeek V4 Flash 正式版发布后迅速爆量。官方 API 一度返回 503，提示服务过于繁忙，并建议用户暂时切换其他大模型 API 服务商。 
但换到第三方未必同样便宜。DeepSeek 官方缓存命中价为每百万 Token 0.02 元，阿里云百炼、腾讯云和字节旗下的火山方舟都是 0.2 元，贵了 10 倍。 
Agent 会反复读取代码和上下文，缓存 Token 往往占绝大多数，换到缓存命中价高的平台后，实际成本会明显上升。 
 [telegram-cloud-document-5-6309693822708228557]

我买了一支插墨囊的直液笔，然后墨囊写完了，我想起来家里还有200个，就带回家准备换 
我当时最担心的情况是因为墨囊型号有两种口径，这个对不上，我这支笔就没用了 
然后刚试了一下家里的备用墨囊能插进去，我就放心了 
觉得可以用了 
然后再把尾部的外壳拧上去 
拧一半发现拧不动 
这墨囊屁股太大，再拔出来卡到那个外壳里面了 
还弄不出来了，这个墨囊口已经开了 
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前两天看到一个博客的nas组装方案,i3 9100T , 云星CS246 , 七彩虹ddr4 2666 8g ,机箱是疾风知，电源TT TRM SFX 350w。这还没加硬盘，我算了一下淘二手就要1700元。买两个二手的nas硬盘 东芝n300 4T*2 就要2000块。有没有佬给一个推荐的方案啊。。。组不起啊组不起啊。研究生一个月600的低保，望而却步。 🥲

我最近发现了一个问题啊 就是codex在给你做好执行规范以后 后面开始实现的时候他会给我推荐 选择执行方式： 

子代理分任务执行（推荐）：每个任务交给独立代理完成，我逐项检查。
当前会话直接执行：我按主计划分批实现，完成第一阶段后再实施质量闭环。 
然后我就今天选择了子代理分任务执行 我发现速度好慢 感觉不如在当前对话直接执行的好 不知道其他佬友有没有这种感觉  也有可能是我这个任务需求有点大 我自己出现了幻觉

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来源：https://mp.weixin.qq.com/s/6821ftBDBxC48IBhCMdRyw

分别拿GPT 5.6的中和高来问是什么模型，分别是中、高、中、高 
演都不演了明目张胆的路由到垃圾模型 😅 
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（不知道是否能发在运营反馈，如果不适合恳请佬友移动到搞七捻三） 
看到了翰林佬发的建议帖子，看到了之前无名佬和千刀的公益站帖子下有群魔乱舞，也看到了之前公益站的吐槽帖。 
个人觉得的核心问题是在于现在L站做大了（当然我也是小资历），有一些纯粹为了薅羊毛的用户出现，一些胆子小的在公益站帖子下当赛博巨婴，一些胆子大的为了LDC在开虚假公益站。 
再加上一些公益站信息确实会存在过时的情况，比如第三方的LD OPEN HUB有些信息也不知道时效性怎么样，也许会因为几个月前的评论而选错站点，也会出现一些公告没看到的情况，比如一些公益站的IP限制不确定，哪些走代理哪些不用。 
因此感觉需要大家一起出言献策。我也有一些不成熟的建议。 
第一，关于恶劣态度“赛博讨口子+赛博巨婴”的，我觉得公益站本身就可以不对一些行为恶劣的用户提供服务，就算公益站遇到不可用也是很正常的，这本身就是一种没有义务的服务，公益站...

背景：本人本科 24 岁本科刚毕业，在一家 AI Agent 公司工作，目前到手一个月结余也会有 9000 左右。老板的另一个产品已经跑通了挣了大米，目前这个产品老板天天都在盯，感觉短时间内不会失业（？）自己目前存款也就 1k 左右。 
求助：最近看到很多理财啊之类的东西，不打算玩股票什么的，我是那种比较求稳的风格。但是担心理财的内容多了自己手头在关键时刻又没什么钱。但是又担心钱就之放在那里好像一般大家都不会这么做？加上去银行开工资卡的时候又有一堆什么理财什么的看得眼花缭乱的，算是刚进社会的第一课，所以来问问各位佬友怎么看，或者是说有什么建议哇 👂

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🇪🇸 马德里 — MAD1、MAD2 
🇮🇪 都柏林 — DUB1 
🇨🇿 布拉格 — ...

原文地址： 

这篇文章的主要方法就几步 
首先，记录KV Coche的算法精度砍半，也就是从BF16砍到FP8，前者每个字2字节而后者只有1字节，单张显卡记录的上下文直接涨了一半，并且根据测试，在多项标准考试上几乎无区别，差距在1分以内。除此之外，他们还将ai处理信息的能力分布，在理解用户说的内容的时候依旧使用高精度的BF16，而到开始回复了就使用FP8，省空间。 
其次，他们将大模型的大小直接从FP8压缩到了INT4，前者是8位整数后者是4位整数，以GLM5.2为例，体积从705G降低到421G，小了40%。与第一步一样，在处理信息的时候保持高精度计算，采用FP8，而在回答的时候使用INT4。差距依旧控制在0.8分之内。 
文中其实还提到了如何在使用量极大的情况下，确保各个人的对话不会乱窜的解决方法，但是和自部署自用无关

担心网上 testflight 微信不安全，想自己开发者账号弄一个版本的微信开个 testflight，这样自己和身边朋友都能用。 
不知道有没有佬友实践过？另外就是会不会被微信封号？