最近经常用Antigravity，发现用的这个梯子经常报错地区支持。 
所以大家有没有这方面的推荐呢？ 
每个月40的预算？

大家team 又被封号的么？都是什么原因

之前都是剩下90%就重置了，亏大了，这两天开启高速、6模型，Utral 使劲蹬完了~值回票价了~ 
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我真的TMD奥特曼了啊，我真的想不通了，我正常使用的5X被封了，直接来一封”违反使用条款“，具体是：由于你近期的活动违反了我们的《条款》和《使用政策》，你的账户已被停用。 
前面的20X封了，我认了，是因为破限相关提示词测试，但是后面的5X账号没有任何违规，也封了，申诉没用，不过考虑是不是连带，同一台电脑，同美国IP的原因？其次是一个CODEX里多个任务对话一起跑不行吗？ 
有没有相关案例的？能申诉吗这种？我说的5X，我搜索没看到有比较合理的方案，或者申诉回来的。 
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稳定用了好几年的 gmail 账号来，注册 gpt 也几年了。 
如果用这个开通，就会失去土区优惠吗？ 
但创建新账号又怕风控。求大佬们解答疑惑

现在有什么合适的coding plan吗 🤧 
核心需求： 
预算：￥56以内 
时间：只买一个月，不考虑续费，所以只看首月/单月价格。 
模型：不限，有deepseek就差不多 
能接入常用agent(Claude Code、codex、pi、dsh)

鉴于目前zcode仍然没有修复问题，但是鸡蛋还是要领，提供一个写好的脚本可以临时处理下，各位佬可以让ai审查后使用，随意审查脚本应该没有什么问题，提示词使用如下，使用完之后基于checkpoint的相关功能会失效，请周知；如果目录本身有记录的可以让ai审查后清理残余；提示词如下： 
从 https://dpaste.com/AX5DL4XP5.txt 下载文本，保存为 D:\zcode-temp\zcode-guard.ps1（目录不存在则创建）。先校验文件 SHA256 必须等于 5DFAC073195A2B7DB54B511521423EB37088F0DFAA021CDEC2DE5EF29A5455CD，不一致就立即停止并告诉我。校验通过后：通读脚本（头部注释含背景原因说明），向我概述它的功能、原因依据和有无网络请求或危险操作；确认无害后执行 powershell -Executio...

想给 openclaw，hermes 这些智能体用，付费但是想要性价比高的模型。然后用量不算很大，中转站的 luna 基本上死绝了，各位佬友还有什么模型推荐一下吗？

给我大早上整的很不舒服，店家只有抱歉，道歉有用，要jc干啥？ 
等着市场局找你吧 
 [f94d9114296fd9e267844ee3124d3c79] 
[2ecc53f2b487c23d171419de1f3add14]

或者有类似opencidex的无头模式可以用来派任务吗

想注册一点号组号池 
另外想问下如果组不接码的号池反代用web端的luna对话+image2咋样，成本大概多少

前言：由于是非计算机专业、所以特定名词、概念可能会有错误、望指正、感谢 😘
暴力发言：我的设备中存储着任何人、任何事情的记录、但是我忘记了这些数据原来的排序、所以现在正在恢复它们 😈 
距离上一个网页结构遐想不久、我又有了新的脑内合成新物件给大家分享一下>文件压缩 
传统数据压缩： 

原文件 
↓ 
寻找冗余 
↓ 
压缩编码 
↓ 
较小的文件 
↓ 
发送 
↓ 
解压 
↓ 
原文件 

我想提出的方案： 

原文件 
↓ 
寻找规律 
↓ 
归纳出方程 / 生成规则 
↓ 
发送方程 
↓ 
接收方执行方程 
↓ 
重新生成原文件 

整体方案分析 
难点1 🤢：需要数学工具突破—>能够将文件规律完好表达、且表达式不过于复杂 
难点2 🤢：需要计算能力突破—>能够将接受到的方程还原为数据 
优点 🤓：将网络传输压力转移到本地运算、数据传输、转移、保存将得到极大提升 
举例说明 

...

如题，之前看到一些佬提到workbuddy国际版免费使用ds4.1,怎么我的还是积分的，一下就用完了

想当年看到 MacBook 有个触控条，特别好奇，就买了一个带触控条的 MacBook Pro。2019。 
结果用不过几个月就后悔了，根本没几个软件支持这个触控条，到今年连苹果软件都没怎么支持了。 
现在用下来感觉最可以用的：看看 Spotify 歌词。应该没了。

注册app是否有问题，和clubsim有啥区别？

用的模型多了有个想法就是类似不同的模型厂商有没有一个方法可以一起汇总调度，比如说强模型带弱模型这种，有没有已经成熟的办法呢。 
佬们都是用什么方法，是直接调用cli还是反代或者用什么其他方法，分享看看想法。

据 Piper Sandler 的一份最新投资报告显示，虽然英特尔的下一代 14A 工艺目前还没有明确的主要客户，但科技界的各路巨头都在对其进行评估，因为业界正在迫切寻找台积电的可行替代方案。 
Piper Sandler 在一份新报告中对英特尔的 14A 工艺持相当建设性的看法，并进一步指出，在各种宏观和微观因素的共同作用下，亚马逊、苹果、AMD、谷歌、特斯拉、微软、英伟达和高通都在评估下一代工艺。 
正如我们最近解释的那样，14A 节点在 2026 年 6 月达到了 0.5 的缺陷密度，英特尔的目标是到 2027 年第一季度将 D0 降至 0.1 到 0.2。 
为了方便可能不太了解的人，D0（缺陷密度）衡量的是硅晶圆上单位面积内检测到的微观缺陷或瑕疵的平均数量。随着特定芯片制造工艺接近商业化，其缺陷密度通常会大幅下降，从而导致良率相应提高。 
英特尔的戴维·津斯纳最近也指出，14...

Anthropic还会给免费账户一点灰测额度啊… 
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因为我有挺多free账户薅用量的 
发现有的free出现了这种灰测额度 
Anthropic已经这么想拉人进Pro了吗！？

$2.4723/1%​ 
Astra算的加权平均每1% 🫪 
也就是说max5x有10倍pro额度，相当于1250刀fable和1250刀的opus？这简直吊打pro5x的400刀的Astra

浅显的理解，这个核心是一个通用分类器。传统分类器要么准确度有点问题，要么在不同场景下可能要专门训练。而这个相当于结合了LLM的语义理解能力，同时能够快速适配不同场景。 
所以我觉得，可能一些常见场景，比如垃圾邮件分类、工具选择，这一类东西可能会有用。 
当然，如果场景过于常见，其实可能也值得专门训练一个分类器模型。目前我看到X上比较有用的，感觉还是Computer Use以及browser use这些，因为组件动态变化，传统的BERT这类模型不是很好训练，可能会用这个新的模型，效果会比较好。 
对比大语言模型做分类，我理解核心优点就是速度快。传统大模型是自回归架构，所以泛用性也很好，可以做各种分类，吐JSON、吐出choices都完全可以做到。但是它的架构决定了它速度不会那么快。另外一个点可能是奖励函数的差异。这个模型的奖励函数看起来是直接锚定最终准确率来做的，也许后面在分类上能达到更高的...