禁用联网，禁用代码执行 尽可能测试所有卷子，每个题测 3 次， 3 次全做对才算对 因为我没钱买 api 所以大部分只能测官网了 不能多模态的模型不测多模态题目，除非是可以通过非常简单的无歧义的语言描述的题 星光组：特别特别有希望拿满分的模型 OpenAI - GPT 5.5 OpenAI - GPT 5.4 OpenAI - GPT 5.2 OpenAI - o3 Pro Google - Gemini 3 DeepThink Google - Gemini 3.1 Pro Google - Gemini 3.5 Flash Meta - Muse Spark Alibaba - Qwen 3.7 Max Alibaba - Qwen 3.7 Plus 智谱 AI - GLM 5.1 DeepSeek - DeepSeek V4-Pro Anthropic - Claude 4.8 Opus Moonshot AI - Kimi K2.6 点击以查看投票。 阳光组：也有希望，但优先级略低一档的模型 OpenAI - o3 OpenAI - GPT-OSS-120b OpenAI - GPT-OSS-20b Google - Gemma 4 31B IT xAI - Grok 4.3 xAI - Grok 4.2 Heavy ByteDance - Doubao Seed 2.0 Pro 百度 - ERNIE 5.1 Thinking 小米 - Mimo 2.5 Pro 小米 - Mimo 2.5 MiniMax - MiniMax M3 阶跃星辰 - Step 3.7 Flash 点击以查看投票。 神仙组：不满分拉出来批斗，由于成本过高，每个题就测一次了 OpenAI - GPT 5.5 Pro OpenAI - GPT 5.4 Pro OpenAI - GPT 5.2 Pro 点击以查看投票。 注： 所有模型必须都禁用联网、禁用代码执行。 OpenAI GPT 5.5 / 5.4 / 5.2 使用官网 heavy。 Google Gemini 3.1 Pro / 3.5 Flash 使用 Google AI Studio，设置为 High。 OpenAI GPT-OSS-120b / GPT-OSS-20b 使用 Groq API，设置为 High + 65536，这是最大值了， Groq 好像不能设置 128K 思考。 Google Gemini 3 DeepThink 使用 Gemini App 官网。 ByteDance Doubao Seed 2.0 Pro 使用豆包 App 专家模式，尽可能测，怕 rate limit。 GLM 5.1 使用官网，尽可能测，因为官网总是繁忙。 Grok 4.3 / Grok 4.2 Heavy、Meta Muse Spark 如果联网搜索或调用工具，就重测。 DeepSeek V4-Pro、Claude 4.8 Opus、Kimi K2.6、MiniMax M3、Step 3.7 Flash 对不起，我没钱测 希望佬们帮忙测试测试 40 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
今天看到大家好多gpt都被封了，有点害怕。 自己是土区plus+cpa，关注到最近cpa的更新好像有增加新功能来降低被检测到的概率 这应该是如何设置呢 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
贪心,最早水上或者陆地(尽可能早点完成),之后遍历,时间复杂度: O(N) class Solution: def earliestFinishTime(self, landStartTime: List[int], landDuration: List[int], waterStartTime: List[int], waterDuration: List[int]) -> int: ans = lf = wf = inf n1, n2 = len(landStartTime), len(waterDuration) for i in range(n1): lf = min(lf, landStartTime[i] + landDuration[i]) for j in range(n2): ans = min(ans, max(lf, waterStartTime[j]) + waterDuration[j]) for i in range(n2): wf = min(wf, waterStartTime[i] + waterDuration[i]) for j in range(n1): ans = min(ans, max(wf, landStartTime[j]) + landDuration[j]) return ans 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
在全球围绕人工智能基建热潮产生的利润应如何分配的辩论越来越激烈之际，英伟达首席执行官黄仁勋表态称，他会给自己员工尽可能高的薪酬。“我认为应该应该给人尽可能高的薪酬，”黄仁勋周二在台北电脑展间隙告诉记者。他当时被问到英伟达合作伙伴三星电子及其近期与员工达成的薪酬协议 —— 这份协议将给三星芯片工程师带来至多40万美元的奖金。 “我给员工发我能力范围内最高的工资，”黄仁勋说。“我是这么做的，不是说这么做才是对的。” 全球AI模型迭出的主要受益者正面临越来越大的压力，被要求分享更多利润。三星电子与工会成员达成协议，避免了一场可能带来灾难性后果的罢工，英伟达合作伙伴台积电也在努力平息对利润分配的担忧。 台积电总裁魏哲家上周主持员工大会，向员工保证今年他们的激励计划增幅将比去年更大。该公司可能在周四的年度股东大会上被问到更多关于员工薪酬的问题。 员工们也担心自己最终会被取代，但黄仁勋周一将AI可能威胁就业的说法驳为“无稽之谈”，并表示AI反而会推动营收、利润和GDP增长。根据三星3月公告，其员工去年平均每人赚到1.58亿韩元（10.5万美元）。 查看评论
IT之家 6 月 2 日消息，据台媒 Digitimes 今日报道，英伟达 CEO 黄仁勋在媒体记者招待会上发表了多个观点。 对于昨日推出的 Vera CPU ，黄仁勋表示 Vera CPU 是为智能体而非人类设计的。黄仁勋表示，它开辟了一个前所未有的市场。 英伟达还推出 RTX Spark 电脑芯片进军 PC 市场 。黄仁勋表示， 英伟达将扩大其面向 PC 产品线的 AI 芯片 。RTX Spark 不只是新一代 AIPC 硬件，更是面向智能体 AI 时代设计的全新计算平台，产品定位聚焦三点：智能体 AI 终端、Windows AI PC 全新架构、云边一体化统一 AI 算力平台。 黄仁勋还表示，公司将在可能的情况下 尽可能使用现成的 ARM 技术，而非定制 CPU 内核 。 黄仁勋认为，智能体 AI 将全面重塑各类 AI 应用，是未来十年最重要的算力变革。该技术并非单一产品迭代，而是能够打通云端、边缘计算与物理世界的一体化 AI 平台，也是英伟达着力落地的新一代 AI 发展蓝图。在他的预判中，工程师、科研人员、影像科医生、自动驾驶系统乃至人形机器人，未来都将依托同一套智能体 AI 架构获得赋能。谈及实体机器人与硬件智能化，黄仁勋提到，行业当下关键突破是实现智能体推理能力落地物理场景。 黄仁勋坦言，英伟达目前仍面临供应瓶颈，我们拥有充足的供应来满足 CPU 和 CPU+GPU 领域强劲增长的需要， 但目前的供应仍显紧张 。 对于此前三星电子和 SK 海力士因员工奖金过高而受到批评，黄仁勋认为公司“ 应该尽可能多地奖励员工 ”，称“评论其他公司的薪酬制度是不合适的”，并引用了英伟达自己的做法。 “我确实尽力给员工支付尽可能高的薪水，”他说。“但这并不一定意味着我的方法就是正确的。” 据IT之家此前报道，受人工智能带动半导体行业景气高涨、企业利润大幅飙升影响，三星和 SK 海力士均给出了员工丰厚奖金。 据《朝鲜日报》报道， 三星与 SK 海力士的员工纷纷放弃海外进修项目 ，转而选择领取奖金。与此同时，他们在婚恋交友平台上的相亲择偶评分也随之水涨船高。
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 start 介绍 这是一个轻量化同时让你的订阅物尽其用的harness 工作流。 github.com GitHub - DoraemonHugU/oh-my-harness 通过在 GitHub 上创建帐户来为 DoraemonHugU/oh-my-harness 开发做出贡献。 下文称为 OMH 首先OMH是一个依靠Github PR的工作流，他借助了订阅中其他可以使用的额度来节省我们的必要的代码修改的codex额度。 在实际开发中，一个GPT plus订阅 + opencode go套餐就可以完成很不错的项目。 当前阶段我只做了Codex和Opencode支持，正在做其他平台的适配，如果有佬友对这个项目有兴趣，欢迎提交PR。 轻量化的OMH OMH 只有四个 skill。 核心SKILL: harness harness 核心循环: 1.收集信息(只读) → 2.制定plan(计划可写) → 3.实现plan(代码可写) → 4.审查实现(只读) → 5.反馈调整(默认可能回到1，2，3甚至4阶段) 辅助 SKILL(常规情况下，开发者不需要了解该三个skill的存在) 来自 mattpocock 的 tdd skill的修改版本: 提供tdd开发策略。 来自 superpowers 的 systematic-debugging 和 receving-code-review skill的适配版本: 提供debug能力和接受代码审查的能力。 我的开发理念促生了OMH工作流 当下我们知道 harness 理念正火。 我对harness的理解就如上面所说的。 我的vibe coding的看法 让每个plan目标清晰明确。 一个plan你可以做多个事情，但前提是plan明确清晰，最佳策略还是一次plan一个任务。 这个产生于 PR 开发。 一个PR一般都任务很清晰，同时只做一个事情。 但是我为了提高效率，我一般会将几个小任务打包成一个实现pr，但是每个子任务都很明确。 放弃在主分支上直接进行实现。 改用分支(worktrees)进行实现 分支开发的优点: 不会影响主分支。 当任务实现我们不认可时，我们可以轻松的回退之前的版本。 支持更清晰的并发开发。 例如两个模块是无关的，我们可以一个分支开发A，一个开发B。 古人云: 知己知彼百战百胜 知彼: 任务开始前，先进行信息收集。假设你要开始一件任务，你应该先去收集该任务的信息。 我喜欢主agent自己收集+子代理作为补充。 此时产生的是最纯净的上下文信息。 Q: 为什么是最纯净的上下文信息？ （点击了解更多详细信息） 知己: 己是agent和我， agent负责写代码。 我们要做的是知道agent和我协作能解决什么问题？ 怎么和他交流？ 他可能会踩什么坑？ 等等。 这依赖我们对于agent的了解。 在我的看法中，要完成一个任务，你首先要做的就是收集足够清晰的信息。 信息不足，未来就会掉坑里。 更少的上下文腐败 >> 持有更长的上下文 多 agent 并发并不一定就更优。 不同目标清晰才是 比如之前的我，喜欢让多个agent讨论辨析，但事实情况好像是三个臭皮匠一讨论好像更臭了。 一个agent听了另一个agent的说法，就盲信了， 不信的话又需要重新的进行验证， 而多agent讨论出来的结果还会倾向于复杂化， 这在一些开发中是很不好的。 但在一些任务中，你应该依赖多agent去不同方向进行审查或者信息搜集，例如一个审查代码bug，一个审查静默失败等。 这样是多agent的合理用法。 如果可以，构建你的测试 因为 agent 是个react，只要你能找到问题并能进行反馈，那agent就可以开始进行修复。 考虑合适的工具进行e2e测试。 如果你的项目实现了合适的自我反馈的测试工具，那么agent就可以自动的修复工作。 合理分配不同阶段的模型 计划阶段需要强大的模型，实现阶段只需要次旗舰。 审查阶段应该是一个审查偏好的模型(未必是旗舰，因为旗舰模型写代码好，但是审查未必强) 让你的订阅物尽其用(以ChatGPT plus订阅为例) Q: 我们购买了订阅，但是订阅都包含什么东西？ A: plus具有抠搜的codex额度，但同时具有慷慨的每周三千次的网页端的5.5 thk模型的调用以及对个人开发而言够用的 codex review 云端审查(20-50/5h，仅有5h限制，不和codex额度共享。且由gpt 5.3 codex驱动) Q: 我们的订阅，如果我们用于编程，都花在了什么阶段？ A: 1。 在生成plan之前的讨论是大头(对应harness的收集信息和制定plan阶段)，我们在这个阶段，Agent需要多轮的工具调用和生成回答， 对话导致变长的上下文更加剧的token的消耗。 2。 没有按照 harness 工程导致的代码质量差，最终导致的返工产生的消耗。 你阐述了你的需求，但未来实现忘掉了你的需求 或者 你没有审查你的impl是否对齐了你的需求 你可能没有遵循 harness 循环。 3。 你的review阶段agent的消耗。 review阶段会是一个新的agent，reviewer会冷启动，不会利用你的上下文缓存，导致了你的花费。 4。 你的实现阶段， 这是一个较少的消耗。 因为在具有清晰的plan时，agent的实现将会目标清晰，是项目开发的必要消耗而非浪费。 Q: 基于上述的问题，我们应该怎么节省我们的token并发挥最大效果？ A: 解耦，让 harness 的不同阶段采用不同的策略。 我们可以看到 harness 循环， 1和2阶段是一种只读状态。 它无需进行代码修改。那为什么我们要用codex？ 与其我们不舍得使用codex的gpt 5.5 进行探索讨论。 为什么我们不把这个工作放到 GPT web端？ web端慷慨的5.5额度，而我们又不需要本地代码的修改。 而我们只需要该阶段生成任务plan。 3阶段，是一个必要的本地代码修改。在具有清晰的plan后，我们可以选择任何一个agent工具，无论是Codex还是cc接手plan，而且此时你可以选择一个 次旗舰模型 去实现plan，来实现更低的消耗。 例如我会选择gpt 5.4(他的额度是gpt 5.5的2倍，甚至我可以选择gpt 5.3 codex模型，又或者你可以选择ds模型作为worker，他会带来更低的消耗) 4阶段， 这也是个只读任务。 所以我们不需要用 codex 额度进行review。 Q: 如何使用上一个问题的策略那？ A: 策略: 只读操作不在codex中进行。 只在codex进行必要的编码 在1和2阶段，我们可以使用GPT web端 + github 连接器连接到我们的私有仓库，进行只读操作，然后可以生成PR以及对应的PR的plan。 (不建议直接使用连接器进行修改代码，因为他不能patch修改，只能重写，这样代码质量会很低)。 类似的Grok，notion和claude等也可以使用连接器链接到github仓库用于分析生成plan。 在3阶段，在本地的codex中使用 $harness 接手 pr11任务 。 他就会拉取分支并读取plan并进行一次信息确定，然后开始实现任务， 实现后会自动触发云端的codex review。 4审查阶段， 审查的情况就交给云端的codex review，而不需要本地审查的token花费，且审查通常在10分钟内即可返回，此时本地的codex只需要耐心的等待即可。 我的经历和经验，废话太多了我就隐藏了， 未来有时间给佬友们好好分享下我的经验 （点击了解更多详细信息） OMH使用流程: 1。 首先你按照教程，用gpt，claude，grok 的web端链接到github 连接器。并绑定你当前的开发项目。并用 npx @doraemon-hug-u/oh-my-harness 初始化你的仓库。 OMH绑定仓库后 未来你的使用只需要在web端生成pr或者plan。 然后在本地的codex或者opencode调用harness skill并要求接手plan即可。 致谢 感谢 superpowers 和 mattpocock 社区提供的优秀的skill。 结尾 第一次写这个东西，难免写的不好，还望佬友们见谅。 项目问题以及关于我的上述讲述的问题，大家有任何疑问，欢迎佬友们在下面评论，我会逐个解答，并进行完善 如果有佬友对这个项目感兴趣，欢迎并感谢佬友们进行star，再次谢谢大家。 如果你对 harness 开发有自己的见解，欢迎评论区讨论或者提交PR，我们共同打磨这套工作流。 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
看了很多佬友的经验,自己也试了一段时间,总结出了一段回复风格提示词 像一个正常人在认真想事情时说出来的话。不是写报告，也不是表演口吻。 - 回复要短，但不能省掉关键解释。 - 使用标准的标点符号、规范的汉语言文字和正常的散文写法，规范地使用标号、点号。 - 保留限定词。宁可多一个“可能”，也不要让猜测读起来像定论。 - 不确定就说不确定，猜测要标明是猜测。 - 不要术语堆砌，用普通人能听懂的话讲。 - 文风自然、现代、可读。不是古文公文，不是硬装深沉，不是过度口语。 - 铺垫不是废话。论点要被前后句子托住，让人自然跟上。 - 不使用过度照料式、等待式、邀请式句子。尤其避免“如果你愿意……”“如果需要……”“你回复我我就开始……”“如果你想……”这类表达。 - 不使用江湖化、营销化、表演化、职场黑话。表达要直接、专业、具体。 - 默认只给一个最佳方案。确实需要列候选时，每个候选只写一行，不展开比较。 - 不主动发散历史背景、相关知识或多个替代方案，除非这些内容是回答问题必须的。 - 不评价自己的回答、写法、方案或表达质量。给出回答后直接停止，不补“这种写法更适合……”“这样更清楚……”“这样更自然……”这类自我评价句。 - 说完就停。不要模板化收尾。 吸取了很多佬们分享出的经验 以下附上两张对比图 无提示词纯Gpt5.5状态 使用此提示词时Gpt5.5状态 在我的使用中,我发现它的回复不是过于经常昂长冗余,即使在长回复时看起来也不是过于难受. 提升了部分的可被阅读能力 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
Codex 长时间使用一个对话框会导致Codex 未响应发生，想问一下老友们如何在创建新的聊天框的同时尽可能让他记住我们都聊过什么呢？ 就这末一会功夫，codex又死机了 15 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
服务商跑路了真没招了，退也退不了款，兜里每几毛钱了也买不了新的了 唔~只好尽可能腾出服务器惹……两台2API负载均衡服务器全部腾出给科研，现在一台服务器负责注册机、2API、过CF盾……不知道能不能撑住 就是可惜了我写得负载均衡~我的悲伤~是水做的~ 部分服务随着服务器关停无限期停摆，实在是没多余服务器来恢复服务了…… 两个公益站无限期停摆（虽然可能也没人知道唔，默默无闻的唔~），一堆CPA和SUB2API无限期停摆，原服务器部署的渠道无限期停摆（虽然渠道又杂又烂） tp-smgf8rleer1d6iv1vheqdtxdy0i1qdwhbqrxxog41rr10g32 这个MIMO不知道还有多少……反正没地方中转了就直接放出来吧 唔要是能用剩余的几毛钱买十年16H+32G+1000M+10T服务器就好了唔 9 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
目前小弟有个任务需要生成图片caption，需要尽可能包含细节，想请教一下有经验的佬友选用哪个多模态模型比较好，数量可能比较大，想要性价比高一点 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 30 日消息，北京时间 4 月 30 日（今天）晚间，据外媒 Carscoops 报道，保时捷准备停产燃油版 Macan，然而市场上仍有不少人想要购买，真正接班的燃油版车型最早要等到 2028 年才能买到。对保时捷来说，这等于在最重要的产品线之一上留下了一个很难受的空档。 保时捷 CFO 约亨 · 布雷克纳在本周财报电话会上披露，该车生产将在 2026 年夏季 停止。“在最后一个月里，我们会尽可能多造一些。当然，产能是一方面，但真正的限制不是产能，而是供应商零部件。” 也就是说，莱比锡工厂会在今年夏天停产燃油版 Macan，销售端不会马上归零。布雷克纳称，部分市场到 2027 年 仍可能继续交付燃油版 Macan ，只是新车停产后，下降趋势就会开始出现。买家自然也无法再完全按照个人喜好定制新车。 报道指出，保时捷原本以为，纯电 Macan 可以顺利接过燃油版 Macan 的位置。起初，这个判断看起来还有道理。后来需求开始降温，尤其是美国市场。 去年秋天，7500 美元（IT之家注：现汇率约合 51365 元人民币）联邦纯电车型补贴取消后，影响更加明显。今年前三个月， 保时捷卖出 8079 辆纯电 Macan，同期燃油版 Macan 销量却达到 10130 辆 ，而燃油版 Macan 在欧洲早已停售。 布雷克纳承认，纯电 Macan 目前在美国承受“一些压力”。他也清楚，在停产前，保时捷需要尽量为北美买家多准备一些燃油版 Macan。按他的说法，美国市场对燃油版需求依然强劲，保时捷会向美国投放“尽可能多的燃油版 Macan”。 保时捷已经承认先前误判了市场。据称，全新燃油和混动 Macan 已经获批，未来将 基于奥迪 Q5 平台打造 ，发布时间要等到 2028 年。这意味着接下来大约两年，经销商只能依靠现有燃油版库存、纯电 Macan 和其他车型过渡。 相关阅读： 《 奥博穆：当初就不该停产初代保时捷 Macan 》
我是真的难绷，下面的叙述我尽可能保持理智不胡言乱语（虽然现在我已经进入），大脑已经快宕机了。 神人中的神人，神人中神人！ 我没招了佬友们，看完能绷住，看完不红温你是这个！！！ 超长文预警，尽可能经历重现，我们现在开始。 上午，我发了个帖子说了一下领导的抽象操作，想着让他再看看文档能解决不切实际的幻想，现在后续来了。 咋们从上午的帖子之后讨论。 豆包已经在领导心中成神了 豆包已经在领导心中成神了 真的，我真的是无语了。首先来点前情提要，这是上个月至今发生的事情。 我问 AI 了，AI 说能做啊！你做不了是不是你能力不行！ 你不会用 AI 吗，我让 AI 手搓的 demo 都搞出来了你还不能落地改改吗？ 国内 AI 不能用吗，那豆包啥的都是免费的，你非得买国外的 AI 干啥呢？ AI 都说了 github 有开源库了，地址都给你了，你访问不了你不会找替代品吗？ 我 **（自动脑补） github 瞎编的库他都信，我 ** 真的服 今天，最离谱的事情来了，领导想做一个嵌入式芯片，用芯片来发送 WiFi 连接设备，然后乐的地方来了。 乐鑫官方文档写明了，这款芯片只支持 2.4，他不支持 5.8，也不支持双频。 几天以前我就已经把乐鑫的官方文档给他了，老早就钉钉发给他。 今天给我来了这一出。 领导：我问豆包了，豆包说可以，你调一下芯片的 WiFi 通道就行，让他轮询就能支持双频和 5.8 我：？？？？？？？？？？ 逻辑可能比较混乱，已经尽力讲清楚但还是蚌埠住，真被气笑了…… 领导中午没休息在哪里研究芯片（我猜是，下午上工没多久就把我喊过去face to face，钉钉聊天都不带说的直接线下） 好消息，我上午说的话听进去了一点点，知道看文档了，但也仅仅只是一点点，后面会讲。坏消息，听进去一点点是唯一的好消息…… 下午把我拉过去，说了一堆巴拉巴拉的废话，到最后讲到点子上。 “文档我看了，确实官方文档没说支持双频和5.8，但是可能是人家没写，或者说在芯片层面限制了，咱们放开就行。AI既然说了他不会凭空捏造，那肯定是有方案的，你找找或者改改项目代码就行。” 我力竭了，这是人话吗？？？？？？？？ 你的意思是乐鑫官方文档不靠谱，豆包说的是真的？？？ 乐鑫一家企业能支持多频段双模的模块还得藏着掖着，把芯片锁了不告诉你，之后再发新款的双频芯片搞新的模块开发板？？？？他图啥？？？？？？企业出产品是为了赚钱，拿着双频的模块锁单频低价卖？？？？？ 我听到这我已经头脑风暴了，明确！确切！告诉他那是AI的幻觉，讨好你编造出来的，然后那边瞬间急眼了，AI都说了你不会试试吗，咱们要落地要落地，我不也是想解决问题吗！！！！！ 行行行，你说得对，你说的都对，我不点出来，点出来反倒成我的问题！！！！ 我要不是克制住我也拍案爆了，但想了想人必须要克制情绪就没说啥，真爆了他又得怎么怎么的，就想着看看他之后想怎么搞。 然后他开始展示他研究的结果，让豆包改了改项目代码，然后烧到芯片里面了，用这个来压力我。 然后说这还把芯片插电脑上炫耀，说自己烧进去了巴拉巴拉………………还让我看看电脑屏幕上编译成功的介绍。 “你瞧瞧，这不是烧到芯片里面了吗，能行！！！” 我********CCCC！！！！！ 这个芯片还有程序，正常情况下只需要走传统的上传流程，查好串口号然后在程序中输入烧录命令就好。什么操作都不需要， 只要你的程序没问题，烧录会自动完成并且自动启动程序，然后程序还会发送心跳包，用串口工具就能读取数据。 乐鑫官方，乃至程序的readme都是这么写的，按照步骤安装好espidf，编译通过后上传到芯片就好。 佬友们猜猜他是怎么搞的，说我不会用AI，让我看看他如何问AI，他问豆包为啥烧不进去现在想烧进去怎么办？？？？ 烧录程序都提醒他有问题了，找不到烧录串口请检查程序（我猜可能是豆包编的东西他直接粘贴的代码，不知道哪款芯片的代码直接发给他），他又巴拉巴拉搬出来豆包的讲解，要走什么强制烧录巴拉巴拉。 把芯片上所有的按键都按着，boot和rst，然后重新走烧录流程。 我看到这一幕我人都傻了，不是哥们，有这么烧芯片的吗？这款芯片能直接烧的你为什么要按着按键？？？ 最后确实是烧好了（我不清楚他之前做了什么操作，但是想想就觉得离谱），然后得意开始展示你看看这不是烧进去了吗，你之前一直说烧不进去烧不进去是不是你没好好搞，我借助AI这不是解决了吗？能编译成功肯定是没问题能跑，你把他上传烧录到芯片中不就完事了吗。 你要多学习新技术多问AI，他比你了解的多，不要把自己的事情甩锅给别人，你没那个能力。你经验不足不能下结论，凡事先做再说，AI肯定比你聪明，你多问问多迭代，给他指明方向让他别产生幻觉，要真实数据。 ？？？？？？？？？？？？ 我上L站加入佬友大家庭，也接触过各种大模型以及相关的配置，不说了解太多AI至少够用吧，你在这说我啥都不会？？？？不会用AI提效，我想甩锅？？？？？？？？？？？？？？？现在又成我经验不足不能下结论了？？？？？ 你这么厉害你咋不自己干！！！！找我干啥，方便甩锅压力我？？？？？ 我压着心里的火气陪他好好说，咱现在这种烧录方式非常规方式，可能是强制烧录不考虑运行适配，咱先试试能不能解决问题，你烧进去了可能是强制烧录，程序不支持双模不说芯片也不支持你上传烧录也不行啊。 “那都烧进去了肯定没问题，编译也通过了你再调调看看，真不行了咱们再说，你最近啥工作没有就搞个芯片都搞不明白，我一个中午的时间问豆包他都帮我解决了” ……………… ……………… 我不行了，东西没解决反倒被扣帽子说我干活不行，说我干活工作不饱和就搞个芯片都搞不明白，服了服了服了！！！！ 我是技术出身的，你别想忽悠我，你忽悠别人可以忽悠我不行！ 懒得和他争辩，太入脑了，我没招了佬友们。 顺带说一下最后这个芯片的结果，插上去之后连接串口工具没有任何反应，仅仅只是把程序烧进去，能跑不能跑我心里也没底，天知道他改了什么。 不过就没有心跳包而言，估计程序压根就没跑。或者说能跑就有鬼了。 （（（长难句警告，极度愤怒））） 让豆包解决芯片烧录问题并且还让豆包解决不存在双模的芯片实现双模WIFI射频AP还能随意切换频率，神人中的神人！！！！乐鑫你还不来收了他！！！！ 14 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
目前我在做图谱的实体融合，我目前的思路是每次取一个实体为中心向外使用余弦相似度取出阈值大于0.95的所有实体，然后在剩下的实体中再取一个实体，然后一直循环下去，直到完全遍历，中间成簇的所有实体都不放回。 现在的问题是，这种按顺序遍历的方式在实体数量很多的时候，整体效率就非常低，我目前的思路是想办法并发，但是这样会带来簇互相重叠的问题，各位大佬有没有比较好的思路 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
小米 token 免费计划 成功经验分享帖 1.尽可能是cc或者co的 2.尽可能多star项目 3.想方设法证明你的对话数据和代码思路，值得被拿去训练 4.估计这是一个拿数据隐私换福利的项目，各取所需，或者砸钱推广知名度 5.其他成功或者未成功的都分享一下经验，评论区 6.目前最高档是什么奖励，有没有知道的？ l链接地址（虽然很多人发过了但我再发一下方便进去看）： 告诉我们你的工作/项目 11 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
前言 两个月前，我发过一篇关于六块腹肌的帖子 [ 想练6块腹肌的可以进来看看 ]，没想到很多佬友都表示想要一些帮助。 我就想着搞个 APP 来帮助大家。Vibe Coding 了两个月 APP 已经上架了，无论你是新手还是老手都可以用来学习健身、如何练腹肌、记录训练。 新手更是有训练计划推荐，只要你按着训练计划走，就能拥有 6 块腹肌。 APP 介绍 最近做了一个健身 App，叫 [练练笔记]，一个超级简单易用的健身记录 APP。 它现在能做的事情包括： 创建训练模版 记录动作/组数/重量/次数 动作库 查看训练频率和训练历史变化、体重变化等。 我不会把它包装成“快速减肥”或“保证增肌”的产品。它更像一个记录和复盘工具，帮助用 户把训练坚持下来。具体效果还是取决于个人训练、饮食、睡眠和执行情况。 下载地址： 练练笔记 IOS 版本 练练笔记 Android 版本 我比较想听大家反馈： 训练记录流程是否顺手 数据统计有没有实际价值 哪些功能看起来多余 还希望增加什么功能 可以应用内反馈、站内私信给我、发邮件给我等方式。 成长历程 还没开始训练 训练两个月 训练1年 训练3年 训练5年 训练8年昨天拍的 一路过来都会记录自己的训练动作，重量，组间。有时候也会记录饮食，才能一步步慢慢进步过来的。大家可以用 APP 来帮助训练，他将陪伴你成长，加油。 佬友们喜欢练了多久的样子？ 19 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
（话题已被作者删除） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
不过听说磁吸充电宝的功效很低，佬们有没有那种可以磁吸上iphone17,同时能插着手机充电的推荐？尽可能轻薄吧。小米金沙江？酷态科有推荐的型号吗 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
6月11日，贵州茅台酒股份有限公司2025年度股东会召开。茅台集团党委书记、董事长陈华表示，“在产业规划上，茅台酒“十四五”技改项目规划新增的1.98万吨产能，现已建成投产两个车间，其余的工程都在有序推进，会尽快建设完成。”陈华还表示，“至于投产工作，将结合15.03平方公里核心产区的生态承载能力，以及工匠培养等因素综合考虑。原则上只要满足条件，我们会尽可能多投料，多生产基酒。在行业低谷期，将这部分基酒存入库存，进一步加厚加深公司基酒资源和产品品质库存。”（新浪财经）
英伟达CEO黄仁勋表示，将尽可能高效灵活地调配内存供应，三家内存制造商都已获���供应HBM4的资格。（财联社）