各位佬友好，我是从3.5时代过来的，近年来也经历过大兵认证（用了3个月掉了），GPT卡密（一个月）、Go pay（两个月两个号），到今年六月，没有PLUS没有token，感觉染上了 瘾，太难受了。故而采用正价付费模式——土区plus订阅（具体方式为去Ouye，忘记怎么拼写了，网站买礼品卡充值），每个月499.99里拉，折合人名币75.94元。 歪心思是什么呢，即在规则允许范围内，我每月订阅后即取消延期订阅，等本月订阅自然掉了以后（可能3，4天？运气好一周）然后重新订阅。 这样是不是经过3，4个月操作，就可以免费积攒出一个月的延长时间！？ 轻喷轻喷，求各位佬指点一二。 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
周五下午了，没心思干活，加上最近的一些思考，想和佬友们交流一下。 对个人： 诚然，部分人赶上了 AI 的浪潮，跑通了 opc 的商业闭环，但公司最难的还是找到稳定的客户，AI 将个体的能力进行放大，可以让 PPT 更快、更好看，但好像解决不了客户资源方面的问题。有想法的人很多，有能力的人也很多，但是将想法付诸行动，也能变现的人少之又少。AI 降低了想法落地的门槛，这算是一件好事。 AI 的出现创造出了新的岗位，但是同时替代掉了更多其他的现有岗位，对于个人的就业来说，就业的选取面还是变窄了的。创造出来了1个年薪百万，但是砍掉了10个年薪十万的工作，我认为这不是一件好的事情。 作为一名后端，最早我认为 AI 可以让我的工作变得更轻松，有更多时间去学习。但是我却变得很焦虑，AI 好像并没有解放我的工作，很多想法我都想让 ai 落地、验证、优化，导致我浪费了很多精力在这个过程上。另外，我干的活越来越多，从后端到全栈再到运维，杂活都丢给我了 对公司： 现在对于公司产品，好像 ai 的提升都是在于日常软件的体验优化（？），并没有提出颠覆性的变化，对于我的冲击力不如十几年互联网的APP浪潮。（不得不提的就是 AI 客服，体验一直很差 ） 对于企业来说，可能最大的效益就是裁员带来的收益吧，市场经济最近一直比较低迷，AI 加持后，很多偏基础的岗位都被裁了，转头跟投资方说是 AI 提效。但是 AI 并不会消费，经济也没有流动起来，而是反哺于 AI 企业。可头部 openai 和 A\ 也是一直没实现盈利，钱就这样蒸发掉了。 当然抛开生活的因素，我个人是很喜欢科技的进步的，并且一直幻想着未来可以体验到“机械飞升”的到来。而机器人的发展还很初级，没有让我眼前一亮，远远没有到 gpt2.0 对话带给的兴奋感。 PS：以上观点只是个人的片面所思所想观点，如有错误希望佬友们指出，欢迎交流~ 最后祝佬友们周末快乐~~ 20 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
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去年看西安哥们开了之后就动心思了，行动了一波，以为可以做个安稳副业，结果，事巨多，公司一堆事，店里一堆事，还好老婆给力，帮我撑住了。 总算都弄利索了，在回龙观 Long 街，在回龙观的小伙伴欢迎来体验啊！！别的不说，回龙观自助洗车体验绝对第一 免停，毛巾，有专人定时清理卫生，洗毛巾！保证大家过来用到的都是干净的！ 迪太欧 Long 街店
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这是Gemini的回答，还是很客观中立和符合现实使用感官的吧， 不知道以后会不会学会要多夸自己，阴阳贬低对手 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
supergork嘎了，心思印区用礼品卡开一年，看论坛其他佬说咸鱼容易买到黑卡，想问下哪里买比较靠谱 11 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
刚才突然发现一个公益的 但是他的官网好像有那种拉群啥的（我没坏心思，不要误解我） 我要不要发这个api 和key 发了之后不会被永久封禁把 如下图所示 12 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
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想到 L 站 可能有很多和我一样，敲得了代码却摸不透妹子心思的单身佬友，或者是想学习如何更好地经营感情的恋爱新手。为了方便大家早日脱单、少走弯路，特地把各位佬友分享的优质情感、相亲、恋爱类帖子做个大汇总。 本帖长期维护更新，欢迎大家评论区投稿、补充自己的经验贴或者好帖，一起完善。总之，希望能够帮到各位彦祖早结良缘，感情顺利！ 另外，据说 L 站也是可以找到对象的，详看 如何找男朋友！ 和 这就是大结局吧 。 脱单指南与追求技巧 【鸭老师】关于如何追女孩子，我分享一下这些年的经验，（不立人设，不讲废话，纯分享心得！） 【如何脱单】其一：找女朋友，是真得“找”的 浅聊一下找对象吧，给佬友们点建议~ 各位彦祖还没有女友，我绝不答应！ 三十岁阿姨聊聊怎么追女生，有点长 聊天与互动技巧 如何引导和女生聊天的话题？ 相亲与婚姻择偶 分享刚在隔壁站评论区刷到个相亲法则，挺有趣的 关于相亲结婚以及聊天，我的经验和成长过程，希望可以帮到大家 各位佬友，选老婆千万要慎重，胡搅蛮缠的情绪不稳定的一定要远离 恋爱维护与情感心理咨询 女朋友动不动就生气怎么办呀 【长期】鸭老师的心理、情感、困惑解答频道 我的其他长期更新的帖子： 【长期更新】我 在 L 站 科 研 【长期更新】我在 L 站快乐 Coding 我的思考： 【新解】关于拧巴 【缘分】世界上那么多人，为什么偏偏是他俩结婚？ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
完了完了，我感觉我现在一点写代码的心思都没有，直接甩个图片让AI开发，有问题再一点点对话让AI调整，再这么搞段时间，是不是不会写代码了，技术也跟不上了，咋办佬友们 12 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 30 日消息，今日，阿里千问宣布推出 Qwen-Scope—— 基于 Qwen3 系列和 Qwen3.5 系列模型训练所得的可解释性模块。 据介绍，阿里千问在 Qwen 隐藏层插入稀疏自编码器（SAE）并加以训练，通过施加稀疏性约束，自动提取出高度解耦、低冗余且更具可解释性的隐藏空间特征。Qwen-Scope 不仅可以用于分析 Qwen 模型行为的内在机制，也在模型优化上有着巨大潜力，应用场景包括推理结果定向控制、数据分类与合成、模型训练与优化、评估样本分布分析与对比等。 IT之家附官方详细介绍如下： Qwen-Scope 核心亮点包括： 推理：无需显示给出自然语言指令，实现推理结果定向控制； 数据：仅需少量种子数据便可收集用于数据分类的特征，显著降低数据依赖；同时可以使用未激活特征信息定向构造数据，补足长尾能力； 训练：通过分析语言混用和重复生成等低错问题，定位异常激活特征，在监督微调和强化学习阶段辅助模型训练，降低此类回复出现频率； 评估：计算不同样本间或不同评测集间特征激活模式，联合判断评测冗余程度，指导挑选评测集、提升评测能力覆盖度、降低评测成本。 整体概览 本次 Qwen-Scope 开源的权重涉及 7 个大模型，覆盖 Qwen3 及 Qwen3.5 系列的稠密模型和混合专家模型，共有 14 组稀疏自编码器权重。为了使得稀疏自编码器特征分布广、语义含义强、训练过程稳定可靠，我们从对应模型的预训练数据采样了 0.5B 词元数据规模进行训练。 实践 大家可以借助 Qwen-Scope 对 Qwen 系列模型进行分析和开发，下面我们会在推理、评测、数据、训练四个角度分别展示 Qwen-Scope 的用途，详细内容可以参考技术报告。 推理：模型行为的分析与可控的结果 通过控制特征的激活，实现对推理结果的定向控制，如语言、实体、风格的定向修改，而无需显式的给出自然语言指令。 数据：分类与合成 Qwen-Scope 对模型表示做了各个方向的解析和归纳，所以它可以用来作为数据处理工具，在数据分类和数据合成上均可提供数据处理思路。在毒性数据分类场景下，我们可以基于少量种子数据，分析毒性样本在 SAE 特征上的激活模式，并筛选出与毒性高度相关的特征用于分类。整个过程无需额外训练分类器，显著降低了标注和训练成本；同时，即使只依赖少量启动数据，也能获得较高的分类准确率，大幅降低了对大规模标注数据的依赖。 在数据合成场景中，Qwen-Scope 还可以帮助识别已有数据中激活次数少甚至未激活的毒性文本特征，并定向合成补充样本。相比传统合成数据方案，这种方式具有更强的可控性和针对性，能够更高效地覆盖长尾能力，使训练数据能效比提升至约 15 倍。 训练：定向优化 Qwen-Scope 的特征也可以应用在训练阶段。例如，当我们发现模型存在语言混用现象（比如英文回复中异常出现中文词）时，我们可以定位到异常激活特征，并在监督微调阶段，针对异常激活特征设计损失函数，引导模型降低 badcase 出现的频率。 再比如重复生成问题，这是一种低频现象，很难在强化学习阶段被采样到。为此，我们可以通过控制相应特征从而提高采样出异常回复的频率，增加学习奖励密度，以方便模型在强化学习阶段充分优化这一问题。 评估：测试样本的缺失与冗余 评估是大模型开发的核心之一，如今待评估能力、维度越来越多，样本规模越来越大，哪些评测集存在冗余，哪些领域覆盖不足是一个关键问题。通过 Qwen-Scope，我们可以对测试集的特征覆盖度进行分析以判断不同评测集之间的评测冗余程度。如下图所示，我们发现部分常用评测集在所激活特征上存在互相覆盖关系，致使部分评测集会受重复评估影响导致实用意义相比而言会更小。我们希望此类分析方法，可以方便大家挑选出覆盖度更高的、评测成本更低的测试样本和评测集。 总结 Qwen-Scope 不仅可以用于分析模型行为，更可以深入模型内部，将复杂的参数运算转化为人类可理解的概念与规律。它不仅仅能“看懂”模型，更能“改进”模型。实践证明，它可以在推理、评估、数据、训练等阶段，向我们提供模型优化思路、指导优化方向。可解释性，不仅是事后分析的工具，也可以是驱动模型进化的核心引擎之一。我们欢迎社区反馈，同时更希望可以看到大家发挥创造力，展示更多的、有趣的用法！ 试用 大家可以前往 Huggingface 或魔搭体验 Qwen-Scope。 链接地址 Hugging Face： https://huggingface.co/spaces/Qwen/QwenScope ?spm= a2ty_o06.30285417.0.0.65e5c921MGq3Tu Modelscope： https://modelscope.cn/studios/Qwen/QwenScope ?spm= a2ty_o06.30285417.0.0.65e5c921FZvQi4 ios/Qwen/QwenScope?spm= a2ty_o06.30285417.0.0.65e5c921FZvQi4 技术报告： https://qianwen-res.oss-accelerate.aliyuncs.com/qwen-scope/Qwen_Scope.pdf