我都没有Prompt，AI自己生成的技术方案，要实现一个游戏技能，结果就违反政策了，要求改Prompt，这咋办？ A/这操作让我没法继续啊 11 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
目前只能人去看它们的重置时间，比较想给它们做成自动化的。 另外想问一下有没有稍微便宜点的订阅方式，claude 在 app store 还要话费比官方定价更贵的价钱…… 先感谢回答的朋友。
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RT和如图，明明还有很多的额度，为什么codex却提醒我“You’ve hit your usage limit. Try again later.”？ 本着额度不能浪费的优良传统，想着加加班用完，结果碰上了这个了 。第一次碰上的时候我让他继续了，结果没过一会又给我回复这个。 有佬友知道这是为什么吗？ 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
今日，摩尔线程宣布正式发布并开源MusaCoder，这是面向GPU底层算子生成的专用代码大模型。 摩尔线程表示，MusaCoder是业内首个基于国产GPU算力底座完成全链路训练与验证的开源代码大模型，其完整后训练流程均在基于MTT S5000构建的夸娥智算集群上完成。 据介绍，MusaCoder包含9B和27B两个参数规模，主要面向GPU底层算子生成任务设计，重点支持从PyTorch标准算子自动生成高性能CUDA/MUSA原生Kernel代码。 这一能力可降低开发者手写底层GPU算子的门槛，提升GPU高性能计算场景下的代码生成、验证和优化效率。 性能方面，在KernelBench评测中，MusaCoder-27B-RL取得Overall Pass@8 93.2%、Avg. @8 88.60%的成绩，超越Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4 Pro、GLM-5.1、Kimi K2.6等主流SOTA代码模型，达到当前行业领先水平。 摩尔线程称，MusaCoder的SFT（监督微调）、RFT（拒绝采样微调）、RL（强化学习）、异步rollout、在线编译执行验证及reward计算等全栈训练与验证流程，均依托MTT S5000构建的夸娥智算集群完成。 这也意味着，国产GPU不仅能够支撑大模型推理和常规微调任务，也能够稳定承载代码大模型后训练全周期算力需求。 尤其是在GPU Kernel生成这类任务中，训练系统需要频繁进行代码生成、编译、执行、验证和反馈计算，对硬件、编译栈、运行时、调度系统和评测基础设施都提出了更高要求。 huggingface.co MooreThreads/MusaCoder-27B · Hugging Face We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. arXiv.org MusaCoder: Native GPU Kernel Generation with Full-Stack Training on Moore... Native GPU kernel generation turns high-level tensor programs into executable, efficient low-level code. Existing Large Language Models (LLMs) struggle with this task, while execution-based reinforcement learning suffers from sparse rewards, reward... 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
MarcellusAshlyn8642@outlook.com----rp640919----9e5f94bc-e8a4-4e73-b8be-63364c29d753----M.C514_SN1.0.U.-CscP7nuccauR23P4fTSaIFZYejrXN!uf47fi61z6G1jB5kCoBRJNr!KM7HP4hrVitIDfvfdUipv340FXvmVw WTS8N7VP7WMV9qNTfb9gG9ZhPB1RRxkyEU67pJh49VTHH8m1lH6U8sHJ2Ozb gbBvML7bN8U8a4TmViJgT!coX!3sFRv54MeWkYyTJQBG6PoLcCV5ou!I05BPbZBSzjSnyIXk4pSAf4NaOVTrw5l r5nbmvhPhGi!W3Rf jJptnRQHZpyvQ9YUEi88vKnYdpVaPvo2wWBQXMdLNhFkblvKnDaI2diIMl3AUw4wGq7fngB6z8fPhwQiJ9rhANdC4LthTk X2cNyp0VNL2aK8OTLHto7GDKu8mhlEBm9JFOOWvnXPxsWQ6Oo!NUU0IsEDJ4w$ VegaDiana7991@outlook.com----di820060----9e5f94bc-e8a4-4e73-b8be-63364c29d753----M.C561_BAY.0.U.-Ct873V!DAwp6Pg396 Bz75dJEl86zpOocaySzZBtEtksm5sK5WESTPznGYxp62G!o5niyoLuYRDDvXIYBVuSxT2i2jkuEq43ZoA88QzLr0UfVwzBLq72roonoOfofBINm WiWk90 5zIi81Tjir0yWwLORRhBMTvUsCf*!t3gJC EGDhOttSHUI02!7!Vg7nUgcim!h1nLKYPqqMeygjc3c1iOp9mCmfrrnAdNyMLQdNwcf3TJhG5ZewydwoUVxiR!YsA!UZnSNNKkfcwBqR kA9pl4Jf3hg7C9uhkAf7P56NdoxxLb!Miasm!hfANdpHzRMKO3Zl2sKKcMFHyjMAtt6wuLopVXSH3IyA76pfIaLEqnnxVXMIVnV51kyE7bzxg$$ 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
声明： 本排行榜纯属娱乐性质，排名数据仅供参考，不具有任何商业或竞争含义。Token 用量受工具类型、使用习惯、日志保留时间等因素影响，不代表实际消费金额或工作产出。请理性看待排名，快乐摸鱼。 排行榜 排行榜功能 如何参与 CLI 上传 # 安装 npm install -g @juliantanx/aiusage # 解析本地日志 aiusage parse # 通过 LINUX DO Connect / Github / 用户名 登录 aiusage login # 上传排行榜数据 aiusage upload 页面上传（推荐） 也可以 aiusage serve 启动本地 Dashboard，在「排行榜」页面直接操作，支持自动定时上传。 点击 打开排行榜 即可查看榜单 后台运行 (PM2) aiusage serve 默认在前台运行，关闭终端后服务会终止。如需后台持续运行，请使用 PM2： # 全局安装 PM2 npm install -g pm2 # 现在启动后台服务并保存进程列表 aiusage pm2-start 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
HTTP 429 {“error”:{“type”:“usage_limit_reached”,“message”:“The usage limit has been reached”,“plan_type”:“team”,“resets_at”:1780985892,“eligible_promo”:null,“resets_in_seconds”:7709}} 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
求Vs Code是否有可以跟随claude小窗的显示上下文占用情况及usage情况的插件，目前看到的上下文插件都是堆叠在下面，并发开几个claude窗之后都不动谁是谁了 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
但是是五小时限额不是周限额，而且还只限 cowork 模式。我让 codex 查了下具体信息： 活动内容：Claude Cowork 的 5 小时用量限制翻倍，方便一次 session 里跑更大、更复杂的任务。 适用对象：公告写的是 all paid plans ，也就是付费套餐用户。 时间：现在到 2026 年 7 月 5 日。 适用范围：看起来是 Cowork 专属，不是 Claude Chat / Claude Code / API 全部翻倍。 不是永久提额：属于临时促销活动。 依旧小气嗷 anthropic ，扣扣搜搜这一块，算力不够用这一块。
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