我虽然不高强度冲浪，但是快两年了，也没有到3级。 差浏览量，这个浏览量。我很很难达到啊。 我看到一位3级佬，居然是25年底注册的，已经三级了，这也太肝了吧。 有同样的佬嘛。 30 个帖子 - 29 位参与者 阅读完整话题
我有个虚拟信用卡平台订阅 openai 已经用了两年，但我总觉得虚拟信用卡不可靠，想问问佬友们国内除了苹果礼品卡外还有什么比较稳妥长期可靠的订阅方式吗，有什么银行的信用卡支持吗 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
甲骨文终于注册成功了 ，分享一下我这两年踩坑经验。 我真的不是第一次试，前前后后试了很多次。之前一直用真实信息、真实地址，结果都是失败。最离谱的是，我一直以为只要信息真实就行，后来才发现甲骨文这套风控不是这么简单 我之前用招行 Visa 试了快两年，没成功过。邮箱也换过，地址也换过，IP 也换过，还是卡在ABC上 这次换了个思路。 邮箱重新换了一个没注册失败过的， icloud邮箱，IP 也换成了之前没成功注册过的（代理 看下面我成功的截图文字 德区），卡用的是中行卓隽卡（有N26的也可以试试），然后地址信息我是在 https://genaddr.com/ 上生成 德国地址按英文格式填的。 结果一次就过了。 我自己总结下来，甲骨文注册最重要就三点： 第一，邮箱。 失败过的邮箱就不要继续硬试了。不是说一定不能用，但我自己的经验是，失败过的邮箱继续试，成功率很低，容易一直卡 第二，IP 注册成功过的 IP 也尽量不要再拿来注册。甲骨文对环境很敏感，不要一直用同一个网络环境反复撞。 第三，卡。 卡真的很关键。我之前一直用招行 Visa，试了两年都没成功。这申请了一张中行的卓隽卡，直接过了。个人感觉 Master 成功率确实更高一点？ 还有一个小细节，地址别乱填中文拼音混合那种，最好是标准英文地址格式。我之前就一直卡在这里，明明是真实地址，但格式可能不太对。后来用 genaddr.com 生成的信息参考着填，反而一次就成。 所以别只盯着某一个点。 邮箱、IP、卡，这三个都一样重要。任何一个之前失败过，后面都可能继续影响成功率。 我这次是真的被甲骨文折磨麻了，谁懂这种试了两年突然一次过的感觉 22 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题
最近这两年一直在接触大模型和 AI 相关的工作，导致自己不管是工作和生活都非常的忙碌，仿佛一小时不看，就错过很多技术和资讯，尤其是在使用 codex Claude 后对 token 无限敏感，根本停不下来，但是和不从事 ai 的朋友聊天，发现他们仅仅停留在只了解豆包的层面，好像对生活也没有什么影响，大佬们可以聊聊给一些建议，该怎么平衡工作和生活，我现在游戏也玩不进去，全都是 ai 的各类消息，有些迷茫了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
先说结论 搞了两年 agent memory ，最痛的体会是：现在的记忆系统从根上就是歪的。不是缺功能，是方向错了。 痛点一：记忆脆弱 —— 存了一堆，但啥都不懂 把几十万封邮件扔进向量数据库，得到的是一个很大但完全没用的上下文堆。存和理解是两码事。 痛点二：时间推理残缺 问一句"我上周在搞啥"，大多数系统直接宕机。数据有，但时间感没有。 痛点三：遗忘困境 这条反直觉——记住一切反而更糟。上下文会腐烂。但要写一个好的遗忘算法，比堆存储难多了。 痛点四：评估缺失 你的记忆系统到底有没有在干活？大多数团队根本没法量化。benchmark 散乱且没有标准。 我们的解法：抄作业——Coding Agents 早就搞定了 看 GitHub 的工作流： Issue → PR → Code Review → Git History → Test → Status Update 每一步都被追踪、版本化、可查询。上下文不消失，它是演进的。 我们把这个模式搬到了个人 AI： 原始消息（邮件/Slack/Notion ） → 结构化记忆洞察 Agent 执行前读记忆，执行后更新记忆 两个维度：空间维度（关联记忆）+ 时间维度（时间旅行查询） 空间维度：一起放电的神经元就连线 当你访问洞察 A ，与它关联的洞察自动加强。长期不访问的连接会衰减。 问"为什么这个客户卡住了？"，系统不只找到当前项目——还会联想到 3 个月前的类似情况。 时间维度：给你的记忆装一台时光机 时间旅行 API 支持查询任意时间点的记忆状态： "Q3 2024 我的优先级是啥？" "1 月到 3 月我们做了哪些决定？" "展示 2 月底那个项目的样子" 不是摘要，是那个时刻的真实快照。 遗忘引擎：学会放手 三级系统（短 → 中 → 长记忆），评分公式综合考虑： 最近访问时间 访问频率 重要性 是否被收藏 6 个月前的普通客户问候？可能就丢了。3 个月前的关键决策？保留并强化。 目标不是存更久，是存得更聪明。 跑分结果 ┌──────────────────┬───────┐ │ Benchmark │ 成绩 │ ├──────────────────┼───────┤ │ LoCoMo │ 96.3% │ ├──────────────────┼───────┤ │ LongMemEval-S500 │ 97.6% │ └──────────────────┴───────┘ 基本达到 SOTA 。但真正的数字是 35%——CL-bench （ Context Learning Benchmark ）。 上下文学习能力（把存储的上下文应用到新情况）才是真正难的问题。 开源 GitHub: https://github.com/melandlabs/openloomi 欢迎来踩，——我们认为这是整个系统里最有趣、也最没被解决好的问题。 有问题尽管问。
先说结论 搞了两年 agent memory ，最痛的体会是：现在的记忆系统从根上就是歪的。不是缺功能，是方向错了。 痛点一：记忆脆弱 —— 存了一堆，但啥都不懂 把几十万封邮件扔进向量数据库，得到的是一个很大但完全没用的上下文堆。存和理解是两码事。 痛点二：时间推理残缺 问一句"我上周在搞啥"，大多数系统直接宕机。数据有，但时间感没有。 痛点三：遗忘困境 这条反直觉——记住一切反而更糟。上下文会腐烂。但要写一个好的遗忘算法，比堆存储难多了。 痛点四：评估缺失 你的记忆系统到底有没有在干活？大多数团队根本没法量化。benchmark 散乱且没有标准。 我们的解法：抄作业——Coding Agents 早就搞定了 看 GitHub 的工作流： Issue → PR → Code Review → Git History → Test → Status Update 每一步都被追踪、版本化、可查询。上下文不消失，它是演进的。 我们把这个模式搬到了个人 AI： 原始消息（邮件/Slack/Notion ） → 结构化记忆洞察 Agent 执行前读记忆，执行后更新记忆 两个维度：空间维度（关联记忆）+ 时间维度（时间旅行查询） 空间维度：一起放电的神经元就连线 当你访问洞察 A ，与它关联的洞察自动加强。长期不访问的连接会衰减。 问"为什么这个客户卡住了？"，系统不只找到当前项目——还会联想到 3 个月前的类似情况。 时间维度：给你的记忆装一台时光机 时间旅行 API 支持查询任意时间点的记忆状态： "Q3 2024 我的优先级是啥？" "1 月到 3 月我们做了哪些决定？" "展示 2 月底那个项目的样子" 不是摘要，是那个时刻的真实快照。 遗忘引擎：学会放手 三级系统（短 → 中 → 长记忆），评分公式综合考虑： 最近访问时间 访问频率 重要性 是否被收藏 6 个月前的普通客户问候？可能就丢了。3 个月前的关键决策？保留并强化。 目标不是存更久，是存得更聪明。 跑分结果 ┌──────────────────┬───────┐ │ Benchmark │ 成绩 │ ├──────────────────┼───────┤ │ LoCoMo │ 96.3% │ ├──────────────────┼───────┤ │ LongMemEval-S500 │ 97.6% │ └──────────────────┴───────┘ 基本达到 SOTA 。但真正的数字是 35%——CL-bench （ Context Learning Benchmark ）。 上下文学习能力（把存储的上下文应用到新情况）才是真正难的问题。 开源 GitHub: https://github.com/melandlabs/openloomi 欢迎来踩，——我们认为这是整个系统里最有趣、也最没被解决好的问题。 有问题尽管问。
去年3月份接房就开始每天接10多20个电话，有时候感觉知道是推销电话但是又担心错过真正的电话 我们是三期，这四期月底要接房了，又开始被轰炸了，真的被烦扰，被这售楼部卖几次了，放过我吧 佬们有解决办法吗 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
先说结论 搞了两年 agent memory ，最痛的体会是：现在的记忆系统从根上就是歪的。不是缺功能，是方向错了。 痛点一：记忆脆弱 —— 存了一堆，但啥都不懂 把几十万封邮件扔进向量数据库，得到的是一个很大但完全没用的上下文堆。存和理解是两码事。 痛点二：时间推理残缺 问一句"我上周在搞啥"，大多数系统直接宕机。数据有，但时间感没有。 痛点三：遗忘困境 这条反直觉——记住一切反而更糟。上下文会腐烂。但要写一个好的遗忘算法，比堆存储难多了。 痛点四：评估缺失 你的记忆系统到底有没有在干活？大多数团队根本没法量化。benchmark 散乱且没有标准。 我们的解法：抄作业——Coding Agents 早就搞定了 看 GitHub 的工作流： Issue → PR → Code Review → Git History → Test → Status Update 每一步都被追踪、版本化、可查询。上下文不消失，它是演进的。 我们把这个模式搬到了个人 AI： 原始消息（邮件/Slack/Notion ） → 结构化记忆洞察 Agent 执行前读记忆，执行后更新记忆 两个维度：空间维度（关联记忆）+ 时间维度（时间旅行查询） 空间维度：一起放电的神经元就连线 当你访问洞察 A ，与它关联的洞察自动加强。长期不访问的连接会衰减。 问"为什么这个客户卡住了？"，系统不只找到当前项目——还会联想到 3 个月前的类似情况。 时间维度：给你的记忆装一台时光机 时间旅行 API 支持查询任意时间点的记忆状态： "Q3 2024 我的优先级是啥？" "1 月到 3 月我们做了哪些决定？" "展示 2 月底那个项目的样子" 不是摘要，是那个时刻的真实快照。 遗忘引擎：学会放手 三级系统（短 → 中 → 长记忆），评分公式综合考虑： 最近访问时间 访问频率 重要性 是否被收藏 6 个月前的普通客户问候？可能就丢了。3 个月前的关键决策？保留并强化。 目标不是存更久，是存得更聪明。 跑分结果 ┌──────────────────┬───────┐ │ Benchmark │ 成绩 │ ├──────────────────┼───────┤ │ LoCoMo │ 96.3% │ ├──────────────────┼───────┤ │ LongMemEval-S500 │ 97.6% │ └──────────────────┴───────┘ 基本达到 SOTA 。但真正的数字是 35%——CL-bench （ Context Learning Benchmark ）。 上下文学习能力（把存储的上下文应用到新情况）才是真正难的问题。 开源 GitHub: https://github.com/melandlabs/openloomi 欢迎来踩，——我们认为这是整个系统里最有趣、也最没被解决好的问题。 有问题尽管问。
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用 Maccy 用了两年，一直想要两个功能：语义搜索（不记得复制过什么但记得大概内容也能搜到），以及两台 Mac 之间的同步（但不想把剪贴板数据传到第三方服务器）。 于是做了 Clibo：原生 macOS ，纯本地存储，可选 iCloud 同步。 核心功能： 一键导入 Maccy 历史 BYOK AI 语义搜索（用自己的 OpenAI/Anthropic API key ，数据只经过你和你的 AI 提供商，不经过我的服务器） 悬浮预览（图片、链接、文件、颜色值，hover 即看，不用点开） 固定片段 + 全局快捷键（常用文本一键粘贴） 原生 macOS 动作（复制地址 → 一键加到日历/通讯录/发信息/建备忘录） 7 天免费试用，$9 买断（早鸟价，不用订阅，2 台 Mac ） 隐私说明：所有数据存在本地 SQLite ，不上传任何服务器，不需要注册账号。AI 功能完全可选，不开 API key 就跟普通剪贴板管理器一样用。 官网： https://clibo.us 下载试用： https://releases.clibo.us/Clibo-1.0.8-11.dmg 刚上线一周多，想听听大家的意见——你们现在用什么剪贴板工具？什么功能会让你愿意付费？
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媳妇不上班，能提供情绪价值，但是偶尔会因为我的原生家庭吵架，最近很难受，很迷茫，求过来人解答~ 18 个帖子 - 14 位参与者 阅读完整话题
24届双非本，大学的时候半躺不躺的，但是技术在跟学校同专业的人比起来算过关，身边比较法导致一直觉得自己还行，大三的时候进了学校老师的项目组算是第一次正经参与团队开发，结果导师其实也不懂技术，项目还是一个更不懂技术的研究生师兄写的屎山，结果身边对比法更觉得自己还行了。 浑浑噩噩到了大三下开始找实习，一开始还能有四五千的实习offer，嫌钱少不去，到后面越来越少甚至面试了没后续，只能找熟悉的老师帮忙介绍了一个，结果就是开发实习两千多块钱，虽然是正经中厂且很轻松早九晚五其实可以迟到早退，但是钱实在太少加通勤需要很久公交就跑路了。 跑路之后又是开始海投无后续，在宿舍躺到四五月份快毕业，两个室友双双考研上岸，加上最好的朋友比我小一届正准备考研，于是便在毕业这年开始准备考研相当于别人二战了，一开始还没毕业在学校里还能去图书馆保持高强度学习，毕业之后一回到家直接越来越躺，躺到最后美美下岸。 下岸之后，无所事事了一整年也没准备再考，一开始还能写写代码，没事还做了不少游戏mod，看看github热点看看ai动向，到后面就完全蛆化了。 到现在，已经毕业两年了等于区了两年，什么事也没干成，想考研刷新应届生身份却又已经6月份了感觉会再次下岸，对计算机岗位有执念但是gap两年hr直接pass，现在非常迷茫不知道干什么 如果要找工作的话需要怎么包装简历，投什么方向的岗位呢，感谢各位佬友的回复 附上两年前的简历 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
如题： 两年半Java开发，基本CRUD，想转AI方向的开发，是自学还是报班？ 自学感觉知识点太松散，不知道该往哪学。 报班的话是不是纯割韭菜啊 8 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
目前在量化领域工作了两年了，很难说对交易有什么热爱，当初是觉得这个行业赚大钱的概率大一些才选择。现在每天有很多想法想去实现，但是惰性导致很多工作进展不够快。我自认不是什么天才，而这个行业天才密度极高，每当看到同行的优秀工作都会让人感觉人与人的差距比狗都大。我真的配和这些人在市场竞争吗。倒也没什么自卑丧气的情绪，希望今年能吃到老板画的饼吧。无心研究时候的一些碎碎念。。。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
我是一名干了两年半的前端 IT 派遣工，全日制大专学历。 说说工作上的状态。 公司内部文档还算齐全，也推广过 opencode ，虽然 token 不报销，但开源软件配免费模型，公司不会让我们自掏腰包。体验了一段时间后，我还是选择自己充值用 Cursor——只要把文档喂进去，它就能指哪打哪，三五轮对话就把功能写好了。剩下的时间就是等后端进度或 Electron 项目打包。空闲时我一边刷论坛，打包后再花十几分钟自测，就没事了。公司对看别的内容没有严格禁止，但总觉得不太好，毕竟主管偶尔从工位跑到打印机，会瞥见我的屏幕。所以我一直刷 V2EX 、Hacker News ，问就说在看最新技术（虽然从没人质疑过）。 再说学习上的计划，但我都没坚持下来。 四月初买了一个 AI 课程，头两天学得很起劲，后来慢慢去魅，就没怎么学了。现在课程还在更新，虽然也就是一些线上视频和资料，但说不上亏，只是需要自己主动一点——客观上说，只要主动，老师的服务是很到位的。 五月份又和一家机构签了函授本科的合同，现在是入学考试准备阶段。机构给了我一堆资料和试卷，让我好好准备。实际上我只敷衍地学了两节数学课视频，写了一页数学卷子，还是带着豆包只写一点自己会的题目。最近才意识到，如果不打算要学位证，这个函授的含金量可能还不如我原来的全日制大专。以我现在的状态走下去，学位证大概与我无缘。 而且从六月开始，公司不加班了，作息正常了，可我依然没动力学习。 学习资料全在电脑上吃灰。如果抽离出来，用旁观者的视角看自己——其实从五月初过完劳动节就初见端倪了：一有空就打 球球大作战，午休打，下班打，甚至上班无聊都会窝在楼梯间打一会儿。 我的时间到底浪费在哪了？ 上班空闲很多：刷 V2EX 、Hacker News ，或者偷偷 vibe coding 一些没太多意义的东西。 午休两小时，吃完饭就打 球球大作战。 下班后打 球球大作战 和 王者荣耀 ，刷 YouTube 短视频。 周末彻底放开了，看片，打游戏，刷抖音。玩成一个懵逼小子之后，去赵一鸣零食买三十块钱的吃的，再到天河公园发两小时呆。回来打开 AI 课程，一边听一边刷抖音，过一会儿索性合上电脑，全心打游戏。 成年人的世界很自由，自由到不管跟谁讲，听起来都嗨爆了。 确实很爽。但爽完回看这两个月，甚至回看毕业后这两年的表现，我的青春真的应该这样颓废吗？ 我想起上大专的时候，我在班里是鹤立鸡群的，是最爱学的那一个。当同学对老师教的 JS 语法、CSS 特性不屑一顾、听完就忘时，我反而觉得不够，会主动在网上渴求更多知识。老师让我带一带学得差的同学，我答应了，还让他调到我宿舍。他沉迷王者荣耀，有次我周末一天提醒他六次以上记得做页面布局练习，可第二天周一上课时，他依然没把练习做完。毕业后，这个同学在微信上给我发过房地产促销图片，也多次求我带他找份好工作，我责备他当时不好好学。现在他好像又转行搞传销了，一边给我发招聘合伙人的图片，一边找我借十块钱吃饭。 对比我自己最近两个月的表现，我不知道该说什么好。爽吗？很爽。值吗？不值。