这种盛况真的很难再复现了吧，除了上次那次把奥特曼和他团队的人一起拉进的那次之外，好像也就这次了？ （os：17w 多的人没有一个是付费的哈哈哈，除了开 team 的那个，这波我给到夯，可惜大手还是发力了，虽然已经在里面的还能用就是了） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
各位能复现吗？
any 超过300s 524，我已找到明确问题是什么，确认是any 解密thinking的bug。请相关人员明确证明身份联系我。 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
感谢L站，高中生拿下广东省粤港澳学生科创大赛智能体冠军 搞七捻三 感谢L站，高中生拿下广东省粤港澳学生科创大赛智能体冠军 跟着站内佬友学了很多agent编排的干货 这下真的是 学AI 上L站了 [wxcamera1780113637533] 还剪了一个两分多钟的冠军速通第一视角vlog，发在视频号了 补充 很多佬友想要赛题，我周一回学校整理一下发出来给大家。 其实题目场景并不难，但是组委会限定用qwen3.5 2B Q4量化… 很多佬想要题目，今天整理了一下打包给到大家 其实场景并不是很难，毕竟是省教育厅面向小学到高中的比赛，需要兼顾各个年龄段 这个应该是全国范围内教育局最早推出的智能体比赛，大家都在摸索中 但是比赛现场要求全程离线，没办法vibe coding，只能自己手搓 而且限定智能体使用qwen3.5:2b q4量化作为基座，这种小模型上下文一场就会崩，逻辑能力几乎等于零，格式输出也经常炸 而且限时250min完成比赛，还有一些答辩的环节，平摊下来给到一题的时间就40~50min，在当时120多只队伍的现场确实还挺紧张的 这里是完整题包，包含测试程序，相信佬们可以轻轻松松满分复现 最终的产物需要搭建一个本地服务调用智能体，详见下文 2026 年广东省学生信息科技创新大赛-智能体设计与应用项目.zip (21.8 KB) 压缩包里有最终测试的裁判机程序，每题有十个检查点，每点10分 题目描述 赛项：2026 年广东省学生信息科技创新大赛——智能体设计与应用项目 场景：家用电器说明书阅读智能体\ 数据：基于真实电磁炉说明书（型号 HI1995G 等） 场景 本次任务围绕“家用电器说明书阅读智能体”展开。裁判机下发一份家用电器的说明书（JSON 格式），智能体需要阅读说明书内容并回答用户问题。 重要要求：智能体必须调用大语言模型，赛后将对参赛队伍提交的程序进行核验；若未调用大模型（纯规则/纯程序解），将按违规处理并不得分。 API 接口格式 裁判机 POST → 智能体 ip：端口/solve 请求体：{ "task_id": "T1", "input": { "说明书": { ... }, "问题": "...", "选项": { ... } } } 响应体：{"answer": 答案} 答案类型必须严格遵守各题要求，裁判机用 == 直接比对，不能有任何额外文字或格式错误。若该轮题目无法唯一确定答案或数据不足，返回 {"answer": "不确定"} 。 计时规则：5 秒为软超时起点，超过 5 秒开始按秒扣分（超出部分按秒向上取整，每轮最多扣 10 分）；超过 15 秒（5+10）则该轮 0 分。 输入数据中（10组测试数据中一部分）的 说明书 可能包含较长的说明文字：注意事项、故障排查、售后条款等字段。 任务零（T0）：握手测试 （点击了解更多详细信息） 任务一（T1）：信息提取 （点击了解更多详细信息） 任务二（T2）：条件判断 （点击了解更多详细信息） 任务三（T3）：排序 （点击了解更多详细信息） 任务四（T4）：判断推理 （点击了解更多详细信息） 任务五（T5）：综合应用 （点击了解更多详细信息） 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
之前那版太像“丢个附件完事”了，重写一下。 这份 PPT 是给那种情况用的：论文读完了，方法也大概懂了，但一打开编辑器就不知道从哪写。尤其是强化学习复现，最容易一上来就让 Codex 生成 train.py ，然后报错一堆，最后自己也说不清 Env、reward、算法到底哪里偏了。 我整理这份的思路很简单：别让 Codex 一次性“复现论文”，而是把论文拆成一组能验证的小任务。每一步都能跑、能检查、能继续改，这样才不容易变成玄学调参。 如果只想快速看重点，建议先看 P04、P10-P15、P18。 P01 封面：先把任务说清楚 这不是“AI 自动复现论文”的鸡血课件，重点是怎么让 Codex 做工程助手，而不是让它替你理解论文。 P02 目录：三段路 先搭 RL 代码骨架，再把论文方法拆到代码，最后用训练曲线判断有没有学起来。 P03 第一步先别写代码 强化学习复现第一件事不是写算法，而是把 Env、Agent、训练循环、评估拆开。 P04 最值得看的总图 这页是整份课件的骨架：论文 Methods 里的系统模型、MDP、算法、实验设置，分别应该落到哪个代码模块。 P05 Gym Env 是地基 Env 写错了，后面 PPO 再漂亮也没用。这页可以拿来检查 observation、action、reward、info 有没有对应论文。 P06 先判断算法类型 很多复现卡住不是代码问题，是动作空间和算法骨架没对上。先分清离散/连续，再选 PPO、SAC、DQN。 P07 为什么用 CleanRL CleanRL 的好处是透明，单文件好改，适合和论文伪代码一项项对。不是说它万能，而是方便拆。 P08 Codex 应该站在哪 Codex 适合生成、运行、修 bug、做一致性检查；论文边界和公式真假还是要人来把关。 P09 第二部分开始落地 从这里开始，不再讲概念，转成一组可以直接复制改的 prompt。 P10 五步拆法 Env、Reward、算法接入、启动检查、报错修复。每一步都有产物，别让任务糊成一团。 P11 Prompt 1：只写 Env 这个 prompt 的关键是“只实现 Env”。先把交互接口跑通，别同时要 PPO、画图、实验报告。 P12 Prompt 2：单独查 reward reward 最容易被模型写得像那么回事但其实没对齐论文。这一步要把分项和 info 都留出来查。 P13 Prompt 3：接 CleanRL 这里让 Codex 自己看 CleanRL，但要求它说明选哪个骨架、为什么选，避免盲改。 P14 Prompt 4：先 smoke test 不要上来长训。先验证上下层 observation、action、reward、done、info 都能走通。 P15 Prompt 5：报错不是失败 这一页很实用：把 traceback 当下一轮输入，让 Codex 顺着错误修，直到 smoke test 过。 P16 第三部分：别只看能不能跑 代码跑起来只是第一关，RL 还要看曲线、loss、指标，不然很可能是在随机游走。 P17 监控工具怎么选 一个人本地调参 TensorBoard 够用，团队/多实验追踪再考虑 W&B、MLflow、Aim。 P18 怎么看训练曲线 RL 回报有噪声正常，关键看平滑趋势有没有上升、后期有没有平台。 P19 总结：复现是闭环 论文拆解、代码生成、运行报错、修复验证、训练监控，这条链闭上才算靠谱。 P20 最后一页 如果佬友手上有具体论文，可以按这个结构把 Methods 先拆一遍，再喂给 Codex。 原 PPT 放这里，站内不让传 pptx，所以 zip 里就是原文件： 从论文到代码.zip (184 KB) 如果你也在复现 RL/优化类论文，建议别急着要完整代码，先按 P10 那个五步拆一遍。这样 Codex 才是真的省时间，不是帮你制造一堆更难查的 bug。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
各位能复现吗？
全程没截图就被封了，只能口述了 本来是看到一个帖子，说今天free只能用5.5，5.4用不了了 我就打开自己的sub2api测试一下， 弄了3个号测试，前2个5.4都是返回的400，确实今天不能用5.4了 API returned 400: {“detail”:“The ‘gpt-5.4’ model is not supported when using Codex with a ChatGPT account.”} 然后换了个号测试5.5的链接，发了个hi,正常返回了 然后这个号测试5.4，返回的是401，感觉奇怪不应该是400么 再切回5.5，也是401了，这个号就gg了 这些号都活了快一个月了，不理解 11 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
复现步骤：任意搜索代码有依赖下面几个类的地方，你会发现报红了：Cannot resolve symbol 'ProceedingJoinPoint' import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.Around; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
想请教一下各位佬，有没有用过开源的针对协议复现api开发的skill，就是web端逆向之后协议复现感觉很麻烦，直接让ai开发又写的很乱，代码风格一点看不下去，想知道有没有专门这种针对协议复现api开发的skill 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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