批量注册 AI账号卖，有人用这个开源项目月入五位数了 闲鱼上ChatGPT Plus一个号卖200-300块。一天注册 100个就是2-3万。 项目仅开源 3 天左右，已有 1.1k stars + 556 forks，更新极快（最近 11 小时还有 GoPay 全流程优化提交）。aBaiAutoplus 这项目干了三件狠事： 自动注册 10+ AI平台 — ChatGPT、Cursor、Grok、 http://Trae.ai 、Windsurf、Kiro… 插件化扩展，想加啥平台自己写 自动付款 Plus — PayPal 美区/日区付款，还能用印尼 GoPay 协议付款，自动走完 Stripe → Midtrans 14步API全链路 全生命周期管理 — 注册完自动检测账号有效性、续期token、trial过期预警，支持Any2API网关推送，注册即用 最离谱的是连桌面版都打包好了Mac/Win 双击开箱即用，零配置。 x上面看到的，就想问有试了的吗？ 8 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
本科校招生7月入职某手机厂，心动mac agent开发等等方便之处 和现有Windows对比起来显得Windows开发异常难用（虽然我平时都是远程服务器装cli使用agent） 听对象说mac本地开发很强 agent适配很好，现想购入一台macbook pro 但有以下问题： 1.macbook 马上更换模具 pro预计要上双面OLED屏幕 2.更换模具后今年下半年只会出m6 不会出m6pro(本人更想购入 macbook pro的pro芯片) 3.预计想一步到位 上一台48/64 + 1T的 macbook 现有想买一台 macbookpro m1pro 32+1T 作为过渡然后等明年再购入新款pro 不知这样是否合适 欢迎各位佬指出意见和方案 22 个帖子 - 14 位参与者 阅读完整话题
因为行业门槛比较低，时不时还有“月入过万”的诱人说法，外卖员、网约车司机成为了很多人的首选职业，甚至不少人失业后一时难以找到心仪的工作，也往往会将送外卖、开网约车作为一种过渡。但是，多项权威数据显示，不少城市乃至全国的外卖、网约车市场，已经呈现严重饱和的状态，收入也严重下滑。 近日，深圳市交通运输局官方发布，2026年4月份深圳市网约车行业运营动态与风险提示，当前市场总体已饱和，4月全市合规网约车14.2万辆、持证司机39.5万人，单车日均单车完成订单量约为13.01单，司机收入已经接近成本线。 为此，官方郑重提醒，拟从业者应充分调研，理性决策，并警惕六大风险： 一是部分平台采用“上班/保底模式”代收流水，公司经营不善将导致司机受损; 二是未获授权的中间商易引发纠纷; 三是警惕“月入过万”等虚假广告，避免退车违约; 四是认清“无证不罚”骗局，无证营运将被处罚且保险拒赔; 五是防范“免押金”“高回报”等租车套路，签约需核对条款; 六是警惕租车公司逾期缴纳保险导致失效的风险。 此外，南京、合肥、南宁、贵阳、南昌等城市近期均发布了网约车饱和预警，单车日均接单甚至普遍不足10单。 长沙已经暂停受理新增运输证，预警运力过剩。 东莞、三亚、温州、济南、遂宁等先后预警运力饱和、入行风险高。 数据显示，截至2026年4月，全国已发放网约车驾驶员证522.9万本、车辆运输证225.0万本，4月全国订单9.24亿单，单车日均接单约12单。 行业报告显示，全国合规网约车超过300万辆，但实际需求只需要约180万辆，过剩率超过60%。 多数全职网页车司机日均流水只有200-300元，扣除租金、电费、折旧各项费用后月净收入多在3000-5000元，时薪接近最低工资线。 外卖市场的形势甚至更加严峻。 行业统计数据，目前全国即时配送骑手已接近2000万人，而日均订单总量约1.1亿，且已经连续多个月未见明显增长，只需要约400万熟练骑手即可满足。 这意味着，外卖行业过剩率高达约80%，大约1600万外卖员已经成为“冗余”，需要5个人抢1个订单。 各地差异同样很明显，其中大城市尤其突出，也直接导致外卖骑手收入锐减，月净收入普遍跌至4000-6000元，时薪同样接近最低工资线。 基础配送费在高峰期曾有6-9元，如今普遍仅3-4元，部分近距离订单甚至不足2元。 在上海，有骑手的月收入在高峰期可达1.5万元，如今降至约1.2万元，日均单量减少近20单。 北京骑手的日均接单量在2020年还有35单，如今只有20单，但是工作时长却从8小时延长至12小时。 国务院反垄断反不正当竞争办公室已在年初对外卖平台服务行业启动竞争状况调查评估，明确指出，拼补贴、拼价格、控流量加剧 了“内卷式” 竞争，社会反映强烈，并定性整个行业已从增量扩张转向存量竞争。 查看评论
L友们 现在有什么可以月入1k的嘛 手机有点拮据 想要发展一点副业 不然吃饭压力很大 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
3月入了L站后接触到了codex后，觉得以前使用古法chat模式做开发真的是太惨了，同时内心中压抑的很久的想法终于压制不住了，于是在4月19，创建了一个llm工程。工程的作用是什么呢，对，就是妄图在gpt的帮助下手搓一个llm。因为当时最强的开源国模，就是glm5.1，而且还是mit协议的，没有太大的协议风险。想着有现成的Tokenizer干嘛不用。于是就以5.1的Tokenizer作为基础开始手搓模型。于是开始了长达10天的llm工程化，于是什么 SwiGLU 、 CLA+GQA 、 RetNet 统统扔进模型里面。然后4.29在开发到从单卡训练转FSDP2下跑多卡训练的时候就发现ds4发布了，还是mit协议的。于是本着反正模型都还没彻底定型，多试几个Tokenizer，看看哪个比较好（单纯是因为5060ti16G练不动了，5.1回家把4060ti16g也插上做双卡）。于是就有了下面的对比。前期实验glmTokenizer时发现占用较高，但是训练出来后 主观感觉 收敛更好。但是因为本身就不是严谨的实验工程，纯个人爱好一时兴起，所以懒得测试两种Tokenizer训练出来的模型性能如何了。 目前单次Tokenizer实验的总结就是：DS伟大无需多言。同样的数据集下，ds4Tokenizer转出来的Token数量更少， Sequence Packing（序列打包）效率更高。不愧是性价比战神！！！ 免责声明：这个测试是孤例，秉承科研界中孤证不立的原则，个人声明本次测试什么都不代表，仅作为LPT工程下指定数据集下的数据结果。不具备任何盖棺定论的属性。实验全是个人见解及倾向。不存在拉踩。 而且因为我显卡不够的问题根本不敢跑多轮训练。无法实际测试同样的模型结构下，哪个Tokenizer的语义表达更好。 由GPT实现并执行生成的实验报告及附录如下： github.com/kenith-z/lpt-llm help/GLM5.1%E5%8F%8ADS4%E7%9A%84Tokenizer%E5%9F%BA%E5%87%86%E5%AF%B9%E6%AF%94%E5%AE%9E%E9%AA%8C/GLM5.1%E5%8F%8ADS4Tokenizer%E5%9F%BA%E5%87%86%E5%AF%B9%E6%AF%94%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E6%8A%A5%E5%91%8A.md main # GLM5.1 及 DS4Tokenizer 基准对比实验报告 ## 摘要 本实验比较 GLM5.1 tokenizer 与 DS4Tokenizer（本项目 `ds_tokenizer`）在同一批 1-11 号专升本教材语料上的分词规模、训练吞吐、显存占用与 LongRoPE2 候选因子评测表现。实验使用 416 条结构化 text JSONL 样本作为统一材料，并在同一张 `NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti` 上执行 sequence packing 训练基准与 LongRoPE2 factor sweep smoke 评测。 结果显示，DS4Tokenizer 的总 token 数较 GLM5.1 降低 5.55%，超过 7680 token 的样本数量由 10 条降至 5 条。在 `batch_size=4, train_max_sequence_length=768` 的训练基准中，DS4Tokenizer 相对 GLM5.1 的 active tokens/s 提升约 9.3%-10.2%，峰值 allocated 显存降低约 1.34 GB。在 `train_max_sequence_length=7680` 的长窗口基准中，两种 tokenizer 在 `batch_size=4` 下均发生 OOM；在 `batch_size=1` 下均可运行，DS4Tokenizer 的 wall-clock 更短且峰值 allocated 显存更低。LongRoPE2 factor sweep 在 `text_pretrain` checkpoint 上已完成同阶段对比，DS4Tokenizer 对应 checkpoint 在 smoke 设置下获得更低的 PPL(128)，但生成型 needle 与 retrieval 精确匹配率均为 0.0，说明该结果只能作为链路与相对基线参考，不能作为充分的长上下文能力结论。 ## 1. 实验目的 本实验旨在回答以下问题： 1. 在同一语料上，GLM5.1 tokenizer 与 DS4Tokenizer 的 token 规模差异是否显著。 2. tokenizer 切换是否改变 sequence packing 训练基准中的吞吐与显存表现。 3. 在长窗口训练边界下，较小词表的 DS4Tokenizer 是否带来可观察的显存收益。 4. 在已有 GLM5.1 与 DS 同阶段 `text_pretrain` checkpoint 条件下，LongRoPE2 factor sweep 是否可以完成可比评测。 ## 2. 实验材料与环境 ### 2.1 数据材料 此文件已被截断。 显示原始文件 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
去景区旅游的时候发现，附近有那种卖烤肠的摊主。普通淀粉肠卖 2 卖，王中王能卖到 3 块。如果是肉肠的话，更是能卖到 5 块钱一根。 我好像发现了巨大的商机，然后就赶紧拿出某多多查了下价格，发现一根淀粉肠的进价撑破天也就 5 毛钱，王中王贵一点，但是成本价也才 1 块。肉肠差不多 1 块 2 、1 块 3 左右。 所以此时我就在想，如果在热门景区，来来往往的这么多人，一天卖个 300 根左右，就按一根肠赚 2 块来算的话，那就是 600 块，那一个月出摊 20 天，就是 20x600=12000 了，轻松月入过万，时间还自由。 v 友们，此刻你们的内心是不是已经和我一样蠢蠢欲动了🙈？
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奇怪的想法 假如一个老破小价值 25w 的房子，每个月可以租 700 ，和一个稳定的小众网站基本不用怎么管就可以月入 700 ，那么网站的价值是 25w 吗？ 分析 正规稳定现金流资产估值： 稳健实体资产：8 ～ 12 倍年收益 互联网轻资产 / 流量站：3 ～ 5 倍年收益 按上限 5 倍给你算网站合理估值： 8400×5=42000 元 👉 月入 700 的网站，合理市场价仅≈4.2 万和 25 万房产，差了整整 6 倍。 思考 稳定网站管理+运维的投入应该是小于房子收租吧！
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