求解惑 Xiaomi MiMo-v2.5Pro 的 api 构造，官网提到 tool_choice 只能填 auto ，在测试我的 agent loop 的时候经常出现 finish_reason=stop, tools=[] 提前停止，SOP 还没走完 （其他不管冷门还是热门的几家 LLM api 都未出现过）。不知道是我操作不对还是 LLM 的问题。参考 https://platform.xiaomimimo.com/docs/zh-CN/welcome 补充：opencode 、claude code 接入 mimo 从来没出现过。
求解惑 Xiaomi MiMo-v2.5Pro 的 api 构造，官网提到 tool_choice 只能填 auto ，在测试我的 agent loop 的时候经常出现 finish_reason=stop, tools=[] 提前停止，SOP 还没走完 （其他不管冷门还是热门的几家 LLM api 都未出现过）。不知道是我操作不对还是 LLM 的问题。参考 https://platform.xiaomimimo.com/docs/zh-CN/welcome 补充：opencode 、claude code 接入 mimo 从来没出现过。
claude code 里主模型设置为haiku/sonnet，然后用/advisor Fable 的命令激活 Fable 指导，这样我实测可以节省大量 money，但是效果要佬们自测一下，我用 Haiku+Fable 的组合实测是比纯 opus 强且省钱的 4 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
求解惑 Xiaomi MiMo-v2.5Pro 的 api 构造，官网提到 tool_choice 只能填 auto ，在测试我的 agent loop 的时候经常出现 finish_reason=stop, tools=[] 提前停止，SOP 还没走完 （其他不管冷门还是热门的几家 LLM api 都未出现过）。不知道是我操作不对还是 LLM 的问题。参考 https://platform.xiaomimimo.com/docs/zh-CN/welcome 补充：opencode 、claude code 接入 mimo 从来没出现过。
注册了薄荷的公益站，目前是通过ccs加到codex里面使用的，但是经常429，还有压缩上下文到一般就断掉了，所以想问下大家是怎么用的 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
今天刚研究了一下CPA的用法，薅了一堆team号 但是之前用codex app的远程连接感觉很好用 但是这里本机和远程机以及手机都登陆了同一个gpt账号 如果更换CPA登录，是否还能支持这样使用？ 也就是本地机、远程机登录的账号可能并不相同 感谢各位大佬回复 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
用法： 打开 Tampermonkey 新建脚本。 粘贴这个文件内容保存。 访问： https://chatgpt.com/codex/team/checkout?checkout_from=codex_app 页面右下角会出现按钮： 执行 checkout/update quantity=13 等页面出现有效 checkout_session_id 后点按钮。 注意：如果右下角显示： 当前 checkout_session_id: (未检测到，等页面跳转后再点) 说明当前 URL 还是 /checkout?..，还没拿到真正的 checkout session id，不能点。 // ==UserScript== // @name CTF Codex Checkout Update Helper // @namespace ctf-sandbox // @version 0.1.0 // @description Run the Codex checkout/update request from the logged-in browser page context. // @match https://chatgpt.com/codex/team/checkout * // @match https://chatgpt.com/codex/team/checkout/ * // @run-at document-idle // @grant none // ==/UserScript== (() => { ‘use strict’; const CONFIG = { processor_entity: ‘openai_llc’, credit_purchase_quantity: 13, language: ‘zh-CN’, updateUrl: ‘ https://chatgpt.com/backend-api/payments/checkout/update ’, }; function log(…args) { console.log(‘[CTF checkout helper]’, …args); } function getCheckoutSessionId() { const url = new URL(window.location.href); const fromQuery = url.searchParams.get(‘checkout_session_id’) || url.searchParams.get(‘checkoutSessionId’); const parts = url.pathname.split(‘/’).filter(Boolean); const fromPath = parts[parts.length - 1] || ‘’; const id = fromQuery || fromPath; // The entry URL ends in /checkout. That is not a real checkout_session_id. if (!id || id === 'checkout' || id === 'team' || id === 'codex') return ''; return id; } async function getAccessToken() { const sessionRes = await fetch(‘/api/auth/session’, { credentials: ‘include’ }); if (!sessionRes.ok) { const text = await sessionRes.text().catch(() => ‘’); throw new Error( 获取 session 失败 (HTTP ${sessionRes.status}): ${text.slice(0, 120)} ); } const sessionData = await sessionRes.json(); const accessToken = sessionData?.accessToken; if (!accessToken) throw new Error(‘未找到 accessToken，请确认已登录’); return accessToken; } async function runUpdate() { const checkoutSessionId = getCheckoutSessionId(); if (!checkoutSessionId) { throw new Error( 当前 URL 还没有有效 checkout_session_id: ${window.location.href} ); } const accessToken = await getAccessToken(); const body = { checkout_session_id: checkoutSessionId, processor_entity: CONFIG.processor_entity, credit_purchase_quantity: CONFIG.credit_purchase_quantity, }; log('request body:', body); const res = await fetch(CONFIG.updateUrl, { method: 'POST', credentials: 'include', referrer: window.location.href, headers: { 'Content-Type': 'application/json', Authorization: `Bearer ${accessToken}`, 'oai-device-id': localStorage.getItem('oai-device-id') || '', 'oai-language': CONFIG.language, }, body: JSON.stringify(body), }); const text = await res.clone().text().catch(() => ''); let data = null; try { data = text ? JSON.parse(text) : null; } catch (_) {} if (!res.ok) { throw new Error(`请求失败 (HTTP ${res.status}): ${text.slice(0, 200)}`); } return data ?? text; } function installButton() { if (document.getElementById(‘ctf-checkout-helper-btn’)) return; const box = document.createElement('div'); box.id = 'ctf-checkout-helper-box'; box.style.cssText = [ 'position:fixed', 'z-index:2147483647', 'right:16px', 'bottom:16px', 'padding:12px', 'background:#111827', 'color:#fff', 'border:1px solid #374151', 'border-radius:10px', 'font:13px -apple-system,BlinkMacSystemFont,Segoe UI,sans-serif', 'box-shadow:0 8px 24px rgba(0,0,0,.3)', 'max-width:360px', ].join(';'); const btn = document.createElement('button'); btn.id = 'ctf-checkout-helper-btn'; btn.textContent = `执行 checkout/update quantity=${CONFIG.credit_purchase_quantity}`; btn.style.cssText = 'cursor:pointer;padding:8px 10px;border-radius:8px;border:0;background:#10a37f;color:white;font-weight:600'; const status = document.createElement('div'); status.id = 'ctf-checkout-helper-status'; status.style.cssText = 'margin-top:8px;white-space:pre-wrap;word-break:break-word;color:#d1d5db'; status.textContent = `当前 checkout_session_id: ${getCheckoutSessionId() || '(未检测到，等页面跳转后再点)'}`; btn.addEventListener('click', async () => { btn.disabled = true; status.textContent = '执行中...'; try { const data = await runUpdate(); log('成功:', data); status.textContent = `成功:\n${JSON.stringify(data, null, 2).slice(0, 1000)}`; setTimeout(() => window.location.reload(), 800); } catch (err) { console.error('[CTF checkout helper] 失败:', err); status.textContent = `失败: ${err?.message || err}`; } finally { btn.disabled = false; } }); box.appendChild(btn); box.appendChild(status); document.documentElement.appendChild(box); setInterval(() => { status.textContent = status.textContent.startsWith('当前 checkout_session_id:') ? `当前 checkout_session_id: ${getCheckoutSessionId() || '(未检测到，等页面跳转后再点)'}` : status.textContent; }, 1000); } installButton(); log(‘loaded on’, window.location.href); })(); 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
其他的用法自己去尝试吧, 之前的抽奖贴给我删了.在发一次, 这次不抽奖了 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
要去给同事讲codex的基本用法，没法让每人弄个ChatGPT plus，想着让他们购买中转站使用，所以问问大佬几个问题 求推荐中转站 2.如果通过中转使用codex，是不是也必须科学上网才行？ 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
只要有一个能运行，我就能继续跑 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 3 日消息，POLITICO 昨日（6 月 2 日）披露了一份内部备忘录，欧洲议会宣布本周开始调整内部电脑的默认搜索工具， 从谷歌改为法国搜索服务 Qwant。 在内部备忘录中写道：“为符合欧洲议会维护数字主权，以及保护用户个人数据的承诺，Qwant 将于本周四开始取代谷歌，成为欧洲议会电脑上的默认搜索引擎”。 在这封内部备忘录中，Qwant 被描述为“注重隐私的欧洲搜索引擎”，可以避免追踪用户或收集个人数据。 IT之家查询公开资料，Qwant 成立于 2013 年，其市场定位是一个以隐私为先的搜索引擎。 此举源于议员们数月来施加的压力，他们要求欧盟机构减少对美国技术的依赖。去年 11 月，一个由 38 名跨党派成员组成的小组致信欧洲议会议长萝伯塔 · 梅措拉（Roberta Metsola），敦促欧盟逐步淘汰微软软件和其他外国技术，他们认为欧洲对少数几家美国科技巨头的依赖已成为一种战略弱点。
欧洲议会决定自本周四起，在内部计算机系统中将默认搜索引擎从Google（Google）更换为法国搜索引擎 Qwant，以强化所谓“数字主权”并加强对用户个人数据的保护。 这一变更通过一封内部电邮通知议员，信中称，自 6 月 4 日起，“Qwant 将取代 Google 成为欧洲议会计算机上的默认搜索引擎”，这一举措是“顺应议会在数字主权以及保护用户个人数据方面的承诺”。 据介绍，Qwant 被议会内部文件描述为一款“注重隐私保护的欧洲搜索引擎”，其设计原则是不追踪用户、不收集个人数据。 Qwant 成立于 2013 年，一直以“隐私优先”的Google替代方案进行市场推广，强调在搜索服务中尽量减少对用户行为的监测和分析。 根据安排，在欧洲议会内网环境下，通过 Firefox 和 Edge 浏览器地址栏发起的搜索将默认经由 Qwant 处理。 不过，议员和工作人员仍可自主选择其他搜索引擎，或手动更改浏览器默认设置，新的措施并未对个人选择完全封闭。 此番调整被视为欧盟机构减少对美国科技企业依赖的一步。 当前，布鲁塞尔方面正加紧推动所谓“技术主权”（tech sovereignty）议程，旨在降低对外国技术供应商的依赖，同时扶持欧洲本土替代方案。 欧盟委员会预计将在周三公布一个久候多时的“技术主权方案”，目标就是减少对国外技术提供方的依赖并加强欧洲自身技术能力。 早在去年 11 月，欧洲议会内部就已有跨党派议员向议长罗伯塔·梅索拉（Roberta Metsola）致信，敦促机构逐步淘汰微软等外国产软件以及其他非欧盟技术产品。 该信件由 38 位议员联署，认为欧盟机构对少数几家美国科技巨头的高度依赖已经演变为一种战略脆弱性，应当通过政策调整逐步降低这种依赖。 在有关默认搜索引擎更换的消息公布后，Google和 Qwant 未立即对媒体置评。 有观察认为，在云服务、关键基础设施、数据保护与网络安全等领域，欧盟未来可能会进一步出台措施，推动在更多关键数字服务中优先采用欧盟本土供应商，以配合整体战略自主和供应链安全目标。 查看评论
是我用法问题吗？ 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
RT，用的中转站烧CC，按请求次数计费，烧的有点过于快了，目前自己主要用来写科研的项目，想问问有什么办法可以节省一些吗 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
刚才看公众号，发现了一个很好玩的用法，让ai用emoji回复 好好玩啊！去仔细的猜测他的意思，然后猜到之后会心一笑，哈哈 这么想来，ai编程的用处只是他作为认知模拟器功能的一个部分，毕竟他就是用来把一种信息方便的转换成另一种信息的，比如编程就是把人类的想法的信息转化为可以被计算机理解的表现形式，而其他的视频ai啊tts啊等等都是一样的。有好多功能还都没想到呢，如果是让ai自己控制输出会有多少的好玩的发现呢？如果让ai自己给自己弄一套东西，然后以那套东西为基础，又能创造出多好玩的世界呢？ 哎，突然感觉现在自己好无聊啊，天天只想着去薅token然后做小产品，失去了当年的创造力和好奇心， 天天想着人喜欢什么，人的心理是啥，却好久没有进行深入的对ai认识层次的更新了，也没有进行过对ai能力边界的探索了。 就算是出了个新模型，也就只是用一句话测测玩玩，也没啥新意，而且还测不出啥东西来。 哎，老啦！（bushi 不过，这种无所适从倒也没啥怪的。毕竟无论是谁，在面对这种东西的时候都会这么感觉吧。 想起颜渊说的话来： 仰之弥高，钻之弥坚。瞻之在前，忽焉在后。夫子循循然善诱人，博我以文，约我以礼，欲罢不能。既竭吾才，如有所立卓尔，虽欲从之，末由也已。 面对人类所有的知识浓缩出来的ai这个精华，总是有种感觉，就像是Karpathy订阅token用不完的焦虑一样，我总是觉得我没法彻底用完ai的所有知识是一种过错。 当ai把所有知识都给我的时候，我却无法想象该如何使用，哎，悲伤。 甚至我现在连ai的能力边界究竟在哪里也不清楚，我也不知道该用什么样的思路去管理ai才有最好的harness的效果，我也不知道该如何去把ai的知识结构进行结构化的利用，面对ai,我什么都没法量化，也不知道他究竟是如何做到的。 我能做到的就只是去跟随大流，啥贵用那个（合作伙伴都给报销），能干活就完了。其实也就是一点心安。我总是对贵的模型更加宽容，而对便宜的模型更加不屑，前者我会找补，后者则是找缺。 可能开始的时候还比较平等，一切按实际出发，可是现在当我的情绪和偏见先入为主的时候，而且大多数模型都相当能用的时候，就算是真相也难免被扭曲掉，最后化为维护当下想法的禁锢。全都是靠感觉来做判断，哎，不太喜欢这种，可有有点无能为力，没有精力去测试那些东西了。甚至如果有哪些在威胁我的已有的判断，我的心态也已经变成啥也不管先在心里不说人话的用术语包装然后嘲讽一轮，而非自己带着谦虚的心态去试试究竟如何了。 人还未老，在ai这个领域的心态却经成为老登了啊，悲伤 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
想用它预处理文档，然后帮助提取与关键字匹配的内容。看起来很理想，但实际提取不尽人意。 我做了个小工具，把切分后的每段，与关键字的匹配程度，可视化出来了，可以直观看到匹配度。 从网页内容中，提取“中国人民银行的编制”，效果不错： 从网页内容中，提取“中国人民银行的职责”，开头匹配的很好，但漏掉了接下来的那些： 可以看到，在提取“中国人民银行的职责”匹配的句段时，会漏掉枚举的那几条。 这可以说是段落拆分的问题，我是逐句拆分的，问题是，段落怎么才能合理拆分呢？如果必须知道哪些跟哪些是在一起的，那就相当于已经提前理解文章的内容了，就没有必要上向量数据库了。 所以，向量数据库如何做是比较合适的呢？就比如我上面的这种应用场景。
想用它预处理文档，然后帮助提取与关键字匹配的内容。看起来很理想，但实际提取不尽人意。 我做了个小工具，把切分后的每段，与关键字的匹配程度，可视化出来了，可以直观看到匹配度。 从网页内容中，提取“中国人民银行的编制”，效果不错： 从网页内容中，提取“中国人民银行的职责”，开头匹配的很好，但漏掉了接下来的那些： 可以看到，在提取“中国人民银行的职责”匹配的句段时，会漏掉枚举的那几条。 这可以说是段落拆分的问题，我是逐句拆分的，问题是，段落怎么才能合理拆分呢？如果必须知道哪些跟哪些是在一起的，那就相当于已经提前理解文章的内容了，就没有必要上向量数据库了。 所以，向量数据库如何做是比较合适的呢？就比如我上面的这种应用场景。
想用它预处理文档，然后帮助提取与关键字匹配的内容。看起来很理想，但实际提取不尽人意。 我做了个小工具，把切分后的每段，与关键字的匹配程度，可视化出来了，可以直观看到匹配度。 从网页内容中，提取“中国人民银行的编制”，效果不错： 从网页内容中，提取“中国人民银行的职责”，开头匹配的很好，但漏掉了接下来的那些： 可以看到，在提取“中国人民银行的职责”匹配的句段时，会漏掉枚举的那几条。 这可以说是段落拆分的问题，我是逐句拆分的，问题是，段落怎么才能合理拆分呢？如果必须知道哪些跟哪些是在一起的，那就相当于已经提前理解文章的内容了，就没有必要上向量数据库了。 所以，向量数据库如何做是比较合适的呢？就比如我上面的这种应用场景。
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想用它预处理文档，然后帮助提取与关键字匹配的内容。看起来很理想，但实际提取不尽人意。 我做了个小工具，把切分后的每段，与关键字的匹配程度，可视化出来了，可以直观看到匹配度。 从网页内容中，提取“中国人民银行的编制”，效果不错： 从网页内容中，提取“中国人民银行的职责”，开头匹配的很好，但漏掉了接下来的那些： 可以看到，在提取“中国人民银行的职责”匹配的句段时，会漏掉枚举的那几条。 这可以说是段落拆分的问题，我是逐句拆分的，问题是，段落怎么才能合理拆分呢？如果必须知道哪些跟哪些是在一起的，那就相当于已经提前理解文章的内容了，就没有必要上向量数据库了。 所以，向量数据库如何做是比较合适的呢？就比如我上面的这种应用场景。