去年 7 月底公司被公司裁员后，就一直没找工作，因为在公司的时候一直拉肚子，一天六七次，所以觉得是肠胃出了问题，结果我后来去医院查，发现没有肠胃的问题。后来才了解到是肠应激，压力大，焦虑就会一直拉肚子。有类似的朋友治好的吗，能交流一下吗 29 个帖子 - 15 位参与者 阅读完整话题
本着不想折腾又省点钱的心态开了土区的plus，看站里信息似乎低价要结束了。 想继续使用codex要么接受涨价，要么就是中转站，其他渠道都要折腾。 国产现在有没有能勉强替代的，不想在折腾了，glm5.1和deepseekv4flash？综合下来哪个合适呢 16 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
现在甲骨文申请哪个区域好点？节点速度综合考虑，我要跑个人网站和自建节点的话 6 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
综合L站、公众号各位佬友 大v的评测，fable是真的很强，生产重构中大型项目完全不在话下了，所以AI再发展几年，程序员的角色会不会只是一个传话筒了，领导说改哪传给ai，客户哪里不满意，传给ai。。 10 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 8 日消息，综合央视新闻报道和中国地质调查局消息，我国“海洋地质六号”船已于近日完成深海地质调查第 16 航次科考任务，在深海地质环境调查、海洋探测关键技术装备研发应用等方面取得多项成果。 本航次科研人员通过采用多种地质调查手段，获取了多金属结核、海底岩石、底层海水等珍贵的一手数据和样品。 尤其是还获得了约 90 公斤的玄武岩样品 ，这些样品将为我们研究这个海域的地幔源区性质，以及研究地球深部演化过程等提供关键支撑。 IT之家注意到，在技术装备研发应用方面，科研人员还完成了 我国自主研发的全球首套万米级全海深电磁采集站及海上作业系统的海试验收 。 值得一提的是，我国还在西太平洋 7737 米水深的深渊裂谷带成功获取了高质量的数据， 结果显示各项性能全面达标 。这次海试成功，标志着我国深海电磁测量技术取得了重要突破，将支撑地球深渊科学研究和国际大洋科学钻探选址等工作。
（北京/香港综合讯）中国2026年高考星期天（6月7日）开考，围绕考试形成的住宿、鲜花、餐饮等消费迎来一波热潮。 综合中新网与星岛环球网报道，中国今年参加高考的考生共1290万人，从考点周边的住宿、餐饮，到寓意“旗开得胜“的旗袍、“状元”同款文具、各种“补脑“保健品等，全国考生及其亲友带动的高考消费正在升温。 各地鲜花店近几日迎来高考祝福花束订单的高峰，寓意“金榜题名”“一举夺魁”“势如破竹”等高考主题的花束备受青睐，部分花店的备货量较平日增加了三至四倍。 在服饰方面，中国红继续成为热门色，印有“逢考必胜”“旗开得胜”等字样的T恤颇受欢迎；由于许多考生的母亲身穿旗袍陪考，部分销售旗袍的店铺近一个月的销量较此前增长约三倍。 中国金融信息服务平台“BT财经”分析，围绕高考的相关消费主要分为三大块，包括考前的备考冲刺、考中的食宿保障、考后的志愿填报。 其中，备考冲刺在高考消费中规模最大。据K12教培行业白皮书数据，在2025年，中国高考全日制冲刺市场规模已突破320亿元（人民币，下同，61亿新元），预计年增长率约18.7%。 考后的志愿填报近年快速增长，艾媒咨询发布报告显示，2025年中国高考志愿填报的付费市场规模约10.9亿元，预计在2027年增至12.2亿元。 高考结束后，预计手机等数码产品、驾校报名、旅游、谢师宴等市场也将迎来消费增长。 中国今年全国高考报名人数达1290万，较去年减少45万人，是连续第二年收缩。去年的报考人数为1335万人，比前年减少了7万人，为近10年来高考人数的首次下降。 zaobao.com.sg 中国2026高考消费升温 去年整体规模逾320亿元人民币 （北京/香港综合讯）中国2026年高考星期天（6月7日）开考，围绕考试形成的住宿、鲜花、餐饮等消费迎来一波热潮。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
很多佬友们都有戒色的想法，但不一定每一个都实施了，实施的佬友也不一定都戒色成功了，有的戒了半个月了还在戒色第一天 ，那咱们追根溯源，是为什么戒色失败呢，可能是因为你看见了一个很好看的视频，可能是因为你想到了一个很好看的关键词，那我就想了，能不能创建一个戒色溯源板块，佬友们是因为哪些内容戒色失败的就把哪些内容分享出来，我有个朋友想根据佬友们分享的这些内容来溯源来屏蔽掉这些内容从而达到戒色的目的，就从这篇帖子开始吧，最近这几天有没有佬友因为什么视频啊（当然不是我想看）什么关键词啊网站啊而戒色失败的，让我们分享出来好好反省反省，苦海无涯回头是岸，可以开始了…开始吧… 怎么没佬分享… 10 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 这个项目几乎完全由 Claude Code 编写。我参与了一点点 C 语言部分，因为我只会 C 语言 项目链接： github.com GitHub - lqy306/lut_viewer: GUI LUT previewer with color space support — pure... GUI LUT previewer with color space support — pure C + X11 最基本的，这个工具可以用于预览 lut 的处理效果： 当然，如果这只是个查看器，那么确实没啥值得展示的，但是！得益于 Claude 最初预留的丰富的接口和拓展功能，可以编写很好的拓展程序。现在已经实现的拓展程序有几个： 拓展 标识 功能 AI 风格评估 ext_ai LUT 评分、风格标签、AI 分析、自然语言查询 魔术 LUT ext_magic_lut 参考图分析、Smart Auto 单图增强、33³ LUT 导出 批量处理 ext_batch 批量转换图片格式，递归子目录 直方图分析 ext_histogram RGB/HSV 实时直方图 LUT 网格对比 ext_compare 多 LUT 并排网格对比 欢迎大家体验并提出修改建议！这毕竟也是 AI 写的，而且还在早期，出问题是难免的。 AI 风格评估 这个评估很有用，可以在导入多张图片和多个 lut 的情况下，使用带视觉功能的 ai 对 lut 的效果进行排名以供参考： 这是第一个也是我觉得最有用的拓展。 魔术 LUT 总体向 LUMIX LAB 里的 “Magic Lut” 功能看齐。相信老松友们对这个一定分外熟悉。 批量处理 这个好理解，就是批量套 LUT。 直方图分析 这个也好理解，就是对颜色分析并生成直方图。 LUT 网格对比 就是比单个预览更高效的预览，但是对性能要求也大得多。 关于拓展 这个工具具有非常高的可拓展性。你可以查看 github.com/lqy306/lut_viewer EXTENSIONS.7 main .TH LUTVIEWER\-EXTENSIONS 7 "2026-06-07" "LutViewer" "LutViewer Extension Manual" .SH NAME LutViewer Extensions \- 编写 LutViewer 拓展程序的完整指南 .SH 概述 LutViewer 支持通过插件系统扩展功能。 每个拓展是一个包含 manifest.json 和代码的自包含包， 可分发为 .lutx 文件 (zip 格式) 或源码目录。 .SH 目录结构 .PP 最小拓展结构: .IP \(bu 4 extensions/ext_xxx/manifest.json \(em 清单文件 (必需) .IP \(bu extensions/ext_xxx/ext_xxx.py \(em 入口模块 (Python 拓展) .IP \(bu extensions/ext_xxx/ext_xxx.bin \(em 二进制文件 (binary 拓展) .PP 编译后的分发包 (.lutx): .IP \(bu 4 dist/ext_xxx.lutx \(em 可直接分发的 zip 包 此文件已被截断。 显示原始文件 这是一个老古董的 GROFF 格式的手册，但是这个格式真的很好用。你也可以看 PDF 格式的，但是就臃肿一些了： github.com EXTENSIONS.pdf 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
总的来说，目前的顶级模型，无论是世界知识/综合能力，都超越了大部分人类。 那么，你认为以今年的高考试题（不限定哪套或自主命题），哪家模型能拿最高分？ 可以加限定条件，比如： 模型不使用任何Agent工具/网络搜索（ 传统闭卷考试 ）。 在CC/Codex/OpenClaw/Hermes等Agent框架下火力全开（ 开卷考试 ）。 我对 Gemini-3.1-pro 的世界知识印象比较好，感觉它在 闭卷 下表现应该很不错，而 开卷 模式我更看好 GPT-5.5 。 12 个帖子 - 12 位参与者 阅读完整话题
在 Artificial Analysis Intelligence Index 等榜单中，MiniMax-M3 综合得分 54.7 ，排名全球第七、国产第二，接近 Claude Opus 4.7 （ 57.3 ），在代码工程、智能体任务、长文本处理等维度进入第一梯队。 MiniMax M3 国产模型第一梯队模型 API 一折。 立即访问： https://wellapi.ai/pricing?keyword=MiniMax
在 Artificial Analysis Intelligence Index 等榜单中，MiniMax-M3 综合得分 54.7 ，排名全球第七、国产第二，接近 Claude Opus 4.7 （ 57.3 ），在代码工程、智能体任务、长文本处理等维度进入第一梯队。 MiniMax M3 国产模型第一梯队模型 API 一折。 立即访问： https://wellapi.ai/pricing?keyword=MiniMax
IT之家 6 月 3 日消息，广汽集团今日宣布，由广汽集团与中国石化广东石油分公司联合打造的 全国首座“能源 + 汽车”综合服务站点 —— 中石化琼海加油站广汽综合销售服务中心，在广东湛江遂溪正式开业，标志着能源补给与汽车消费两大场景实现深度融合落地。 本次合作创新推出的“ 加油站 + 汽车销售 + 维保服务 ”一体化新模式，目标填补县域油站跨界汽车服务业态空白，构建一站式用车服务生态圈。 ▲ 中石化琼海加油站广汽综合销售服务中心 此次落地的遂溪综合服务站，是中石化布局汽车服务赛道的全国首站。IT之家从公告获悉，双方打破传统业态壁垒，整合站点网络、服务体系、产品矩阵与售后能力， 将看车、选车、购车、养车、加油融为一体 。 ▲ 综合服务站内景效果图，设有汽车展示区与客户洽谈区
有尼区timon和尼区手机号的前提下，是不是在尼区把Claude和GPT都订阅，综合折腾和性价比是最高的（省事）？ 看了一下尼区gpt pro比美区贵了40元人民币，gpt plus比土区贵了80元人民币，claude就不用说了,plus和max都是最便宜的。 如果不想来回折腾，毕竟土区最近封号也厉害，在有了timon和尼区手机号后，尼区搞gpt和claude双订阅是不是反而会合适一些？求大佬指点。 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
昨天发了这个贴子求教 https://linux.do/t/topic/772676 综合了一下，打算用以下的工具弄一下，看看反代出来的，以及服务器主动拉出来的模型，到底咋样。 之前的讨论： 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
按照目前minimax的官方给出的用量，我购买的是plus套餐一个月为6亿token的用量，通过综合来看包括但不限于模型能力、token价格等多方面看，性价比相比于小米的mimo怎么看？能不能用上雷总名言名句“友商是**”？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我想问问大家一般使用AI都是怎么规划任务和执行？不只是代码和编程，我想问全面综合来看的话如何。 一般我日常或非代码方面使用（视频创作等方面没有使用需求），都是一个4.6o就搞定了。而涉及到比较多的代码时，就会用4.6o规划，gpt5.5执行。 我虽然觉得这样效果比较好，但是还看到有说法是，GPT5.5和Deepseep 4Vpro来规划，claude code执行，比较好。 但我觉得Deepseep 4Vpro不管规划和执行都不太行，都幻觉太多，Deepseep 4Vpro我认为现在还是用来写中文类文字创作比较好。而GPT5.5做规划我是感觉也不太理想。 但因为Deepseep 4Vpro和GPT5.5我都没有进行很重度的使用，所以想问问有没有实际使用过这3种方法的？想问问实际的感受如何。 谢谢！ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
纯gpt Pro号池，综合倍率 月卡低至 0.27 ，余额 0.4 image2 1k 低至 3.6分钱 一张 2k 低至 5.4分钱 一张 开业大酬宾 1号-5号充值1.15倍到账，余额实际倍率 = 0.4 / 1.15 = 0.347 本站承诺以下几点 1.不掺假 2.用户数据隐私 3.不改倍率 axis.yoga Axis - AI API Gateway 支持企业对接，可开发票, 如需大额高并发可以定制 给佬友的福利 1.留下注册用户名前100名用户可以获得5u额度 2.留下注册用户名后100名用户可以获得3u额度 3.每一百层楼抽1个66u额度 4.每五百层楼抽1个166u额度 交流群 1091274594 24 个帖子 - 23 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 1 日消息，综合 Dell、CoreWeave 双方社媒动态， 戴尔近日向 CoreWeave 交付了全球首套可运行的 NVIDIA（英伟达）Vera Rubin NVL72 AI 超级计算机系统 ，该产品成功通过所有测试。 戴尔基于 Vera Rubin NVL72 打造了 PowerEdge XE9812 液冷服务器，集成 72 个 Rubin GPU、36 颗 Vera CPU，支持 T 级参数超大规模 AI 模型、MoE AI 模型训练，并可在大规模 AI 推理中实现更低的单位 Token（词元）成本。 参考英伟达此前公告，CoreWeave 这家代表性 "Neocloud" 企业 将从 2026H2 开始把基于 NVIDIA Rubin 的系统集成至其 AI 云平台中 。 相关阅读： 《 CoreWeave 率先全面提供英伟达 RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版云实例 》 《 云服务新贵 CoreWeave 拔得头筹：率先部署英伟达 GB300 NVL72 系统 》
周日大放送再补一个面试备考小笔记。 刚看了一份“结构化面试综合分析题”的资料，主要讲积极类社会现象怎么答。这个类型很多人容易答成两种样子： 一种是全程夸，听起来很空；另一种是想显示辩证，结果一上来就说问题，反而把积极类题目的基调带偏了。 我按自己的理解整理成一个比较好记的框架： 一句话框架 积极类社会现象题，可以按这个顺序走： 亮明态度 → 分析意义 → 客观看短板 → 提出对策 → 结合自身/时代升华 重点不是背固定句子，而是每一步知道自己在干嘛。 1. 开头先定基调 积极类题，开头不要绕。可以先肯定这个现象的正面价值，再点一下它为什么值得讨论。 比如题目说某地推出便民服务、基层治理创新、数字化服务平台、志愿服务活动，都可以先说：这个做法回应了群众需求，也体现了治理方式或服务理念的转变。 开头的作用是把方向立住，让考官知道你没跑题。 2. 意义分析要分维度 不要只说“很好、很有意义”。可以从几个维度拆： 对群众：解决具体困难，增强获得感、幸福感、安全感； 对社会/行业：打破旧模式，激发活力，推动规范化发展； 对政府治理：转变工作作风，提升服务能力，拉近政民距离； 对时代/国家：契合基层治理现代化、数字经济、乡村振兴、共同富裕等大背景。 这里最重要的是“言之有物”。题目是什么领域，就往哪个领域靠，不要所有题都套同一套大词。 3. 客观看短板，但不要把基调打歪 积极类题也可以谈不足，但要注意语气：不是否定这个做法，而是说它在推进过程中还需要进一步完善。 常见短板可以这样想： 落实不到位：好政策停在纸面上； 覆盖不够广：部分地区、群体还没享受到； 配套不完善：制度、人员、资金、技术跟不上； 参与度不高：群众认知不足，主体协同不够； 长效机制不足：试点有亮点，推广和持续优化还要跟上。 这一段点到为止，别展开成负面题。 4. 对策要回答“谁来做、怎么做” 对策最怕空。可以按主体和动作拆： 宣传引导：线上线下讲清楚政策意义、参与方式和办理流程； 制度保障：明确责任分工、执行标准、考核要求，避免一阵风； 落地执行：压实责任，建立台账，定期督查，发现问题及时整改； 总结优化：收集群众反馈，把试点经验变成可复制、可推广的机制； 多方协同：政府、企业、社区、群众一起参与，形成合力。 答题时不用全说，挑 3 条最贴题的即可。 5. 结尾要回扣大局，也要落到自己 结尾可以有两种收法。 一种是大局升华：把这个做法放到基层治理现代化、服务型政府建设、共同富裕、中国式现代化等背景里。 另一种是岗位落点：作为未来基层工作者，要保持问题意识、服务意识和落实意识，把好做法真正做细、做实、做到群众心里。 一个练习版骨架 遇到积极类社会现象题，可以先这样打草稿： 我认为这一做法值得肯定，它回应了什么现实需求； 它对群众、社会、治理或时代发展有什么意义； 推进中可能还存在落实、覆盖、配套、参与、长效等短板； 下一步要从宣传、制度、执行、反馈、协同几方面完善； 最后回到基层工作或时代发展，说明要把好做法长期坚持下去。 我觉得这种框架的好处是：不会只会喊口号，也不会因为想“辩证”而把积极题答成消极题。真正上考场时，还是要根据题干里的具体对象换词、换例子、换重点。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
大模型综合智商美国(头部)明显高于国内，但价格也是，国内大模型只有美国的几分之一甚至几十分之一。 美国大模型貌似也主要是华人在主导，那是什么造成了这么大的差异？ 智商差距到底是美国训练卡数量优势导致的还是人才技术优势导致的？ 国内价格优势是电力&人力成本优势的结果吗？ 有没有业内人士回答一下 22 个帖子 - 19 位参与者 阅读完整话题