科研人，需要调用gpt4o-mini做闭源模型测试，但是实验室的服务器没有公网ip，只能走学校内网，改选择中转站还是官方api，求佬解答 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
在英伟达 Nemotron 3 Ultra、谷歌 Gemma 4 12B 等 25 款开源权重模型集中发布后，科技投资人 Chamath Palihapitiya 指出，开源与闭源前沿模型的能力差距正在迅速收窄，但调用价格仍存在巨大鸿沟。 以企业每月消耗 10 亿输入与 10 亿输出 Token 测算，GPT-5.5 Pro 成本高达 10.5 万美元，Claude Opus 4.8 为 3 万美元，而 DeepSeek R1 仅需 2740 美元，GPT-5.5 Pro 的溢价近 40 倍。Chamath 警告，多数公司 CEO 并不知道技术团队在缺乏治理与审计的情况下，直接默认选用最昂贵的大模型 API，导致预算超支。 随着他本人联合创立并担任首席执行官的 AI 原生软件开发生命周期编排平台 Software Factory 等模型路由控制面逐渐普及，企业将转向模型无关架构，将大规模推理默认分流至 DeepSeek，高端代理流导入 Claude Opus，仅在产生明确高额增量价值时按需调用 GPT-5.5 Pro。Chamath 预测，精细化路由将导致 OpenAI 和 Anthropic 等前沿实验室的 API 营收增速显著放缓，而开源及低成本推理生态的收入将迎来暴增。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 4 日消息，华尔街日报昨日（6 月 3 日）发布博文，报道称 Meta 公司 AI 模型 Muse Spark 遭遇“难产”， 已多次推迟向开发者发布该模型 API 调用 计划。 IT之家曾于今年 4 月报道， 该模型 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）全新 Muse 系列的首款产品 。该 AI 部门由汪滔（Alexandr Wang）掌管，他于 2025 年 6 月加入 Meta 公司。 图源：WikiMedia Muse Spark 是 Meta 从开源路线转向闭源路线后的关键模型。 内部评测称，它可与 OpenAI、Anthropic 竞争，并在多数测试中明显领先 xAI 的 Grok。但除少数第 3 方评测机构外，开发者仍难以亲自验证其能力。 不过时隔近 2 个月，官方目前仍未进一步开放 API 调用，和 4 月“很快发布”的表态形成落差。 知情人士称，Meta 原计划在 4 月发布 Muse Spark 时同步推出 API。延期原因包括测试中暴露的漏洞，以及基础设施还需扩建。随后发布时间从 4 月推到 5 月，又推到 6 月。
一直很好奇开源项目的 License 的约束力。如果你基于别人的项目做了一个产品，然后闭源商用，那你这个 License 有啥用？比如你用了一个 GPL 项目，然后闭源，那也没人知道。别人也不知道你侵权。 所以 License 就是一个君子协定？
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今天vscode 上的leekfund韭菜盒子插件自动更新了，发现给我的自选全部清掉了，又得一个个添加回来了，排序功能也没有了 上github上一搜发现已经搜不到这个之前开源的仓库了，页面也出现订阅高级版了，佬们还有什么可以摸鱼看盘的好用插件吗？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
ai 永远只是效率上的工具。 他没有对闭源项目的训练，让做个几年前的 windows95 它都永远都无法实现。 否则大家都去叫 ai 做个华尔街前 10 对冲基金的量化算法了，大家都不用上班了。 ai 本质是文本 tokenizer 化，在向量空间中的寻找最近一个点，取出来后再找最近的点。 它根本就无法理解我们的世界，因为它没有“理解”这个范动作，它是工具是靠概率,它的‘理解’只是前后关系的向量长度或多维度的向量长度。 如果以后 ai 大规模普及，就跟汽车淘汰人力车一样；电脑淘汰手绘画图工程师，操盘员一样。它会创造更多靠 ai 吃饭的人。 从人的历史规律来看，如果一个工具大范围广泛使用，它只会淘汰老旧工具的使用者，但同时创造更多使用新工具的岗位。 我看还有人认为 ai 不算工具，会演变成具有思维意识的‘生命’，我认为人类消亡都不会发生。 只要是人造的就能被量化，能被量化就能提前知道结果，而思维意思是不可量化的，否则就成算命的，某天某时注定会发生什么。就好比你说造出真随机，造出来就应该能量化，不量化怎么验证它是真随机，这跟造出时空机穿越回去杀祖父的道理是一样的悖论。
ai 永远只是效率上的工具。 他没有对闭源项目的训练，让做个几年前的 windows95 它都永远都无法实现。 否则大家都去叫 ai 做个华尔街前 10 对冲基金的量化算法了，大家都不用上班了。 ai 本质是文本 tokenizer 化，在向量空间中的寻找最近一个点，取出来后再找最近的点。 它根本就无法理解我们的世界，因为它没有“理解”这个范动作，它是工具是靠概率,它的‘理解’只是前后关系的向量长度或多维度的向量长度。 如果以后 ai 大规模普及，就跟汽车淘汰人力车一样；电脑淘汰手绘画图工程师，操盘员一样。它会创造更多靠 ai 吃饭的人。 从人的历史规律来看，如果一个工具大范围广泛使用，它只会淘汰老旧工具的使用者，但同时创造更多使用新工具的岗位。 我看还有人认为 ai 不算工具，会演变成具有思维意识的‘生命’，我认为人类消亡都不会发生。 只要是人造的就能被量化，能被量化就能提前知道结果，而思维意思是不可量化的，否则就成算命的，某天某时注定会发生什么。就好比你说造出真随机，造出来就应该能量化，不量化怎么验证它是真随机，这跟造出时空机穿越回去杀祖父的道理是一样的悖论。
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