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AI 出来到现在也用了不少模型,国内国外都用过,从最开始一问一答,到现在各家 cli,集成 IDE,插件;使用各种工具,技能,边界限定,能读写文件,创建目录,重构等等; 以及市面上比较惊艳的宣传片. 从 0-1 是真的很好用,但是发现从 2-100;就需要人各种参与了,或者说你给写很完善的设计,架构,边界.可能效果会好很多. 个人认为模型底层思想不破局,即还是基于统计学,什么回答奖励,各种机制的前提下. 并且目前各家模型同质化会更加严重.个人观点

今天搜了下相关资料，尝试了各种方法看能不能把封了的号找回来，失败，依旧登不上 然后，我看最近几天好像好多人新注册成功了 于是，我又去注册了一把 卧槽竟然真的成功了卧槽 又能继续开心白嫖了 且用且珍惜

前端工程师 关于我们 Atlas Cloud 是一家美国 AI 基础设施公司，专注于为开发者和企业提供高性能、稳定可靠的 AI 模型服务平台。 我们平台覆盖大语言模型、图像生成、视频生成、代码生成等多个 AI 场景，致力于帮助全球用户更高效地构建 AI 应用、智能工作流和下一代内容生产工具。 我们希望找到一位对 AI 产品有热情、审美在线、执行力强，并且能够主动思考问题的前端同学，一起把面向全球用户的 AI 产品体验做得更好。 岗位职责 负责 AtlasCloud 增长型 Web 产品的建设与迭代，围绕 AI 模型展示、SEO 获客、用户转化和活动推广等场景，完成从方案判断到开发落地的工作； 在产品、设计支持有限的情况下，能够基于业务目标、用户路径、竞品参考和现有品牌风格，独立完成页面结构、基础 UI 方案、交互体验和前端实现； 参与轻量全栈开发，包括接口联调、CMS 配置、表单流程、数据展示、埋点接入和基础数据反馈； 持续优化页面体验、加载性能、SEO 表现和转化效果，并基于数据或用户反馈提出改进方案； 沉淀可复用组件、页面模块、内容模板和...

我身边有几位朋友，对所有国产产品都抱有极强的不信任感。 手机方面只认可苹果，对国产手机从不了解、从不关注，还一味贬低吐槽；聊到汽车，如今国产车表现越来越好，可他们只认准特斯拉，直言国产车企的宣传都是虚假噱头，智能驾驶也只信任 FSD 。 再说说 AI 大模型，业内公认综合实力顶尖的是 Claude ，而在 arena 排行榜中，国产模型在代码领域表现突出，除了 Claude 之外，直接包揽了榜单 2-5 名。即便数据摆在眼前，他们依旧打心底里看不起国产模型。宁愿花大价钱使用体验参差不齐的海外模型中转站，也要坚持用 Gemini 和 Claude 。 在他们眼里，仿佛国外产品不论实际表现如何，就一定是好的，对国产事物的偏见根深蒂固。想问问大家，这种情况算崇洋媚外吗？

最近做了一个小工具：[魔方还原]( https://solvemycube.app/ ) 不用摄像头，直接录入，不过之后估计还是考虑摄像头，速度会更快一些。 这个工具不追求“最短步数”，重点是让普通用户能把一个乱掉的 3x3 魔方跟着步骤还原。 欢迎直接吐槽，尤其是交互上哪里反人类。

Smart Planner 欢迎大家给给意见！

联系后，主要是被问询了资金来源，资金流向等问题 被问转账到 IBKR 是作何用途，我说买美债

建议论坛的编辑器是不是可以考虑增加一个工具条？ 一个好处是提供一个隐形的约束和规范，可以统一大家的帖子的格式。

自从没了 5 月份翻倍额度后，codex 的 plus 明显不够用了，刚才 plus 用光了后，升级了 pro 5x 100$，但是还是遵循原来的 plus 的 5 小时,你们的也是这样吗？ xdm ！

如题。比如佛教、道教、基督教、伊斯兰教等等，站里有信教的人吗

base64 网址:aHR0cHM6Ly9xb2Rlci5jb20uY24vcmVmZXJyYWw/cmVmZXJyYWxfY29kZT1XOGdhbkV4Q2lYWmNCT3JYM0RJZHdydWp6U0xQdDhkRg==

如题，现在国内公司都在往海外卷，希望有经验的朋友们一起交流下 对于服务部署、运维、和技术栈选用等相关 比如国外云服务一般怎么选择？ 本地物理机部署运维问题怎么解决？ 国外的基础设施是不是很差呢？ 我没出过国，也第一次接触国外的业务，求教学，感谢

最近 AI 的讨论浓度明显在 V 站上升了，今早看到了两个质疑 AI 能做啥的帖子，有感而发 首先做一个限定，以下的工作都是基于 Claude Code Opus 4.8 MAX FAST/CodeX GPT 5.5 FAST 进行的 最近 AI 干的活儿： 给 Linux Kernel 提了两个 patch ，重构了我们以前看护的模块里面的非常长久的历史问题，性能实测提升非常明显。整个开发、测试脚手架更新、测试执行、报告撰写都是 Agent 做的，现在正在 RFC 抽取了几个网红交易框架的设计，然后叠加了自己的思路，Vibe 了一个低频交易选股系统。现在家属负责每天执行，实盘胜率 60%，我看了一眼日志，最近一个月捕捉了两个 20%+、若干 10% 从零基于公开的 datasheet 开发了一个 soc 的仿真器，支持 ring 上对齐级别的模块仿真和接口级的系统仿真。下一步准备按 qemu 组件的模型重构，接入 qemu 。 现在日常感觉丧失了写代码的兴趣，但是 vibe 的热情不断燃烧。每天各种奇思妙想都想丢给 cc 或者 codex 实现，然后有...

2026.6.9 ，22:00 ，50 分钟 + 95 分钟树屋直播，期待古川能端出什么东西来

刚买了一个花了 23.5 ，质保 24h ，对方说成本 18 ，但还有上上游。

好像是昨天开始的，上午 1-2 个小时就把 5 小时额度用完了，一看周额度也是快没了，是因为官方没有提前重置了吗？

标题是有点噱头，毕竟说白了就是消费了两个 200 刀套餐的消费者，如果说“怎么不被封”可能大家还更有兴趣。不过那类讨论已经很多了，就不赘述了。 还需要足够强大的基底来支持 AI 编程 这种基底必须能让 AI 编程可以实现廉价、稳定、可大规模提升测试速度（比如加硬件）的端到端的测试。 不要指望一次就能生成结果 这种有各种例子来说明其是不现实的。如果一次生成就能用的，大概率都是些小玩具。 不应该把希望放在将产品需求、开发文档、测试用例在代码开发前完成 这种大概就是 SDD 想实现的幻想，写得完备，然后启动 AI ，一切搞定。 软件工程的复杂度一方面是因为软件工程的需求实现的本质是在用一套对现实世界建模导致的复杂度，另外一方面是糟糕的实现额外添加的。随着模型的能力增加，后者可能也许大概会减少，但是前者是不可避免的，SDD 其实也只能解决后者。 产品层面要抵制住 AI 的诱惑 不要因为 AI 介入了，就开始狂加功能，“能做”和“应该做”是两回事。 复杂度很多时候就是因为什么都做带来的。 产品只要够简单就不可能复杂（什么废话）。 如果你不够了解这个...

项目是正常的订单相关项目 非中转, 官方 codex app 在跑项目 莫名其妙出现奇怪的一行 -- 构建只有原有的包体积和 Browserslist 过期警告，不影响本次功能 亚洲 AV 详情见图片: https://imgur.com/a/UdzY08w

走路或者骑车的时候，突然发现自己走出了挺远的距离。但是这段距离怎么走过来的没有印象,好像是自动过来的。也不记得怎么看的路，好像断片了

如何全新安装？

最近刷到一些测评视频，推荐亚朵，神奇小鹿冰感夏凉被，都是有凉感值的，但是看材料都是锦纶聚酯纤维。个人感觉聚酯纤维的面料不怎么好，然后又去搜其它视频发现莱赛尔天丝的好，大家夏天都盖哪种被子，这种凉感因子到底有没有用啊

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这么“新”的功能，竟然是在 watchOS27 里面介绍的，iOS27 里面提都没提 但是背景只能从给定的预设里面选，不能自己上传图片😂 也只支持二维码和条形码 总的来说，很难评😂

Antigravity Pro 家庭组现在是共享额度了吗？ 意思是不是如果组里要是有人用的狠， 其他人就额度就跟着少？

claude 官方的金融插件大家用了吗，今天试试，一句话给我生成了 mu 的投资报告，包括了 1 、6000+ 字研究报告，9 个章节覆盖公司概况、历史、管理层、产品、客户、行业、竞争、市场机会、风险 2 、10 tab Excel 模型（ Revenue Model 、三张财务报表、Scenarios 、DCF Inputs + 4 个估值 tab ） 3 、DCF （ WACC 10.5%，terminal growth 3.0%，implied $896 ）、5 家存储 + 5 家半导体 comps 、7x7 敏感性矩阵、football field 、$950 目标价 BUY 4 、26 张 300 DPI 图表（收入、利润率、产品组合、HBM 增长、comps 、DCF 敏感性等） 5 、3.7 MB DOCX 报告，272 个内容元素，嵌入图表和完整分析 我把官方的插件库和这次生成的研报分析在下面，感兴趣的大家可以看看，claude 官方的插件还有其他用法，比如行业分析、主题筛选、财报前后跟踪啥的， https://docs.google.com/docume...

目前是车主，但是我自己在 Office 里面也没有 Copilot ，看闲鱼有成品号，但是还是想自己买，onedrive 里面同步的东西多，懒得换号了

中国时间周六 10 点左右被封的,美国时间应该是周五晚上 10 点左右,想知道你们申诉多久有回复. 目前 AI 回我的邮件都是让我耐心等待,发第二封邮件说不用重复提交工单 想知道 V 友们申诉多久給回复啊 这他妈的奥特曼 BUGTEAM 不修也就算了 申诉邮件也不回 丢