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阿汪 (@akihitohyh) 在 ANY牌路由器让我成了深夜战神 中发帖
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每天白天怎么联系不上心爱的claude-opus-4-7,只有在12点过后使用的丝滑如德芙。
有没有佬友和我一样的情况的 😂@teej 在 最近几天注册了2个甲骨文账号 中发帖
先说下背景,时间是上上周,第一个账号注册了两次abc,另一个账号注册了一次abc(这边账号指的是同一套资料)。然后上周五成功注册一个,用的是电信家宽+谷歌浏览器无痕,qq邮箱,地址就正常填拼音,xyk是建行的运通卡,注册完就立即升级了。然后是今天下午,用的是联通热点+谷歌浏览器无痕,qq邮箱,地址就正常填拼音,xyk是广发的运通卡,也是注册完就升级了。和上上周注册时候唯一变动的应该就是详细地址的拼音,一开始是拼音没加逗号,后来改成了拼音加英文逗号,比如:**qu,**jiedao,**xiaoqu11-101。不知道能否帮助到各位佬。@b9348 在 不是为资本说话. 但是GLM5.1全量部署一个至少要几十万成本吧 中发帖
rt, 首先声明我不懂行, 都是在站内看到的
根据我看到的信息, 我认为几十万成本估计全天不间断蹬估计也就够十几个人最高档套餐同时用, 哪怕是原价最贵一个人也只是469, 10个4690,20个都不到一万, 回本都要几十个月了
说白了几十万的设备一个月顶天估计也就能挣一两万还不是纯利
估计智谱都投产借贷几千万了, 如果不是真的成本高, 谁又愿意开公司落得一身骂名Enbao 在 今天升级Claude Max,订阅成功了,KYC认证也来了,最终申请退款了,会影响Pro下月的订阅? 中发帖
封号到是没有,就是Pro额度不够用,所以才进行升级,订阅成功是开心的,订阅成功后下一步是KYC认证,人麻了,果然没有进行认证Max无法使用,如果一直不认证,会影响Pro下月的订阅?Koala (@kiddingbaby) 在 想换个国产模型长期配合着用 中发帖
有没有深度使用 kimi2.6 和 glm5.1 的?哪个套餐能平替 gpt5.4(free),deepseek 一直没出留个坑作为推理模型。另外我对前端要求低…主要要会说人话、会主动调各种 skill、cli 工具、coding 后 fix bug 能接近 gpt 就行了。南青 (@NanQing) 在 【抽奖】给大家抽6张GLM Coding Plan 7天体验卡 中发帖
抽奖主题:GLM Coding Plan 7天体验卡 * 6
🏆 奖品详情:
[奖品]:GLM Coding Plan 7天体验卡 * 6
🕒 活动时间:
开始时间:[2026年4月22日下午6点00分]
截止时间:[2026年4月22日晚上12点00分]
📝 参与方式:
在本帖下回复任意内容
🔍 抽奖规则:
每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。
⚠ 注意事项:
本活动将在活动截止时间后关闭回帖,以确保公正性。
中奖者将在活动结束后2小时内在本帖公布,并通过私信通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
期待您的积极参与,祝您好运!如有任何疑问,欢迎随时联系抽奖发起人。@Mario6 在 特斯拉中国车机语音服务将接入豆包大模型 中发帖
特斯拉中国车机语音大模型服务已于 4 月 20 日完成备案,车机语音服务将接入豆包大模型。此前特斯拉中国官网披露,Model Y L 将搭载豆包大模型和 DeepSeek 模型,均通过火山引擎接入。
其中,豆包大模型主要负责语音命令,包括导航设定、媒体播放控制、空调调节和车主手册查询;DeepSeek 模型则提供 AI 互动服务。
佬们怎么看?我个人还是非常看好的@xhzlk 在 在不考虑预算和人多的话,阳朔确实是值得一去的地方 中发帖
想着这学期上完下学期开始实习就离开广西了,不如趁着三月三去一趟阳朔,以后回山西就不一定来了(,山水确实好看,人也确实多
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多图警告🐟 (@stevessr) 在 纽约时报:美国老人正在雪藏美国的潜力 中发帖
https://www.nytimes.com/2026/04/21/opinion/ageism-gerontacracy-america.html
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[image]Awoo 在 测测自己的ip对于gemini来说是否干净 中发帖
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通过浏览器匿名方式访问https://gemini.google.com/,如果跳转到了www.google.com又跳回来,说明触发了风控。特别干净的ip不会出现这个情况kor1 在 一个关于量化模型神奇的事儿 中发帖
我这里设计了一个双输入双输出的分割模型(一些特殊识别需求),要部署在 RKNN 平台上。这个模型是基于 mobilenetv3 做为backbone 开发的。
这没什么问题,问题出现在量化上。
因为训练很慢,为了快速验证,我拿第一个epoch 来走流程,去验证模型是否可以部署在 rknn 开发板上。
顺序是: pytorch -> onnx -> rknn
在 onnx 转 rknn 的时候,没有任何错误,理论上,按之前的一些经验,没错误基本上没太大的问题,但是为了验证是否对齐,写了一个onnx 和rknn 的对比脚本,也没什么问题:
热力图对比:
ONNX 范围: [0.2439, 0.5265]
RKNN 范围: [0.2369, 0.5236]
平均误差 (MAE): 0.0055
最大误差: 0.1145
分类概率对比:
ONNX prob: 0.5...