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@kevinwang 在 我对Krill客服气笑了，工单问题装死，评价垃圾直接妙对号入座 中发帖
原因是我用他的fable5 遇到了缓存问题，然后提交了工单 ，哪怕是我使用姿势不对，你回复下，我也认了。下面是这家工单客服的回复 ，我原以为他不回复就不回复，说了句垃圾，他不回复也没办法就这样算。 今天刷站 突然看到Krill ，像看看它怎么样了，没想到直接满嘴喷粪来了，就这样对顾客的
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[image]知止 (@a741800221) 在 来看Ox Alph在dsh中创造吕布骑摩托的表现还有鹈鹕自行车 中发帖
这个模型挺强的为了防止鹈鹕自行车单项优化 才有这种逆天测试 表现佬友自行判断
提示词就是用的鹈鹕的提示词
吕布骑摩托代码如下
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总结
[lvbu-motorcycle]
鹈鹕
[pelican-bicycle]Haggi (@shaioo) 在 MO Gallery这个名字好土啊 | 支持Live照片惹😊 中发帖
本地资源库支持live照片了，开心~
还有什么要加的吗🤔
想改名字，MO Gallery意义太单一了还是
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[image]dingguagua 在 OpenAI又要重置了！ 中发帖
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按照推文转换为北京时间 应该是2026 年 8 月 25 日 早上 5 点
没用完的猛猛蹬吧，OpenAI这周又变成了大善人 :bili_019:@Haru762 在 想用nai生成二次元画风的图，有没有比合租一个会员更省钱的办法 中发帖
rt，想接在bot里面和群友一起玩，群是小群，只有心血来潮画几张，我看了下合租要三十块左右。
现在在用的是image2和grok2，感觉画风还是有点不对味，有没有更好的方案，求佬友们推荐下🫠水泥森林 (@renhuang) 在 想开菲律宾gpt20x怎么办 中发帖
看到了一些教程，都是需要使用u卡，找了几个bybit注册了让提交地址证明但是上传了一直拒绝不懂为啥？bitget申请卡中国地区好像不行？但是其他地区要其他当地的身份啥的 大佬们咋整的@songjiahui 在 2024和2025最伟大的投资(两台顶预算的心爱主机) 中发帖
2024双11老婆豪执1.5w预算让我配了一台电脑，最后迫于预算压力配了9900x和4080s
2025 618 表妹让帮忙配一台8000左右的主机，最后帮她配上了146kf+5070 虽然有缩肛风险，但是也得力于当年的果断。也算在通胀前配上了心爱的主机。
[13431947935684192]
[13431948007777667]lz_mar12 (@ls_mar12) 在 codex奇怪的报错 而且完全没办法恢复 常出现在超长对话中 中发帖
从昨天开始，在一些超长的对话中，比如长时间输出，就会蹦出来这个提示，而且不论是“继续”还是“codex resume”都没有办法继续这个对话了，大家有遇到过么，咋弄啊这
[image]想学习的小杨同学 (@Ethan_7) 在 pro20x和plus订阅反代出来的模型智商不一样吗？ 中发帖
今天突然看到有人说pro20x和plus反代出来的模型能力不同，有这种说法吗？不都是gpt5.6sol吗？日常都是放到sub2api里面使用bamboo2026 在 真实工程任务-添加功能,DeepSeek-V4 Flash Vision Exp,Grok 4.6,GPT-5.6 Luna,GPT-5.6 Sol,Gemini 3.7 Flash横向对比 中发帖
项目
DeepSWE UI 是一个基于 FastAPI、React、TypeScript、Vite、Pier 和 Docker 的本地管理平台，用于运行、监控、对比和重试 DeepSWE 基准测试任务。
测试题与分析结果
20260822给deep-swe-UI添加手动价格修改
我发现https://models.dev拉取的模型价格不一定是对的，我需要这里加入价格编辑功能
[image-20260823155424255]
整体测试结果
模型及配置
主动测试完成度
人工验证
耗时
倍率 / 计费方式
费用
Token 消耗
请求数
sol xhigh
后端 + 前端类型 + 实际UI测试
✅ 通过
26 分钟
0.21 倍率
1.10 元
6.08M
51 次
luna max
后端 + 前端类型 + 实际UI测试
✅ 通过
39 分钟
0.4...n (@nnn) 在 请教各位大佬coding的时候，用什么模型做整体任务规划和plan，gpt-sol做grill 太难受了 中发帖
fable5封号风险极大，除了fable5还有哪些好用的能做任务规划的模型。需求是思考角度全面但是不像gpt-sol一样神经。比如我的需求是造汽车，gpt-sol会问要不要处理在铁轨上行驶的情况。kimi (@bill32026) 在 有没有佬买用那种十多元的夹扇？ 中发帖
[51hYHpYaXXL._AC_UF1000,1000_QL80_]
我一直有一个困扰
我买过很多个这类夹扇，但是每一个，都是开不到十分钟，扇叶会发出来的
而且是不同商家、不同厂、不同款式的都是会飞脱出来
直到我将扇叶打胶再塞回去，才能正常使用
我好奇，这是常态吗？
因为如果每个人买回去，都一开就飞脱，那根本不能使用吧，也不是每个人也会打个胶再用
但是，我用好几年了这东西，每次买的都是会飞脱的，没有一个是买回来就稳的
既然如此，那些生产商都没做过设计改善，而且是跨生产商都有这种问题，这不是很不合乎常理吗？
所以想问一下，有没有佬也有用这种风扇，你们的是不是也很会飞脱？ 还是我才有的问题？jiah 在 安利一下cursor的语音识别 中发帖
如题，cursor的语音识别感觉挺准的，在英语输入的情况下，中文名字也能识别出来，而且我感觉会根据上下文进行优化，不会出现一些内容识别为相同pronunciation但是context对不上的情况。它这个输入完后会有几秒的识别，我感觉可能是后台有小模型在进行校准。
比较明显的是，如果我说emmm,let me think a second这种话，识别完成后会去掉，所以我觉得是有小模型在校准的。
codex的语音输入和语音助手我之前也试过，感觉就是直出，有时候会有语病啥的，虽然感觉大模型也能识别，而且那个语音助手我不是很喜欢，回答很简短。对人而言，输入最高效的是语音，但是接受信息最高效的应该还是文字阅读。
感觉很有可能就是以后的人机交互方向，毕竟打字打久了还是有点累的路边一条狗 (@alaha) 在 Muse Spark 白嫖版 review 代码，500条建议最终只被 sol 采纳了6个 中发帖
直接让主代理调用子代理干活的话，容易信息丢失劣化
所以是20个隔离的 primary agent，初始发送 md 文档，说明 review 方向、功能边界、文档索引等信息，是否调用子代理看实际需要。
可以说方方面面照顾到了，完全没有为难Muse的意思
三个小时 33000 次调用，没有任何中断和人为干预，顺利完成任务。
这个Muse白嫖版给的额度还真下血本，就是奔着最大化收集数据来的
然后去重、合并、确定依据、删除幻觉等等
最终精选477条 确定有用的DEBUG建议 （Muse报告给我的）
共4MB文档
交给 gpt sol 经过7轮上下文压缩，对这几百个md文档完成考证和DEBUG
最终确定只有6条建议有价值，进行了代码优化
共修改代码47行，历时五小时
我现在整个人瘫坐在椅子上 😩
感觉这个Muse是不是有什么参数特调？（纯主观认知，不要信我）
就像是在用温度...