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MineMine (@Flail7127) 在 WorkBuddy 推出全家桶Buddy One VIP,¥700 每月,5w 积分 中发帖
送了 1T 网盘+腾讯会议专业版+腾讯文档 Plus
1T 网盘是所有软件的共享存储容量,腾讯会议除外
[PixPin_2026-10-28_20-18-31]Richy 在 免费版 gpt 让我震惊躺 坐在椅子上 中发帖
最近在看一笨有关线粒体的书 里面提及到了“线粒体网路”由于第一次听到这词 就想着问问 gpt 他长什么样子
然后 gpt 给我生成了一张图 直接让我震惊😲
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下面是聊天记录 就只有一句话 我甚至还是免费版
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这要是用来给学生出题或者讲课那还得了!Koala (@Zxxxn) 在 探讨一下大家都是如何通过手机来用远程电脑codex的 中发帖
我现在遇到一个问题,放在公司的电脑codex desktop里面连接了公司内网的服务器(通过codex desktop ssh连接)。
这样的话如果手机连接codex desktop只能看到电脑本地的会话,看不到服务器上的对话,大家是怎么解决的。据我所知zcode好像是可以手机连电脑上的ssh服务器的。@kiroli 在 Grokbot太好用了 中发帖
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238港币3个月的supergrok,grok虽然模型不咋行,但是这个grokbot还是很好的,比muse好用,但就是用量太少,现在的大一统套餐premium要30刀了🐟 (@stevessr) 在 “睡眠”框架:大语言模型在持续学习中保留知识的一种新途径 | Google Research 中发帖
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我们在持续学习(Continual Learning)中引入了“睡眠”阶段,使大型语言模型(LLM)能够在持续整合新知识并增强推理能力的同时,缓解“灾难性遗忘”或因知识截止日期导致的静态知识局限。
现代大语言模型通过预训练和上下文学习(In-Context Learning, ICL)展现出了卓越的性能。然而,模型一旦部署,其状态往往趋于静态——受限于固定的知识截止日期,它们无法获取长期能力,也难以适应新信息。
虽然利用新数据更新模型看似是显而易见的解决方案,但持续更新参数往往会引发“灾难性遗忘”——即在学习新任务时,模型在先前已掌握任务上的性能会严重下降。另一方面,若仅依赖上下文学习(ICL),知识的留存将受限于当前的上下文窗口:一旦会话结束,所获取的短期信息便会随之丢失。
受人类大脑在休息期间处理并稳固记忆这一机制的启发,我们在持续学习中引入了一种“睡...Vita 在 随身 WiFi 启用 WiFi calling 尝试 中发帖
先看成品
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众所周知,lebara 的 wificalling 条件非常变态,必须全程飞行模式(sim 策略为 23487)所以如果用手机的话就会让双卡机变成单卡机,并且我尝试了 iOS16 的 xr 由于基带版本太低导致无法激活 wfc,纸盒系列的 ufi001c 不知道是因为刷了 ubuntu 还是电压问题飞行模式下读不到小白卡,最终选定了格行 sp970b v13,成功激活 lebara 的 wfc 激活短信发送,短信转发以及 euicc 管理。
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22/23 年薅的一部分随身 WiFifreaer (@hepeng) 在 双11air(24+1t)购买10699 中发帖
双11来了,air的m5(24+1t)10699这个价格合适吗?用来跑codex/claude开发的
[image]@Minhyuin 在 科研狗摸爬滚打中,寻求undermind使用建议 中发帖
佬们有没有用过undermind,之前拿来思索过idea,感觉有点帮助的,但是高强度用一会,额度就用完了(我是free账号),在想要不要开个付费套餐,性价比怎么样,(如果不错的话,感觉可以推给老板,给组里充一个共用)O (@exlo) 在 现在是否还有办法实现“无限token”的方案? 中发帖
现在是GPT的200订阅,和朋友一起用,sol6.1速度实在太慢,6Astra额度又根本不够用,实在太糟心了,预算又没办法上500,有没有什么办法在不大幅增加预算的情况下能够实现无限token不卡进度?
现在使用GPT也挺糟心的,每天要画十几次鹈鹕。
甚至有时候哪怕污染上下文,我也会在开发的对话中画鹈鹕,因为GPT有时候会针对某个对话降智,你新开对话画鹈鹕是测试不出来的。@Lueur 在 求2k,24寸显示器推荐 中发帖
最近恰逢双11有点馋显示器了,这笔电几年用下来越用越烧心,想买个大点屏幕,24寸感觉刚刚好,平时用来看看电影,预算1k内,画质好点,ppi高点的,佬友们有什么推荐的吗 🤓@Timeregained 在 Grokbot的额度够用吗?之前没用过Grok家的 中发帖
想买一个三合一来用,但是不知道够我用吗。
我的用量大概是opencode go10刀的3-4天到周限
还有chatgpt的一个plus
用完了都是再买一个opencode或者直接买原厂deepseek接云端agent,好麻烦🤦
工作内容就是每日的日报和消息汇总还有审查代码之类了(开发不用Grokbot)🐟 (@stevessr) 在 LFM3:面向专业智能的各种模型 中发帖
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今天,我们非常激动地宣布推出 LFM3,这是我们为专业智能而构建的新一代 Liquid Foundation 模型 (LFM)。LFM3 模型系列本质上是多模态的,它将文本、视觉、音频、全视域和决策模型整合到一个全新的共享主干架构上。LFM3 系列的首个版本涵盖了 20 亿参数范围内的模型。
LFM3 基于全新的混合架构和 22T 个预训练令牌构建而成,在保持 LFM2 高效性的同时,其表达能力也远胜于 LFM3。LFM3 体积小巧、速度快,却拥有更强大的计算能力,使其成为同类模型中构建专业智能的理想起点:它支持本地微调,可在任何设备上运行,并且能够胜任特定任务,成为可靠的专家。
[Introducing LFM3: Every Modality for Specialized Intelligence]𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷 (@lezishen) 在 喝酒莫开车 开车莫喝酒 中发帖
两个小时前,同事给我打电话,说有一个特殊情况,交通那边需要帮忙
我到了之后,地点是医院,两边人剑拔弩张,已经要动手了
本来是一个简单的交通事故 和我们一点关系都没有
但是因为老太太喝酒了
对方说自己腰疼 还要求给对方测酒
现场的交通那方面和我说 她这个至少是醉驾了
完了之后,对方说要 5个,要不然就必须得给她测酒
这边说她是狮子大开口 两边要打起来了
最后交通那方面就给我们打电话了,让我们过去帮帮忙
老太太声泪俱下,说自己这么晚开车出来,就是在外面打工干点活,给孩子补贴一些家用
希望对方少要点
对方说不给 高低给你送进去 你喝的那么多
最后的结果是,老太太的儿子拿着手机,一个个借贷公司最后凑齐了 5万
为了不让他的母亲进去
得打多少零工才能赚回这 5个若叶睦 (@Wakaba_Mutsu) 在 【方向选择】AI Infra,RL,视觉算法,具身算法该如何选择 中发帖
请教一下各位佬友,特别是已经工作一两年的佬友们对于这几个方向的看法。lz是从CV做起,一路从SLAM干到现在的VGGT、世界模型,但组里资源有限,做不出什么有价值的工作,只有出去实习才能发出论文,在28/29秋招的时候不至于被相关算法岗简历挂。
考虑要不要换个方向,比如infra,或者接着All in新的CV方向Geo (@Mareix) 在 哈基米在 codex 中用效果如何 中发帖
gpt 最近的额度太低了🥲一下子就蹬完了,等五小时限太难受了,想着用 magpie 把 gemini 放到 codex 里面跑
有用过的佬能分享一下实际感受怎么样吗