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烟栀 (@ccss) 在 看了一圈佬友们发的GPT-IMAGE-2 中发帖
看了一圈佬友们发的GPT-IMAGE-2都太正经了，有没有不正经的（标签已经加上请尽情发挥） 😆
[1000095671.png]@qqqk 在 发现一个诈骗网站 有佬玩玩吗 中发帖
看客户群有人群发的 估计是微信被盗发送的 域名解析到韩国去了 看着就很假 风格简陋 还必须手机端打开 🤣
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[image]Khalil Gao 在 正本清源（二）：从 prompt 到 harness，AI 使用者真正在解决什么问题？ 中发帖
重新发一下
当今世界，AI 正在以一种匪夷所思的速度发展，工具多的眼花缭乱，从 prompt 技巧到 RAG，从 agent 到 MCP，到如今的 harness，这些“名词”混乱到让人感到焦虑，每一波浪潮都在说自己是“真正的答案”，上一波就被理所当然的贬为“过时的东西”。
我认为，看懂这条时间线比学会任何一个工具都要重要。这篇文章想做的，是沿着时间线把每一波浪潮拆开：当时人们遇到了什么问题？根源是什么？解决它的过程中又出现了什么新问题？最后回到一个根本性的问题——作为 AI 使用者，我们该如何在这片工具废土里找到适合自己的路？
2022：Prompt Engineering 初露锋芒
2022 年 1 月，Google Brain 的 Wei 等人发表了 Chain-of-Thought ，证明了一个在现在来看就是废话的问题：如果你让模型把推理步骤一步一步写出来，他在多步问题上的表...@jrerrq 在 sora 被收回应该是 openai 发现了现在的生成模型技术要改了吧？ 中发帖
gpt 的 image2 现在是断层式领先其他所有产商，在架构都开源的情况下，大伙用数据怼上去的模型效果没那么差距大，现在 image2 断层领先很难不怀疑是架构有改进了 sora 也被推倒重来@liheng 在 Claude有thinking模型吗 中发帖
我看很多中转站有thinking模型，比如Claude sonnet 4.6 thinking模型，claude code调用时会自动调用这个thinking模型吗@8484 在 关于如果家里电脑要用到远程启动 中发帖
之前一直使用远程是向日葵，但是如果要远程启动得花钱。
推荐一个新发现一个远程，UU可以根据设置后直接在公司远程启动家里的电脑，下班路上就可以完成开机。不过有个缺点就是没法睡眠，而向日葵倒是可以睡眠Gazes 在 跨境通→环球通 中行万事达借记卡或已开始“升级” 中发帖
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据 xhs@牟旭阳 消息，中国银行「跨境通」系列万事达借记卡即将调整卡片设计。受影响卡种为
MC 标准金卡 「迈向新的未来」
可售产品编号 106200001
MC 标准白金卡 「不忘初心的远航」
可售产品编号 106300001
主要调整内容：
卡号调整至背面平印，与世界卡（莫奈·日出印象）设计一致。
背面左上角由中行网址改为「中银环球通借记卡」。
目前仅部分卡厂更新设计。图及消息均来自 xhs@牟旭阳。
转自encmasutaDoraemon (@Doroemon) 在 还有真正意义上管饱的Coding Plan吗？ 中发帖
字节的方舟虽然还叫Coding Plan，但是基本就是挂羊头卖狗肉了；
智谱也开始降低额度背刺老用户；
阿里全面转向Token Plan策略，那点量根本不够用了；
kimi还叫Coding Plan，但是只有自家模型可用，但是不确定量够不够。
全面转向Token显然已经成了一个势不可挡的趋势，这也意味着更多行业开始使用token了，我知道好多行业都开始搭建自己的智能体，然后用Token Plan来驱动智能体，Token已经不光是IT行业的刚需了
那么如果租卡，然后部署开源模型来做一个专门的Coding Plan大家觉得有搞头吗？算了一下成本，按照现在的需求量来说，还是很好回本的Clean 在 国模coding plan中的“不能用于api调用”是如何判定的 中发帖
以火山举例（大部分国模coding plan也有类似的描述）
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我想着roocode、kilocode这种不也算是api调用吗
搞不懂 求解惑Goikax 在 马上大学毕业了，该何去何从 中发帖
就还有两个月就毕业了，以后彻底的没有校园生活了，突然之间这段时间无所事事 不知道该干什么
也去投过简历 但是基本上都不太满意 暂时打算等毕业之后先回家休整一段时间
同时也在跟家里沟通 想看看能不能继续考个研之类的 感觉现在找工作真的是不太容易@JarvisTown 在 【博士申请】211招收2026年交叉学科博士生 中发帖
导师是国家级青年人才，现还有1个2026年9月入学博士生名额，申请日期4月27日截止。
课题组希望招收一名对程序开发、计算方法或交叉研究感兴趣的学生，参与相关科研与程序开发工作。
欢迎具有以下背景或兴趣的同学私信详细了解：
物理、化学、材料、计算科学、人工智能等相关专业；
对科研中的程序开发、算法实现、数据处理有兴趣；
具有一定编程基础者优先。
课题组氛围很好，经费、硬件设施充足，可提供良好的科研训练环境，鼓励学生在科研过程中加强计算能力与程序开发能力，开展交叉创新研究。