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@Zephyr1996 在 痛失680个codex账号，rt失效 中发帖
账号都挂在CPA上，然后额外写了个check auth脚本测活，但没有调用CPA的API，导致rt被刷新了，尴尬。应该用了两个月的老号 🤣ldjx7 在 请教下 sub2api 问题 中发帖
自建了 sub2api，不知道这个里面的渠道到底有什么作用
创建分组，创建账号并选择分组，然后创建密钥的时候选择分组就可以使用了，为什么还需要渠道
什么情况请求会从渠道走呢？
还有就是，为什么 Gemini 账号登录之后，没有模型限制和模型映射腾讯云国际站、国内站优惠 (@tencent_gether) 在 【富可敌国】腾讯云殿堂级代理，有需要的佬可以点进来瞧瞧 中发帖
我公司可协助对接腾讯云国内站和国际站的一些产品优惠，常见的像：
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有需要直接私聊就行。踏雪寻玫 (@taxuexunmei) 在 命理拙作《月源》卷三（天干） 中发帖
第二篇 十天干
一、天干的定位
天干主显象。也就是说，它是外面看得见的那一层。
它代表：
外部表现；
主观动作；
被看见的能力；
已经浮出水面的特性。
同样都是一个五行，透在天干，还是藏在地支，完全不是一回事。
透干，往往就意味着：
更容易被看见；
更容易变成命主显性的行为方式。
二、十天干总览
甲木：直、立、开创、担当、向上长
乙木：柔、绕、渗透、协调、适应
丙火：亮、快、外放、照耀、推动
丁火：细、暖、持久、内照、维系
戊土：厚、稳、扛、定、承压
己土：润、包、细、养、经营
庚金：断、决、硬、执行、开路
辛金：精、审、美、裁剪、规则化
壬水：大、活、流、联通、应变
癸水：细、隐、润、感知、记忆
三、十干逐一说明（喜欢星座的可以看这个）
（一）甲木
本质上看：
大树之木，向上生长，讲方向、骨架、原则、开创。
甲木日主，或者甲木比较强的八字，优点大概...LPK (@lpk3215) 在 酒店试睡员？我想当模型试炼师! 中发帖
本人在校研究生，有大量的时间使用AI编码，可以无保留的将自己的编码过程 使用过程的编码情况，模型状况上传，在线征集各位模型厂商宝贵的模型体验名额。
身边有不少像我这样对国产模型崛起有信心的青年，愿意将自己的使用过程让贵公司拿去训练属于我们自己的模型，国模将越来越好 越来越强 我们想贡献自己的力量，给我一个接口，我将号召身边有青年为国产模型崛起而奋斗！
如果没有的话就当一乐子看吧😓，
就当是缺少token的大学生最后的幻想😉@Wystan 在 Image-2也太恐怖了吧 中发帖
汉字完全没有乱码，这个排版也挺精美的，感觉用image做海报什么的也一点不输那种专门设计海报的了，效果应该比banana还好上一些，狠狠期待上5.5的多模态了！
[ChatGPT Image 2026年4月22日 142723]Ricky (@RickyWang) 在 被gpt-image-2做的PPT震惊到了 中发帖
使用了notebooklm做ppt，花了一天时间，效果不满意。感觉只有50分。
使用codex中的gpt-5.4-mini做生图做PPT,总共花了不到20分钟。感觉是150分，远远超出我的期待。
关键是，我自己使用notebooklm，亲自参与花了4小时，codex我只花了1分钟。
我的结论：
1.PPT这个工具其实没有必要存在了，只要生成图片就可以。任何人基于AI都可以生成专家级别的PPT。人的注意力是如何获得信息，并分析出有价值的内容。
2.广告、营销、网站运营的效率都会大幅提升，不再需要拍摄，不再需要修图。拍摄更多追求的是真实感，比如编制布料，AI生成的达过完美，格子没有错位，但是真实的是有错位的。
效果不方便展示，大家去试吧：codex中切换到gpt-5.4-mini就可以了，可能不需要切换，大家试了告诉我@passion3 在 有没有遇到注册的时候不跳add phone ，然后再次登陆的时候跳add phone？ 中发帖
有没有哪位佬可以解惑一下，我在注册gpt的时候可以正常注册，然后登陆的时候开始调add phone， 试了几个号都是这样？ 这是我的节点的问题吗？要是节点有问题应该注册的时候就跳吧？@Mnzn 在 Claude Pro 还值得充吗 中发帖
rt，感觉 opus 比 gpt 会更细致一点，但是现在 A➗疯狂降智加 gpt 又放货了，而且 pro 的用量感觉太少了，也买不起 max 🤦♂️佬友们有见解吗烟栀 (@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...