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出離 (@sandleft) 在 sonnet这么蠢的吗我受不了了，但是opus4.7又消耗好快 中发帖
为什么我感觉gpt5.4在细节逻辑上更强一些，opus4.7的细节逻辑感觉也很强，但是体感差不多，听说同样的价格gpt的token时claude的几倍
[image]布铃 (@FlapyPan) 在 OpenCode 新的免费模型 Ling 2.6 Flash 中发帖
好像没人讨论，这个就是之前说的 Elephant Alpha 模型吗
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想试一下效果怎么就 limit 了 😅
[PixPin2026-04-2216-30-11]未来小新星 (@jzycoms) 在 艾沃，这就路途漫长了 中发帖
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路慢慢了，美图镇贴:xhs_012:@Liu.su 在 拉完了，ChatGPT 5.4 Pro，你在干嘛 中发帖
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就为了5.4Pro上的20x，最后的得到这个结果，都不思考了，连糊弄个时间给我都不愿意给，拉完了，不知道在干嘛黑大帅 (@ggzzh123) 在 我是真的怕，ai写代码太牛了 中发帖
全栈，新公司用的react，我只有点vue基础，刚入职借助千问勉强写点react，然后发现组件嵌套巨巨巨巨巨深，完全写不动…上班摸鱼刷linuxdo（不上班半年没刷过了…），了解到公益站，用的gpt5.4模型，把我挠头的问题直接就给解决掉了，而且我还看不懂…现在就是海鲜拼了个车，前端问题直接给他，然后我去挠头试着去理解他的代码，大家有我这样的么…我张三 (@wzs) 在 gpt免费号，不能在codex中直接生图，望周知 中发帖
“message”: “Tool choice ‘image_generation’ not found in ‘tools’ parameter.”
就是免费号没有这个工具（在codex）的意思。免费号网页版能用雪梨纽西兰希思露甘奶迪 (@SydneyNewZealand) 在 “呆子，我变成木头啦” gpt image 2 伪脱衣瑟瑟焚诀 中发帖
{ "subject": "魔法小樱 as a life-sized wooden female sculpture — identical pose, expression, and body shape from reference image, seamless walnut-and-maple wood grain replaces all skin on her feminine figure, preserving anatomically accurate female form with natural ring patterns and curves", "color": "Rich walnut dark to maple light, seamlessly blended to mimic female skin tone variation, warm polish...Bryce26 (@Katrina_Boggsnam) 在 想认真讨论一下：OpenClaw、Hermes Agent、GenericAgent 这类热门 Agent 框架，对大部分开发者到底有什么实际意义？ 中发帖
最近看到 OpenClaw、Hermes Agent、GenericAgent 这几个项目热度都很高，我其实一直有个疑惑，想认真和大家讨论一下，也顺便看看是不是我理解错了。
先说结论：
我目前的直觉是，这类框架对于大部分开发者来说，实际意义可能没有热度起来那么大。
我先说一下我的理解，如果哪里不对，欢迎直接指出。
我现在的看法大概是：
这些框架本质上还是在 LLM 之上再包一层 agent 能力。
它们强调的东西，通常是：
skills
memory
多轮任务执行
工具调用
自动化
长期运行
自我进化 / 自学习
但问题是，对于开发者最核心的需求来说，真正重要的往往还是：
读代码库
理解上下文
改代码
跑命令
修 bug
推进项目
做工程级别的执行
而在这一点上，我的实际感受是：
Codex 和 Claude Code 这类通用 coding agent，已经明...linux.do (@xiaoccc) 在 卡网smpt服务 求推荐一个 中发帖
卡网需要一个smpt服务 求推荐一个，还有短信服务也求推荐，目前用的短信宝，我试了腾讯云 阿里云的太垃圾了 真不好用 没小厂的好用kang (@kang0225) 在 关于具身智能的一些思考 中发帖
什么叫具身智能？具身智能不就是广义的让机器使用机器嘛。
让机器使用机器，有两种思路，一种是把工具的使用流程算法化（这就类似于机器的组装过程），但这种方法过于局限了，只要是稍微复杂一点的工具，那机器人就做不了。
所以我们有了第二种思路，也就是VLA，类似于大语言模型的发展，我们希望模型可以去学习人类的轨迹，从而来学会工具的使用。
但这种方法其实也是有局限性的，显而易见就是数据量的严重匮乏。
其实从人类自身的学习阶段其实很明显的可以发现，我们的具身智能还走在人类的婴儿期阶段。我觉得蹒跚学步这个词就很形象的形容当前的具身的方向。通过让VLA去学习各种轨迹，学会应该如何初步的去操作某些常用的工具。这必然意味着在他没有见过的工具，他可能甚至都不知道从何处下手，他如果只见过了抓取杯子的行为，那必然是没有见过使用锤子的行为，那你让一个只会用杯子的婴儿去拿起锤子干活，这显然有点不符合常理。
所以...