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@wavexu 在 最近蹬DeepSeek V4Flash很开心但是钱包也遭不住,搞了几个OpenCodeGO的号速度又慢又给整封了想搞API中转了,咨询一个问题 中发帖
如果选择第三方的DeepSeek的API服务,一般什么价格比较合适呢?相较于官方的Key来说还有哪些点需要考虑的呢?Zhihong Huang (@lie5860) 在 文档和提示词这一块,5.6sol 是不是和 claude 模型有明显的差距 中发帖
感觉 gpt 写代码马马虎虎能工作。但是提示词这块 写的就很一般。claude 优化一下效果就会好很多。我不知道是不是我的错觉。还是说有一些合适的技能可以补充这一块的能力。。@b9348 在 又刷到新鲜的qoder格盘问题了. 正好给不懂的人简单科普一下win agent格盘的问题 中发帖
关于规避:
在win上并非必须走wsl, 而是只需要尽可能给agent提供这款命令行工具:
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但我不知道这个东西学名叫什么, 我一般叫git bash
这个东西能让win有条件执行Linux风格的命令, 并且也能被agent用命令行的方式调用.
正文:
格盘说白了就是因为各种野鸡agent非要自己二开还不按规范, cc都做好示例了照抄都抄不明白
Windows PowerShell, aka powershell , 常见于win10, 这种蓝色的版本, 一般是5.1版本
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生命周期非常短, 因为微软没几年新出了个PowerShell v7, 简称pwsh
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为了便于阅读我用新版和旧版来区分
两个版本的语法规范似乎是不同的, 因为有些新版的命令你去问ai, 拿到旧版上面执...@yansheng 在 cursor grok bot使用高级模型 中发帖
有兄弟分享 cursor grok蹬高级模型的插件吗
欢迎━(`∀´)ノ来此话题交流
[7aa1acfca1551773db69ee9ffbac51d1]@xinxinyan0830 在 大家有什么google omni生成视频的办法吗?总是受限制 中发帖
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google生成视频只要一提供人物的参考图,就会报这个,这个有什么办法绕开吗?也没完全用真人脸去生成呀。求助各位佬有知道的吗?YOLO (@YOLOhua) 在 关于反代的疑惑问题(萌新) 中发帖
关于反代的疑惑问题,渴望答复程度由大到小2-1-3
1.CPA SUB2API NEWAPI 等等差别大吗,差在哪里
2我想转发我的各种API例如opencode 和 反代antigravity 又或者转发deepseek等等,是个人使用,做聚合,方便。CPA能够满足我吗。
3如果多种协议的聚合到一起,是否需要路由,才可以使用。还是说CPA有路由还是只是单纯的转发和反代。
以及现阶段有比较智能的协议转化的方法吗(即可以自动根据上游和agent harness的关系和模型做到协议转化)WuHuFly 在 梵想出了一个NAS U盘,好新奇的东西 中发帖
今天刷抖音刷到了梵想的直播间看到在卖一个NAS U盘,可以直接插电脑上,把电脑存储当NAS用,看上去挺有意思的。我也一直想整一个NAS,奈何现在硬盘价格全起飞了,这小东西有实际用处吗,有什么优缺点,有没有佬在用或者了解过的?𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷 (@lezishen) 在 股市谎话篇---长期持有(分情况的) 中发帖
股市谎话篇—长期持有(分情况的)
首先我不是否定长期持有
我否定的是部分情况长期持有
例如七月情况还长期持有就是笨蛋
六月都赚那么多了
七月就该清了
八月虽然涨涨跌跌 但和七月那种极端情况不一样的
我看了个文章
说一年频繁交易两百次以上都是亏的(特指散户)
嗯
平均每个交易日都操作
那不亏就怪了
正常一个月交易四五次 改改仓位我觉得很正常
买纳指和标普也没必要大熊也不动
企稳了再回来呗黑大帅 (@ggzzh123) 在 都说大环境不好,为什么20多w的车还是卖的很好 中发帖
一直都想买车,然后一直等等。
然后就发现20多w的小米su7 月销2.1w modely 月销2.5w 蔚来es8 40w的车月销1w
不是说大环境不好吗,怎么还能卖这么好71 (@7171) 在 newapi怎么像sub2api一样设置gpt的1m上下文双倍计费 中发帖
如图,sub2api很多中转看了一眼都出现了长上下文双倍收费的标识
这种计费在newapi里应该怎么设置呢,我没看到有阶梯收费的设置,是我没找到吗
[image]Ruby (@Ruby_axx) 在 记录一个qwen3.8 27b自部署接入dsh出现压缩失败的bug和解决方案 中发帖
起因是把qwen3.8 27b接入dsh里使用的时候有时候会遇到compact压缩失败的问题。
[image]
一开始以为是模型指令遵循失败导致的,但是后续一压缩失败就继续会话,这个表现不像是指令遵循失败的现象。
于是我另开了一个会话排查了一下原因,发现是:
原有的压缩策略会显式的控制压缩上下文上限为8192token。若直接将模型指定为qwen3.8 27b其雷霆大思考本身会导致上下文超过8192的与之被截断,就出现了压缩失败的问题。
想要解决这个问题也很简单。额外指定一个compact的provider(本地),将思考关闭即可。
以下是.dsh/settings.yaml
llama-compact:
displayName: llama.cpp (compaction) #显示名称
apiKeyEnv: LLAMA_API_KEY #...