为什么论坛会有这么多所谓“中美Ai大战”,"差距"
还一直堂而皇之地贴出一个“对比图” 这两对比的是一个东西吗?国外不做营销,不做推广吗?要对比就正经对比所谓的推广手段,营销手段;对比国内模型性能差距;不要对比什么老美发模型,我们发营销。国内是最近不发模型还是怎么吗,首页一堆这种帖子,看得都烦人。还以到了X看到一堆营销号,一股子老年意林味
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via LINUX DO - 热门话题 (author: lizzeight)
还一直堂而皇之地贴出一个“对比图” 这两对比的是一个东西吗?国外不做营销,不做推广吗?要对比就正经对比所谓的推广手段,营销手段;对比国内模型性能差距;不要对比什么老美发模型,我们发营销。国内是最近不发模型还是怎么吗,首页一堆这种帖子,看得都烦人。还以到了X看到一堆营销号,一股子老年意林味
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via LINUX DO - 热门话题 (author: lizzeight)
【兰兰】各位,请动动脑子!
各位……
现在站点里每天都有海量的帖子。类似于
● “XXX公益站这是用不了了么?”
● “XXX公益站为什么用不了?”
● “为什么我之前可以,现在不行”
我们现在QQ群里天天都在截这些帖子的图——看乐子!
我们并非不允许提问,相反,我们实际上提倡提问。
毕竟倘如你的提问有价值,并被回复以后。会对后人有很大的帮助。
但是,这并不代表着你可以随便提问,不代表你可以放弃自己动脑的能力!
亲爱的佬友。搜索引擎真的是个好东西。LinuxDo社区最顶部也有搜索框,你的问题99%会重复,请你在提问前多搜索一下……可以么?
在这里,让我给你提供一点点自己排查问题的方法。
1. 搜索,把你的报错、操作、配置截图,发给你喜欢用的AI,询问它这个报错的原因。
2. 对比,经常问"为什么之前可以,现在不行"/“为什么这个供应商可以那个不行?”。那就请自问,这两个有什么区别?这里面有什么区别?自己找不到区别的话,请甩给AI,让它帮你找。
3. 合理使用cc、cx、oc等工具。现在cc真的挺好用了,如果cx等出现配置问题,就让cc帮你配置。
现在是AI时代了……多借助AI的能力喵!!!
更多的,也建议你查看薄荷佬这篇帖子,写的真的很好!
----------------------
以及……兰兰有时候也做事不过脑子……马上改,马上改qwq
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 兰兰)
各位……
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● “XXX公益站为什么用不了?”
● “为什么我之前可以,现在不行”
我们现在QQ群里天天都在截这些帖子的图——看乐子!
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但是,这并不代表着你可以随便提问,不代表你可以放弃自己动脑的能力!
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2. 对比,经常问"为什么之前可以,现在不行"/“为什么这个供应商可以那个不行?”。那就请自问,这两个有什么区别?这里面有什么区别?自己找不到区别的话,请甩给AI,让它帮你找。
3. 合理使用cc、cx、oc等工具。现在cc真的挺好用了,如果cx等出现配置问题,就让cc帮你配置。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 兰兰)
【JarvisAPI】已维护完毕 并已开放注册
各位佬友久等了;贾维斯已维护完毕;并且开放注册了(仅限2级以上的佬友)。这个限制后面看具体情况再做调整吧。大家用起来吧!
新增2个备用域名:
jarvis.738293.xyz
New API
OpenAI 接口聚合管理,支持多种渠道包括 Azure,可用于二次分发管理 key,仅单可执行文件,已打包好 Docker 镜像,一键部署,开箱即用
jarvis.ccwu.cc
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 沈超)
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各位佬友久等了;贾维斯已维护完毕;并且开放注册了(仅限2级以上的佬友)。这个限制后面看具体情况再做调整吧。大家用起来吧!
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 沈超)
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开源25天,GitHub突破2000Star🎉
● 在线体验地址: https://nginx-pulse.kaisir.cn/
● GitHub 地址: GitHub - likaia/nginxpulse: 轻量级 Nginx 访问日志分析与可视化面板,提供实时统计、PV 过滤、IP 归属地与客户端解析。
● dockerhub 地址: magiccoders/nginxpulse - Docker Image
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 神奇的程序员)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 神奇的程序员)
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一堆人嘲讽千问的宣发,看着真的很烦。
宣发这事儿,各家都有各家的花招。提前预热、发布会吹一吹、刷点榜单、找KOL投放(oai的gpt-5和gemini3各种预热了真的很久,grok更是被马斯克花式吹,claude反华营销我都不知道怎么说)……这些说白了都是常规操作。你可以不喜欢某一种,但如果只对“阿里送奶茶”格外上纲上线,我确实有点无语:
阿里做电商和外卖,联合自家业务真金白银请大家喝奶茶也还好吧。至少比某些企业起找一堆自媒体硬画一些莫名其妙的前端,比如画个xbox画个鹈鹕骑自行车,搞一堆软广好得多吧。
另外,技术层面也别一概而论。
我不否认海外御四家遥遥领先。但其实 Qwen3 第一版是去年三月的模型,后续虽有更新,基础架构也大概率在一年甚至一年半前就已经定型。拿这种很早就既定架构的模型去对比近几个月的新模型,肯定是没得比的呀,不是同一代的产品。当然,更新慢这确实是阿里团队自己的问题,怨不得别人,菜是原罪。
但这并不等于 Qwen 就差到可以被疯狂嘲讽。
我在高校做科研,也会承接横向纵向项目,和企业、政府、医院等等行业一起做大模型落地。过去一年我这边一直在用 Qwen3 做微调,完全能够支撑真实业务与交付需求。传统行业里,大模型也并不局限于写代码,各种奇奇怪怪的需求都有,很多需求很多实际的场景qwen3-4b微调一下就能解决,对业务效率的提升也是非常巨大的。
还有就是,Qwen 系列最牛逼的地方是模型谱系很完整:从 0.6B、4B、7B 到 235B,从 LLM 到 VLM,再到语音、文生图等多模态能力,覆盖了不同算力、不同成本、不同场景的需求。对TOB TOG落地来说,这种可选项足够多的体系化能力,我认为绝对强过超大模型的单点SOTA的。大家都懂旗舰模型强,很多场景就是底大一级压死人,搞科研的和搞工程的没人想屎上雕花,但很多情况真不是你想上旗舰就能上的。
再往大一点说:大模型的发展与应用真的只能靠闭源吗?
我完全承认闭源模型对上限的探索至关重要,它们在推动 AI 科研与行业高度方面贡献巨大,称得上一句功高至伟,甚至我的科研生涯就是靠着oai 22年底推出chatgpt把NLP带火,而一路起飞的。
但认真想想,通用人工智能是马太效应很强的技术,对人类的替代是前所未有的,如果关键能力长期只掌握在极少数主体手里,垄断与分配问题一定会越来越大,你觉得你会是那个高度竞争下的胜者么?因此,AI一定要做好平权和普惠,绝对不能把命脉掌握在极个别企业手里形成垄断。
与此同时,我国传统工业企业、政府、医院、军工、大型国企央企,以及武警、军队。我接触过的这些场景,没有一个能接受数据外流,几乎也没有哪个场景数据简单、需求单一,拿通用模型直接就能搞定的。对于这些场景想要搞定基本是一企一策、模型要深度定制微调的。能在本地跑、可控可改、成本可承受的开源生态,就是它们接入AI的前提条件。
科技平权与社会普惠不只取决于高度,同样取决于广度。
当这些与社会运行高度相关的系统(医疗、政务、工业、公共安全等)因为AI而系统性提效降本,最终改善的是每个人的日常生活。Qwen们的意义正在这里:让更多行业以更低门槛接入AI,把AI做成更接近高速公路,日常安全,低价医疗这种基础设施式的能力。
关于千问和海外几巨头,我就想到了前段时间炒的很凶的原研药和仿制药。仿原研药效果更好但贵,仿制药可能只有80%-90%的能力但便宜、覆盖面大。这种类比我觉得不是说两者质量标准一样,而是说在成本—效果—覆盖面之间,社会需要多层供给:有些人追最强上限,有些人要稳定可控的大规模落地。大模型生态同样如此。
最后,我觉得吹海外几巨头没问题,真遥遥领先也值得这些夸奖。但也别嘲讽阴阳Qwen们了,AI普惠少不了他们,何况千问也是拿真金白银在请你喝奶茶~
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Alexcc)
宣发这事儿,各家都有各家的花招。提前预热、发布会吹一吹、刷点榜单、找KOL投放(oai的gpt-5和gemini3各种预热了真的很久,grok更是被马斯克花式吹,claude反华营销我都不知道怎么说)……这些说白了都是常规操作。你可以不喜欢某一种,但如果只对“阿里送奶茶”格外上纲上线,我确实有点无语:
阿里做电商和外卖,联合自家业务真金白银请大家喝奶茶也还好吧。至少比某些企业起找一堆自媒体硬画一些莫名其妙的前端,比如画个xbox画个鹈鹕骑自行车,搞一堆软广好得多吧。
另外,技术层面也别一概而论。
我不否认海外御四家遥遥领先。但其实 Qwen3 第一版是去年三月的模型,后续虽有更新,基础架构也大概率在一年甚至一年半前就已经定型。拿这种很早就既定架构的模型去对比近几个月的新模型,肯定是没得比的呀,不是同一代的产品。当然,更新慢这确实是阿里团队自己的问题,怨不得别人,菜是原罪。
但这并不等于 Qwen 就差到可以被疯狂嘲讽。
我在高校做科研,也会承接横向纵向项目,和企业、政府、医院等等行业一起做大模型落地。过去一年我这边一直在用 Qwen3 做微调,完全能够支撑真实业务与交付需求。传统行业里,大模型也并不局限于写代码,各种奇奇怪怪的需求都有,很多需求很多实际的场景qwen3-4b微调一下就能解决,对业务效率的提升也是非常巨大的。
还有就是,Qwen 系列最牛逼的地方是模型谱系很完整:从 0.6B、4B、7B 到 235B,从 LLM 到 VLM,再到语音、文生图等多模态能力,覆盖了不同算力、不同成本、不同场景的需求。对TOB TOG落地来说,这种可选项足够多的体系化能力,我认为绝对强过超大模型的单点SOTA的。大家都懂旗舰模型强,很多场景就是底大一级压死人,搞科研的和搞工程的没人想屎上雕花,但很多情况真不是你想上旗舰就能上的。
再往大一点说:大模型的发展与应用真的只能靠闭源吗?
我完全承认闭源模型对上限的探索至关重要,它们在推动 AI 科研与行业高度方面贡献巨大,称得上一句功高至伟,甚至我的科研生涯就是靠着oai 22年底推出chatgpt把NLP带火,而一路起飞的。
但认真想想,通用人工智能是马太效应很强的技术,对人类的替代是前所未有的,如果关键能力长期只掌握在极少数主体手里,垄断与分配问题一定会越来越大,你觉得你会是那个高度竞争下的胜者么?因此,AI一定要做好平权和普惠,绝对不能把命脉掌握在极个别企业手里形成垄断。
与此同时,我国传统工业企业、政府、医院、军工、大型国企央企,以及武警、军队。我接触过的这些场景,没有一个能接受数据外流,几乎也没有哪个场景数据简单、需求单一,拿通用模型直接就能搞定的。对于这些场景想要搞定基本是一企一策、模型要深度定制微调的。能在本地跑、可控可改、成本可承受的开源生态,就是它们接入AI的前提条件。
科技平权与社会普惠不只取决于高度,同样取决于广度。
当这些与社会运行高度相关的系统(医疗、政务、工业、公共安全等)因为AI而系统性提效降本,最终改善的是每个人的日常生活。Qwen们的意义正在这里:让更多行业以更低门槛接入AI,把AI做成更接近高速公路,日常安全,低价医疗这种基础设施式的能力。
关于千问和海外几巨头,我就想到了前段时间炒的很凶的原研药和仿制药。仿原研药效果更好但贵,仿制药可能只有80%-90%的能力但便宜、覆盖面大。这种类比我觉得不是说两者质量标准一样,而是说在成本—效果—覆盖面之间,社会需要多层供给:有些人追最强上限,有些人要稳定可控的大规模落地。大模型生态同样如此。
最后,我觉得吹海外几巨头没问题,真遥遥领先也值得这些夸奖。但也别嘲讽阴阳Qwen们了,AI普惠少不了他们,何况千问也是拿真金白银在请你喝奶茶~
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Alexcc)
起床了,上了个gpt-5.3-codex
如题,模型名:gpt-5.3-codex。
然后现在gpt的渠道,都是可以用v1/chat端点了,不仅限于response,也就是正常聊天也可以,但是不能瑟瑟喔不能瑟瑟喔
74 posts - 74 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: bohe)
如题,模型名:gpt-5.3-codex。
然后现在gpt的渠道,都是可以用v1/chat端点了,不仅限于response,也就是正常聊天也可以,但是不能瑟瑟喔不能瑟瑟喔
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via LINUX DO - 热门话题 (author: bohe)
整理了一些国外有每天免费额度/注册送额度的平台
Nebius
● 模型: 开源模型基本都有。
● 免费额度: GitHub 注册送 1 刀。
● 链接:
SiliconStorm
● 模型: Grok-3 和 DeepSeek。
● 免费额度: 注册送 5 刀。
● 链接:
OpenRouter
● 模型: 有免费模型,但一直在变换。
● 链接:
Sealos
● 特点: 余额可以用于 AI,还可以部署容器。
● 免费额度: 注册送 10 元余额。
● 国际站:
TurboTable
● 模型: GPT、Claude 等。
● 免费额度: 注册送 1M Token。
● 链接:
Akash
● 模型: 国内外开源模型
● 免费额度: 每天有免费额度
● 链接:
Groq
● 模型: 国内外开源模型。
● 免费额度: 每天有免费额度,很多,不要搞号池,封号
● 特点: 速度很快。
● 链接:
Cohere
● 模型: 国内外开源模型。
● 免费额度: 每天有免费额度
● 特点: 速度很快。
● 链接:
英伟达
● 模型 : 开源模型
● 免费额度: 限制80rpm
● 链接:
22 posts - 22 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Xyzen)
Nebius
● 模型: 开源模型基本都有。
● 免费额度: GitHub 注册送 1 刀。
● 链接:
https://studio.nebius.comSiliconStorm
● 模型: Grok-3 和 DeepSeek。
● 免费额度: 注册送 5 刀。
● 链接:
https://chat.siliconstorm.ai/OpenRouter
● 模型: 有免费模型,但一直在变换。
● 链接:
https://openrouter.ai/Sealos
● 特点: 余额可以用于 AI,还可以部署容器。
● 免费额度: 注册送 10 元余额。
● 国际站:
https://cloud.sealos.io/TurboTable
● 模型: GPT、Claude 等。
● 免费额度: 注册送 1M Token。
● 链接:
https://turbotable.ai/Akash
● 模型: 国内外开源模型
● 免费额度: 每天有免费额度
● 链接:
https://chatapi.akash.networkGroq
● 模型: 国内外开源模型。
● 免费额度: 每天有免费额度,很多,不要搞号池,封号
● 特点: 速度很快。
● 链接:
https://groq.com/Cohere
● 模型: 国内外开源模型。
● 免费额度: 每天有免费额度
● 特点: 速度很快。
● 链接:
https://cerebras.ai英伟达
● 模型 : 开源模型
● 免费额度: 限制80rpm
● 链接:
https://build.nvidia.com/22 posts - 22 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Xyzen)
❤1
抽一个ChatGPT PLUS账号 3.2到期
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[奖品1]:ChatGPT PLUS账号 (outlook邮箱)
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开始时间:发布时间
截止时间:2026 年 2 月 7 日 17:00
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中奖者将在活动结束后1小时内在本帖公布,并通过私信通知领奖方式。
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期待您的积极参与,祝您好运!如有任何疑问,欢迎随时联系抽奖发起人。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: piniania)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: piniania)
我要收回今天早上对gpt-5.3-codex的诋毁
顺便说一下我的踩坑经历(
因为我是纯粹的vibe coding,所以很多时候好多很简单的问题都是靠AI改的,这也决定了很多时候我的描述不准确
对于5.3-codex来说,模型能力足够,如何让它自己找到问题呢?
答案就是贴日志原文,不用很多,集中报错即可,并且可以在agents.md中要求其和你先讨论代码再修改,以及讲解清楚他的修改逻辑
今天早上我没有贴出具体的日志(当然也是我想错了),所以才导致改歪了,下午起来清醒了,一遍过,耗时不到3min
附我自己使用的AGENTS.md
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via LINUX DO - 热门话题 (author: MIKUSCAT)
顺便说一下我的踩坑经历(
因为我是纯粹的vibe coding,所以很多时候好多很简单的问题都是靠AI改的,这也决定了很多时候我的描述不准确
对于5.3-codex来说,模型能力足够,如何让它自己找到问题呢?
答案就是贴日志原文,不用很多,集中报错即可,并且可以在agents.md中要求其和你先讨论代码再修改,以及讲解清楚他的修改逻辑
今天早上我没有贴出具体的日志(当然也是我想错了),所以才导致改歪了,下午起来清醒了,一遍过,耗时不到3min
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1. 全程中文,用大白话;默认短回答,除非你要求我展开。
2. 先讨论再动手:改代码/写文件前,先给1个方案(必要时给“简单/稳妥”两选一)并等你确认。
3. 需求不清楚先问最多3个关键问题,避免做偏。
4. 改代码只改必要部分(替换/补丁式改动),不整片重写;保持代码简洁、清晰、可维护,不做过度设计。
5. 修改完成后必须自检:能跑就跑相关测试/构建;不能跑就说明原因,并给出手动验证步骤。
6. 任务需要多步时才列待办清单(ToDo),并在执行中更新进度。
7. 仅在本轮做了实际动作(改代码/写文件/跑命令)时,结尾给小报告:做了什么 / 怎么验证 / 风险点 / 下一步;纯讨论、澄清、方案确认不需要小报告。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: MIKUSCAT)
快三级,抽个订阅,3.24到期,多IPLC+家宽
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Karmal)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Karmal)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Tiger)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Tiger)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Richy)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Richy)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: lijiatuya)
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开始时间:2026-02-06
截止时间:2026-02-07 20:00
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在本帖下回复任意内容(如果可以点个赞就更好了 😋)
🔍️ 抽奖规则:
每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。
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推荐一个免费的单机游戏下载网站
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[NPC-API]支持GPT5.3codex【重新开放注册】
npcodex.kiroxubei.tech
New API
OpenAI 接口聚合管理,支持多种渠道包括 Azure,可用于二次分发管理 key,仅单可执行文件,已打包好 Docker 镜像,一键部署,开箱即用
注册重新开放,支持GPT5.3codex
注册名额200
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npcodex.kiroxubei.tech
New API
OpenAI 接口聚合管理,支持多种渠道包括 Azure,可用于二次分发管理 key,仅单可执行文件,已打包好 Docker 镜像,一键部署,开箱即用
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『免费抽奖』ChatGPT business 车位*5
还剩25天。不知道能不能坚持到期
剩五个位置回馈论坛各位佬友
【更新】截止时间提前至明天中午 11 点,欢迎参与
🏆️ 奖品详情:
GPT Business Team 位置 *5
:three_o_clock: 活动时间:
开始时间:发帖时间
截止时间:Sat, Feb 7, 2026 11:00 AM CST
📝 参与方式:
在本帖下回复任意内容(顺手点个赞也是可以的)
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使用 官方抽奖工具 随机抽取中奖者。
⚠️ 注意事项:
本活动将在活动截止时间后关闭回帖,以确保公正性。
中奖者将在活动结束后 12 小时内在本帖公布,并通过私信通知领奖方式。
私信 24h 未进行回复则失效!
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛 管理团队 最终解释。
期待您的积极参与,祝您好运!如有任何疑问,欢迎随时联系抽奖发起人。
168 posts - 160 participants
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GPT 5.3 Codex已经无敌了。不敢想5.3本体模型会有多强
GPT-5.3-Codex,模型不是这样做的啊OAI,再见了A÷ 开发调优
真神已经降临
以下全部为oneshot
宛若标答的红警复制
MC复制
还有体积云
挑不出一点毛病的银河系生成
无与伦比的宝塔
除了有点小丑细节拉满的贪吃蛇
iframe (codepen.io)
不用xhigh,high也能秒杀一众模型
31 posts - 27 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: HCPTangHY)
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GPT-5.3-Codex,模型不是这样做的啊OAI,再见了A÷ 开发调优
[image] 大模型不是这样做的奥特曼,你得先烂炒二月是个发模型的好月份,然后上线之前high_voltageflexed_bicepshorse,最后拉出一坨大的跑分无敌。 什么叫54juice把前代high思考秒了啊 [image] 真54juice,开high不知道为什么断流,54应该是Medium 贪吃蛇 [PixPin_2026-02-06_11-07-28] …
真神已经降临
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让 AI 帮你快速整理磁盘,磁盘菜鸟 DiskRookie 内测 0.1.2 版本发布
事情是这样的,上个周末在泡温泉,中途休息时朋友突然来了一句:“你说现在有没有AI帮我自动整理磁盘?”,我说,这个网上开源软件肯定满天飞了吧?然后我 google 了一把:
居然没搜到。
然后我花了三天的业余时间一共大概5个小时 vibe 了一个出来,起名为 DiskRookie 磁盘菜鸟。
项目链接:
github.com
GitHub - LSTM-Kirigaya/DiskRookie: ai-disk-analyzer
ai-disk-analyzer
下面是下载链接:
● Windows:https://github.com/LSTM-Kirigaya/DiskRookie/releases/download/v0.2.1/DiskRookie-Windows-x86_64-v0.2.1.msi
● MacOS:https://github.com/LSTM-Kirigaya/DiskRookie/releases/download/v0.2.1/DiskRookie-macOS-ARM64-v0.2.1.dmg
----------------------
新手看这里
刚下载后,需要先设置一下两个东西:大模型 API 和云盘存储。点击右上角的小齿轮
大模型 API 主要用于提供 AI 相关的能力。可以让 磁盘菜鸟 使用大模型的能力进行分析并给出建议。
点击上图的云盘服务设置云盘
目前只支持 Google Drive,更多的支持就看诸位的 star 了(bushi
都设置好后,点击你想要分析的文件夹就 ok 了,磁盘菜鸟会给出删除和迁移的建议:
你要做的就是点点点删除或者迁移文件到你的网盘上就行。我觉得对于小白来说,如果这步都觉得难,你可以把手头的电脑5折卖给我了(bushi
----------------------
对于高阶用户,我也提供了一些简易的可视化功能,点击【开发者模式】就能看到:
好了,这里是锦恢,欢迎各位参与内测,如果有什么建议,欢迎在 github 里面提 issue 或者通过群聊反应给我,群聊信息在 GitHub README 里面。
最后再贴一次 GitHub 链接: GitHub - LSTM-Kirigaya/DiskRookie: ai-disk-analyzer
25 posts - 22 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 锦恢)
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事情是这样的,上个周末在泡温泉,中途休息时朋友突然来了一句:“你说现在有没有AI帮我自动整理磁盘?”,我说,这个网上开源软件肯定满天飞了吧?然后我 google 了一把:
居然没搜到。
然后我花了三天的业余时间一共大概5个小时 vibe 了一个出来,起名为 DiskRookie 磁盘菜鸟。
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GitHub - LSTM-Kirigaya/DiskRookie: ai-disk-analyzer
ai-disk-analyzer
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你要做的就是点点点删除或者迁移文件到你的网盘上就行。我觉得对于小白来说,如果这步都觉得难,你可以把手头的电脑5折卖给我了(bushi
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好了,这里是锦恢,欢迎各位参与内测,如果有什么建议,欢迎在 github 里面提 issue 或者通过群聊反应给我,群聊信息在 GitHub README 里面。
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