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心流AI开放平台,用AI重塑研发范式,让每一位开发者体验沉浸、高效的创作流程
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心流AI开放平台,用AI重塑研发范式,让每一位开发者体验沉浸、高效的创作流程
{
"mcpServers": {
"12306-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@iflow-mcp/12306-mcp@0.3.4"
]
}
}
}
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1000刀稳定grok api支持全模型(已恢复),量大管跑,给我狠狠刷
如题啊
接口
http://104.250.139.178:10922/
密钥
sk-0czyC3eKjcRAighrvaWroLDWWmqEL2QAQa187uzWZ6reLuI2
支持模型
grok-2,grok-2-vision,grok-2-vision-1212,grok-3,grok-3-beta,grok-3-fast-beta,grok-3-mini,grok-3-mini-beta,grok-3-mini-beta-high,grok-3-mini-beta-low,grok-3-mini-beta-medium,grok-3-mini-fast-beta,grok-3-mini-fast-beta-high,grok-3-mini-fast-beta-low,grok-3-mini-fast-beta-medium,grok-4,grok-4-0709,grok-4-0709-search,grok-4-1-fast-non-reasoning,grok-4-1-fast-reasoning,grok-vision-beta,grok-code-fast-1,grok-beta,grok-4-fast-reasoning,grok-4-fast-non-reasoning
模型真实
薅死x.ai
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via LINUX DO - 热门话题 (author: CNk Yuw)
如题啊
接口
http://104.250.139.178:10922/
密钥
sk-0czyC3eKjcRAighrvaWroLDWWmqEL2QAQa187uzWZ6reLuI2
支持模型
grok-2,grok-2-vision,grok-2-vision-1212,grok-3,grok-3-beta,grok-3-fast-beta,grok-3-mini,grok-3-mini-beta,grok-3-mini-beta-high,grok-3-mini-beta-low,grok-3-mini-beta-medium,grok-3-mini-fast-beta,grok-3-mini-fast-beta-high,grok-3-mini-fast-beta-low,grok-3-mini-fast-beta-medium,grok-4,grok-4-0709,grok-4-0709-search,grok-4-1-fast-non-reasoning,grok-4-1-fast-reasoning,grok-vision-beta,grok-code-fast-1,grok-beta,grok-4-fast-reasoning,grok-4-fast-non-reasoning
模型真实
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高效Vibe Coding实战经验分享:将 CLAUDE.md 打造为「微型OS内核」,实现能力边界大拓宽
两个月前,我的 CLAUDE.md 塞了4200 Token的规则,有自己总结的,有从网上抄来的。大量规则并未带来好的性能,反而让agent很忘性,响应质量越来越差。而且,当我需要修改某个规则时,得在多个项目里同步更新,维护成本不言而喻。
认真花了一个月时间优化 CLAUDE.md ,探索很多不同的方法,也尝试Github上很高热度的CLAUDE.md。经过一个月的实战尝试,找到了一个最佳的CLAUDE.md模式:动态指令加载 + Task Mode 驱动。
一、传统的 CLAUDE.md 有什么问题?
相信很多开发者的 CLAUDE.md 长这样:所有规则平铺直叙地堆在一个文件里,用Markdown标题做简单的区块划分。早期内容不多时,这没问题。但随着规则增加,agent 每次执行任务前都要加载大量内容,但其中多数与当前任务无关。就好比厨师做菜前,把整个菜谱都背了一遍。我总结这类CLAUDE.md的四个问题:
1. Token 爆炸:每次对话都要加载完整规则,浪费大量 token,成本高,响应慢。
2. 维护繁琐:修改一条规得在每个项目的 CLAUDE.md 里同步更新,容易遗漏。
3. Agent困惑:无关规则干扰 AI 判断。比如在调试 Python 后端时,它还在纠结 React 组件的命名规范。
4. 行为模式混乱:AI 不知道当前的"任务上下文"。同样是"修改代码",开发新功能、重构优化、调试 bug 的行为模式应该完全不同,但传统 CLAUDE.md 写法难以表达这种差异。
二、拆解 CLAUDE.md ,开启瘦身之路
优化目标很明确:如何在保持 CLAUDE.md 篇幅精简的同时,保持内容不删减,甚至提高性能?
在借鉴了Skills, @chunxiangai 与 @yan5xu 的Prompt思路,我的方案是:
1️⃣将原有 CLAUDE.md 拆散到文件云端,设置触发条件,让Agent进行动态指令加载;
2️⃣ 设置Task Mode ,进一步划分Agent的行为边界;
功能一:动态指令加载
所谓动态指令加载,本质就是把 CLAUDE.md 当成插件系统,将详细的规则放置在云端, CLAUDE.md 中只放置触发条件和云端URL即可。Agent在处理某任务时,会自己判断是否拉取云端规则。这样一来,即使你在CLAUDE.md中放置了很多规则,尺寸也不会膨胀。
还有一个好处是,你只要在云端修改一次,所有Agent都会同步这条规则,因为毕竟是运行时通过curl拉取的 。
如何实操呢?
云端规则方面,推荐借助 @modal 部署一个 API,方便 Agent 通过 curl 获取内容。
本地文件的话,我习惯在核心目录放置 Development_xxx.md 文件。比如 Development_Service.md 放在 app/service 下,Development_Repository.md 放在 app/repository 下。Agent 在这些目录工作时,就会读取 Development_xxx.md 并遵循其中要求。
这样一来,Agent 可以根据任务,选择性在合适时机读取内容,指令遵守性更强。经过多版本尝试,我总结了以下提示词,主流 Agent 对其遵守度都蛮不错的:
功能二:Task Mode 驱动
所谓Task Mode,就是在输入任务前先对任务归个类。比如,新增功能 → feature. ;重构现有模块 → refactor. ;解决bug → debug。每种模式会定义特定的行为,比如refactor不允许改动对外API接口,debug模式需先推断潜在可能,然后写print打印关键信息.
举个例子,我想要重构某服务模块,写提示词时可以这么写: “refactor. 请重构xxx服务模块,具体要求为: xxx”;当想要debug时候,可以这么写: “debug. 存在如下问题,请你定位问题所在并修复”
当某个task mode的要求比较多时,同样使用上述所说的**动态指令加载。**最后你的提示词会长成这样:
三、小结一下 + 模型推荐
按照上述动态指令加载 + Task Mode 驱动的方法瘦身CLAUDE.md后,Agent就会像一个微型OS内核,有“动态协议”,“任务状态机”等。
最后推荐GPT 5.2/5.3模型,它对这类CLAUDE.md/AGENT.md的遵守能力最强,和pi agent这种system prompt很干净的Harness配合时候,效果极佳。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: BadJason)
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两个月前,我的 CLAUDE.md 塞了4200 Token的规则,有自己总结的,有从网上抄来的。大量规则并未带来好的性能,反而让agent很忘性,响应质量越来越差。而且,当我需要修改某个规则时,得在多个项目里同步更新,维护成本不言而喻。
认真花了一个月时间优化 CLAUDE.md ,探索很多不同的方法,也尝试Github上很高热度的CLAUDE.md。经过一个月的实战尝试,找到了一个最佳的CLAUDE.md模式:动态指令加载 + Task Mode 驱动。
一、传统的 CLAUDE.md 有什么问题?
相信很多开发者的 CLAUDE.md 长这样:所有规则平铺直叙地堆在一个文件里,用Markdown标题做简单的区块划分。早期内容不多时,这没问题。但随着规则增加,agent 每次执行任务前都要加载大量内容,但其中多数与当前任务无关。就好比厨师做菜前,把整个菜谱都背了一遍。我总结这类CLAUDE.md的四个问题:
1. Token 爆炸:每次对话都要加载完整规则,浪费大量 token,成本高,响应慢。
2. 维护繁琐:修改一条规得在每个项目的 CLAUDE.md 里同步更新,容易遗漏。
3. Agent困惑:无关规则干扰 AI 判断。比如在调试 Python 后端时,它还在纠结 React 组件的命名规范。
4. 行为模式混乱:AI 不知道当前的"任务上下文"。同样是"修改代码",开发新功能、重构优化、调试 bug 的行为模式应该完全不同,但传统 CLAUDE.md 写法难以表达这种差异。
二、拆解 CLAUDE.md ,开启瘦身之路
优化目标很明确:如何在保持 CLAUDE.md 篇幅精简的同时,保持内容不删减,甚至提高性能?
在借鉴了Skills, @chunxiangai 与 @yan5xu 的Prompt思路,我的方案是:
1️⃣将原有 CLAUDE.md 拆散到文件云端,设置触发条件,让Agent进行动态指令加载;
2️⃣ 设置Task Mode ,进一步划分Agent的行为边界;
功能一:动态指令加载
所谓动态指令加载,本质就是把 CLAUDE.md 当成插件系统,将详细的规则放置在云端, CLAUDE.md 中只放置触发条件和云端URL即可。Agent在处理某任务时,会自己判断是否拉取云端规则。这样一来,即使你在CLAUDE.md中放置了很多规则,尺寸也不会膨胀。
还有一个好处是,你只要在云端修改一次,所有Agent都会同步这条规则,因为毕竟是运行时通过curl拉取的 。
如何实操呢?
云端规则方面,推荐借助 @modal 部署一个 API,方便 Agent 通过 curl 获取内容。
本地文件的话,我习惯在核心目录放置 Development_xxx.md 文件。比如 Development_Service.md 放在 app/service 下,Development_Repository.md 放在 app/repository 下。Agent 在这些目录工作时,就会读取 Development_xxx.md 并遵循其中要求。
这样一来,Agent 可以根据任务,选择性在合适时机读取内容,指令遵守性更强。经过多版本尝试,我总结了以下提示词,主流 Agent 对其遵守度都蛮不错的:
功能二:Task Mode 驱动
所谓Task Mode,就是在输入任务前先对任务归个类。比如,新增功能 → feature. ;重构现有模块 → refactor. ;解决bug → debug。每种模式会定义特定的行为,比如refactor不允许改动对外API接口,debug模式需先推断潜在可能,然后写print打印关键信息.
举个例子,我想要重构某服务模块,写提示词时可以这么写: “refactor. 请重构xxx服务模块,具体要求为: xxx”;当想要debug时候,可以这么写: “debug. 存在如下问题,请你定位问题所在并修复”
当某个task mode的要求比较多时,同样使用上述所说的**动态指令加载。**最后你的提示词会长成这样:
三、小结一下 + 模型推荐
按照上述动态指令加载 + Task Mode 驱动的方法瘦身CLAUDE.md后,Agent就会像一个微型OS内核,有“动态协议”,“任务状态机”等。
最后推荐GPT 5.2/5.3模型,它对这类CLAUDE.md/AGENT.md的遵守能力最强,和pi agent这种system prompt很干净的Harness配合时候,效果极佳。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: BadJason)
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KonataAPI,中转站管理小工具,统计、查询、签到、测试功能齐全
分享一个自己写的小工具:KonataAPI
余额这块:
● 统一管理所有中转站,一键批量查余额
● 自动识别 OpenAI、NewAPI、sub2api 这些格式,不用手动配
● 没 API Key 的话用 Cookie 也能查
签到:
● 一键签到所有站点
● 配了 Cookie 的自动调接口签到,没配的打开浏览器让你手动签
● 签到记录都有保存
站点测试:
● 测连通性
● Claude 真伪检测(问知识截止时间,准确率大概 95%)
● 可以直接在工具里对话测试
● 支持好几种请求格式:Anthropic 原生、OpenAI、OpenAI Responses、Claude CLI 格式
其他:
● 站点档案管理,记录充值、备注啥的
● 统计图表(余额分布、充值趋势)
● 低余额提醒
● 最小化到托盘、开机自启、定时自动查询
----------------------
支持的 API 格式:
----------------------
截图:
(1)数据统计
(2)令牌余额查询与日志查询
(3)一键签到和一键查询所有中转站余额
(4)连通性测试
(5)真伪性测试与对话
GitHub: xiaopenghuang/KonataAPI: 一个用于查询 AI 中转站余额和调用日志的桌面工具
觉得有用点个 Star ~
18 posts - 16 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: hurry_huang)
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分享一个自己写的小工具:KonataAPI
余额这块:
● 统一管理所有中转站,一键批量查余额
● 自动识别 OpenAI、NewAPI、sub2api 这些格式,不用手动配
● 没 API Key 的话用 Cookie 也能查
签到:
● 一键签到所有站点
● 配了 Cookie 的自动调接口签到,没配的打开浏览器让你手动签
● 签到记录都有保存
站点测试:
● 测连通性
● Claude 真伪检测(问知识截止时间,准确率大概 95%)
● 可以直接在工具里对话测试
● 支持好几种请求格式:Anthropic 原生、OpenAI、OpenAI Responses、Claude CLI 格式
其他:
● 站点档案管理,记录充值、备注啥的
● 统计图表(余额分布、充值趋势)
● 低余额提醒
● 最小化到托盘、开机自启、定时自动查询
----------------------
支持的 API 格式:
----------------------
截图:
(1)数据统计
(2)令牌余额查询与日志查询
(3)一键签到和一键查询所有中转站余额
(4)连通性测试
(5)真伪性测试与对话
GitHub: xiaopenghuang/KonataAPI: 一个用于查询 AI 中转站余额和调用日志的桌面工具
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via LINUX DO - 热门话题 (author: hurry_huang)
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今天我生日~~~~
如題
好麻煩。我媽那個客戶一直在那邊拖時間
都快要聊到晚上了
我的生日只能泡湯了 🙁
好想哭🥲
58 posts - 57 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Sinkfield University)
如題
好麻煩。我媽那個客戶一直在那邊拖時間
都快要聊到晚上了
我的生日只能泡湯了 🙁
好想哭🥲
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【OpenClaw】小白也能看得懂的ClawBot原生接入ClaudeCode教程
----------------------
1. 安装
2. 配置
2.1 编辑
2.2 验证网关是否生效:
2.3 如果不想改全局配置,可以用
能正常返回即说明网关和
----------------------
3. 安装
3.1 安装:
3.2 初始化:
初始化成功响应如下:
----------------------
4. 配置
4.1 设置模型,可选
4.2 设置
4.3 (可选)让
----------------------
5. 启动
5.1 先设置访问令牌:
5.2 安装服务、启动服务:
5.3 打开
5.4 快速测试:
成功响应:
----------------------
6. 配置
6.1 启用
成功响应:
6.2 添加
成功响应:
6.2 设置私聊策略为白名单模式:
成功响应:
6.3 添加授权用户
成功响应:
6.4 (可选)如果
6.5 配置完成后重启
----------------------
----------------------
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via LINUX DO - 热门话题
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最近在折腾Claw时感觉好多文档都是东一块西一块的,而且官方文档也是一坨,所以干脆自己写一个简单至极的直接接入CC的教程。----------------------
1. 安装
ClaudeCode略
2. 配置
Claude Code 自定义网关2.1 编辑
~/.claude/settings.json:{
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "******",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://example.com",
"CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1"
},
"model": "opus"
}
2.2 验证网关是否生效:
claude -p "say hi"
2.3 如果不想改全局配置,可以用
--settings 指定配置:claude --settings /Users/***/.claude/settings_local.json -p "你好"
能正常返回即说明网关和
key 配置正确。----------------------
3. 安装
OpenClawTIP: Node.js >= 22.12.0
3.1 安装:
npm install -g openclaw
3.2 初始化:
openclaw setup
初始化成功响应如下:
Wrote ~/.openclaw/openclaw.json
Workspace OK: ~/.openclaw/workspace
Sessions OK: ~/.openclaw/agents/main/sessions
----------------------
4. 配置
OpenClaw4.1 设置模型,可选
opus、sonnet、haiku:openclaw config set agents.defaults.model.primary "claude-cli/opus"
4.2 设置
Gateway 为本地模式(不设会拒绝启动):openclaw config set gateway.mode local
4.3 (可选)让
OpenClaw 使用指定的 Claude Code 配置,同2.3:openclaw config set agents.defaults.cliBackends.claude-cli.command "claude"
openclaw config set agents.defaults.cliBackends.claude-cli.args '["-p","--output-format","json","--dangerously-skip-permissions","--settings","/Users/***/.claude/settings_local.json"]'
----------------------
5. 启动
Gateway5.1 先设置访问令牌:
openclaw config set gateway.auth.token "api-token-test"
5.2 安装服务、启动服务:
openclaw gateway install
openclaw gateway start
5.3 打开
Web 面板:http://127.0.0.1:18789/#token=api-token-test
5.4 快速测试:
openclaw agent --local --session-id test --message "你好"
成功响应:
[agent/claude-cli] cli exec: provider=claude-cli model=opus promptChars=6
你好!有什么可以帮你的?
----------------------
6. 配置
Telegram Bot6.1 启用
Telegram 插件:openclaw plugins enable telegram
成功响应:
Enabled plugin "telegram". Restart the gateway to apply.
6.2 添加
Bot Token(从 Telegram @BotFather 获取):openclaw channels add --channel telegram --token "8571******:AAF0Iu******BqaYtew-4"
成功响应:
Added Telegram account "default".
6.2 设置私聊策略为白名单模式:
openclaw config set channels.telegram.dmPolicy "allowlist"
成功响应:
Updated channels.telegram.dmPolicy. Restart the gateway to apply.
6.3 添加授权用户
ID(从 Telegram @userinfobot 获取,多个用户用逗号分隔):openclaw config set channels.telegram.allowFrom '[你的USER_ID]'
成功响应:
Updated channels.telegram.allowFrom. Restart the gateway to apply.
6.4 (可选)如果
Bot 之前设过 webhook,启动会报冲突,先删掉:curl -s "https://api.telegram.org/bot你的BOT_TOKEN/deleteWebhook"
{"ok":true,"result":true,"denoscription":"Webhook was deleted"}
6.5 配置完成后重启
Gateway:openclaw gateway restart
----------------------
接下来就能在 Telegram Bot 中愉快使用了!----------------------
由于14 posts - 14 participantsClaudeCode支持的Tools限制,所以实际效果比OpenClaw接入Claude官方API会差一些。
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via LINUX DO - 热门话题
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Claude 推出 fast mode,2.5倍加速,6倍价钱
更快的响应速度,质量不变
费用 ×6倍,即
<200k $30/150
>200k $60/225
cc订阅不能用,得加钱
Claude Code Docs
Speed up responses with fast mode - Claude Code Docs
Get faster Opus 4.6 responses in Claude Code by toggling fast mode.
Claude 推出 fast mode,2.5倍加速,6倍价钱 前沿快讯
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Graye)
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更快的响应速度,质量不变
费用 ×6倍,即
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cc订阅不能用,得加钱
Claude Code Docs
Speed up responses with fast mode - Claude Code Docs
Get faster Opus 4.6 responses in Claude Code by toggling fast mode.
Claude 推出 fast mode,2.5倍加速,6倍价钱 前沿快讯
卧槽, [image] 对比正常opus和sonnet [image]
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Graye)
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【已领完 CDK分发】老破小(WOW)公益站20刀CDK(72份,共1440刀)
大家好!活动一下~ 然后领 CDK (/≧▽≦)/
主帖:【已接入LinuxDO OAuth】老破小公益站复活~ 注册送100刀(已上线 Kimi-2.5)
cdk.linux.do
LINUX DO CDK
Linux Do 社区 CDK 快速分享平台 - 让分享变得更简单
最低用户分数:10
分发内容:20刀*72
各位佬友不要问我为什么数量是 72,咱也不知道:D
顺带一提,最近公益站上线了 Flux 绘图模型,价格还没定好,欢迎来玩 (≧∇≦)ノ
兑换截至 2026/02/15 11:45:14
33 posts - 31 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 吴先生)
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大家好!活动一下~ 然后领 CDK (/≧▽≦)/
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 吴先生)
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震惊!Claude opus 4.6 数学能力飞速提升!在数学专业题目上拳打GPT5.2,脚踢Gemini 3!无思考模式持平GPT 5 Pro!
A\畜
来来来你告诉我claude数学能力持平 GPT 5.2 xhigh???????
来来来你告诉我不同推理强度差距这么小??无推理快赶上64k推理???
来来来你告诉我无推理的 opus 4.6 在 Tier4 超难题上持平GPT 5 pro????
:distorted_face:
35 posts - 13 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: lueluelue)
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A\畜
来来来你告诉我claude数学能力持平 GPT 5.2 xhigh???????
来来来你告诉我不同推理强度差距这么小??无推理快赶上64k推理???
来来来你告诉我无推理的 opus 4.6 在 Tier4 超难题上持平GPT 5 pro????
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via LINUX DO - 热门话题 (author: lueluelue)
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【抽奖】一觉醒来升三级了,我也抽个奖吧,DeepL Pro账号一个月*2
抽奖主题: 三级了,感谢L站! 👋 😉我也来个抽奖
🏆️ 奖品详情:
[奖品]:DeepL Pro账号一个月 一共20篇文献翻译额度 文本翻译不限
:three_o_clock: 活动时间:
开始时间:2026/02/08 12:30
截止时间:2026/02/09 12:30
📝 参与方式:
在本帖下回复任意内容
🔍️ 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。
⚠️ 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。
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。
66 posts - 66 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 連清琦)
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抽奖主题: 三级了,感谢L站! 👋 😉我也来个抽奖
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 連清琦)
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Qwen 3.5 即将发布,新PR揭示线性注意力与 MoE 细节
Qwen似乎已准备好发布其下一代模型。根据 Hugging Face Transformers 代码库的最新动态显示,一项名为「Adding Support for Qwen3.5」的 PR已被提交,正式为即将到来的 Qwen 3.5 系列模型铺平道路
在本次更新中最引人注目的技术细节,莫过于一个名为 Qwen3_5DynamicCache 的新类别。根据代码注释,该缓存机制被设计为:
● 多模态视觉能力:包含
● MoE 架构:代码中明确列出了
● Qwen3.5-9B-Instruct 现身 Hugging Face PR。**
Adding Support for Qwen3.5 (#43830)
已打开 05:51AM - 08 Feb 26 UTC
bozheng-hit
+6720 -9
This PR adds the support of codes for the upcoming Qwen3.5 series models. For in…formation about Qwen, please visit: 👉https://qwen.ai Special thanks to @JJJYmmm for helping complete the code in this PR. We also appreciate the valuable feedback and thorough review provided by @vasqu and @ArthurZucker ! 🙏
23 posts - 18 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Bunn)
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Qwen似乎已准备好发布其下一代模型。根据 Hugging Face Transformers 代码库的最新动态显示,一项名为「Adding Support for Qwen3.5」的 PR已被提交,正式为即将到来的 Qwen 3.5 系列模型铺平道路
在本次更新中最引人注目的技术细节,莫过于一个名为 Qwen3_5DynamicCache 的新类别。根据代码注释,该缓存机制被设计为:
“A dynamic cache that can handle both the attention cache (which has a seq_len dimension) and the linear attention cache (which has a constant shape regardless of seq_len).”根据 PR 中新增的,Qwen 3.5 系列将是一个庞大的家族,涵盖了纯文本、多模态视觉以及混合专家模型(MoE):
(一個動態緩存,可同時處理具有序列長度維度的注意力緩存,以及具有恆定形狀的線性注意力緩存。)
● 多模态视觉能力:包含
Qwen3_5VisionModel 与 Qwen3_5ForConditionalGeneration,并配备了自动图像处理器(Auto Image Processor),● MoE 架构:代码中明确列出了
Qwen3_5Moe 与 Qwen3_5MoeText,证实 Qwen 3.5 将继续沿用Moe● Qwen3.5-9B-Instruct 现身 Hugging Face PR。**
2B 稠密模型,35B-A3B MoE(混合专家模型);支持视觉功能,采用基于 Gated DeltaNet 的混合架构。**github.com/huggingface/transformers
Adding Support for Qwen3.5 (#43830)
main ← bozheng-hit:qwen3_5已打开 05:51AM - 08 Feb 26 UTC
bozheng-hit
+6720 -9
This PR adds the support of codes for the upcoming Qwen3.5 series models. For in…formation about Qwen, please visit: 👉https://qwen.ai Special thanks to @JJJYmmm for helping complete the code in this PR. We also appreciate the valuable feedback and thorough review provided by @vasqu and @ArthurZucker ! 🙏
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Bunn)
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88code开始捂嘴了
顺便一说,我才发现,88code的富可敌国人都没了,刚才想艾特一下88code官方的人。
结果找不到了。
@chris1667 别偷看了,出来解释一样,捂嘴算什么?
还在沉默等待退款的兄弟,要么在沉默中爆发,要么在沉默中死亡。
----------------------
谨以此事对L站各位佬友做个提醒,L站的富可敌国是没有任何保障的。
不要看到有富可敌国的商家就觉能能够上车。
充多少用多少,做好下一刻商家就突然提桶跑路的准备。
(因为他们真的可以捞够了就无痛跑路)
----------------------
关联
来谈一下88code的诚信问题(大米树:什么?退款时间到了?续费,续一个月!)
[避坑/实测] (88code疑似跑路,privnode已跑路)A÷ 退款政策剧变,帮大家测试本站几家富可敌国中转站的退款效率
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 万象心生)
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顺便一说,我才发现,88code的富可敌国人都没了,刚才想艾特一下88code官方的人。
结果找不到了。
@chris1667 别偷看了,出来解释一样,捂嘴算什么?
还在沉默等待退款的兄弟,要么在沉默中爆发,要么在沉默中死亡。
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谨以此事对L站各位佬友做个提醒,L站的富可敌国是没有任何保障的。
不要看到有富可敌国的商家就觉能能够上车。
充多少用多少,做好下一刻商家就突然提桶跑路的准备。
(因为他们真的可以捞够了就无痛跑路)
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关联
来谈一下88code的诚信问题(大米树:什么?退款时间到了?续费,续一个月!)
[避坑/实测] (88code疑似跑路,privnode已跑路)A÷ 退款政策剧变,帮大家测试本站几家富可敌国中转站的退款效率
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 万象心生)
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Promptizer 白嫖 70,000 Credits (一款帮你优化Prompts 工具)
兑换码:GET-PROMPTIZER
站点:https://promptizer.site/
70K Credit:
兑换码 50K
注册送 20k
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Davon)
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兑换码:GET-PROMPTIZER
站点:https://promptizer.site/
70K Credit:
兑换码 50K
注册送 20k
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Davon)
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一句话让我们领导沉默 10 分钟
我们领导跟我说,说单位的停车位满了,他想把车停进去
然后今天晚上我还得上 27 个小时的夜班
应该叫整天的班
然后完了之后,领导说让我晚上再把自己的车挪进来,让我现在把我的车开出去,他把他的车开进来
然后看我没吱声 领导问我怎么了
跟我说 晚上出去 等别人走了之后再把车开进来呗
我说领导 我没有车
我们领导很难以置信,在乌鲁木齐这种其实相对比人烟稀少的地方,竟然有人不买车
问我,那你怎么上下班啊?我说我打车。领导沉默了 10 分钟
最后跟我说他有事儿先走了
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)
我们领导跟我说,说单位的停车位满了,他想把车停进去
然后今天晚上我还得上 27 个小时的夜班
应该叫整天的班
然后完了之后,领导说让我晚上再把自己的车挪进来,让我现在把我的车开出去,他把他的车开进来
然后看我没吱声 领导问我怎么了
跟我说 晚上出去 等别人走了之后再把车开进来呗
我说领导 我没有车
我们领导很难以置信,在乌鲁木齐这种其实相对比人烟稀少的地方,竟然有人不买车
问我,那你怎么上下班啊?我说我打车。领导沉默了 10 分钟
最后跟我说他有事儿先走了
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)
claude已经学会把自己加进github贡献者了
真蚌埠住了
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via LINUX DO - 热门话题 (author: wm(猫猫头大帅哥的饲主))
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真蚌埠住了
48 posts - 31 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: wm(猫猫头大帅哥的饲主))
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本子我有八不看
寝取不看,因为它不忠
乱伦不看,因为它不孝
凌辱不看,因为它不仁
胁迫不看,因为它不义
强暴不看,因为它不礼
顺从不看,因为它不智
欺骗不看,因为它不信
乱交不看,因为它不耻
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 狼群狼某人)
寝取不看,因为它不忠
乱伦不看,因为它不孝
凌辱不看,因为它不仁
胁迫不看,因为它不义
强暴不看,因为它不礼
顺从不看,因为它不智
欺骗不看,因为它不信
乱交不看,因为它不耻
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 狼群狼某人)
本子我有八看
书接上文
本子我有八不看 - 搞七捻三 - LINUX DO
顺从,有求必应,是为忠
乱伦,兄友妹恭,是为孝
寝取,家丑内藏,是为仁
乱交,有求必应,是为义
胁迫,重文抑武,是为礼
欺骗,瞒天过海,是为智
强暴,言出必贱,是为信
凌辱,守节事大,是为耻
24 posts - 24 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 狼群狼某人)
书接上文
本子我有八不看 - 搞七捻三 - LINUX DO
顺从,有求必应,是为忠
乱伦,兄友妹恭,是为孝
寝取,家丑内藏,是为仁
乱交,有求必应,是为义
胁迫,重文抑武,是为礼
欺骗,瞒天过海,是为智
强暴,言出必贱,是为信
凌辱,守节事大,是为耻
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 狼群狼某人)