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V2EX  ›  yiranw09  ›  全部回复第 1 页 / 共 22 页
回复总数  440
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9 月 29 日
回复了 yiranw09 创建的主题 › 程序员 › 继 opencode go 之后, commandcode goat 也搞欺诈
@imnotlxy #27 怕被封...以及对 Anthropic 实在是没好感——并不是说不喜欢 claude
9 月 29 日
回复了 yiranw09 创建的主题 › 程序员 › 继 opencode go 之后, commandcode goat 也搞欺诈
@imnotlxy 官方的 api 实际上还是太贵了...6/12 100M ,对比 openai 或者 Anthropic 的订阅,还没有 6-sol 或者 sonnet5.5 有性价比
9 月 29 日
回复了 yiranw09 创建的主题 › 程序员 › 继 opencode go 之后, commandcode goat 也搞欺诈
@Rorysky 啊?合理起来了...不过今天上了个 fast 模型,从输出速度,首字延迟和缓存占比来看就是 100%官转,基本等价官方 40$额度,和之前说 9.28 之后恢复 40$额度的公告一致。至少比 opencode 更有诚意,挨打也立正。
9 月 29 日
回复了 yiranw09 创建的主题 › 程序员 › 继 opencode go 之后, commandcode goat 也搞欺诈
@getadoggie 换 fast 模型,这个模型就是官转,首字延迟 500ms 到 2s 左右,和之前官转水平一致
9 月 28 日
回复了 yiranw09 创建的主题 › 程序员 › 继 opencode go 之后, commandcode goat 也搞欺诈
@calcoe 前几天还是一样的,我混着用,都是 250t/s
9 月 28 日
回复了 yiranw09 创建的主题 › 程序员 › 继 opencode go 之后, commandcode goat 也搞欺诈
@sentinelK 是的,还有个问题是用不了官方的 file ,官方把 kv cache 延长到了保持 3 天,这个自部署的大概率是不行的,也就是说跨天的会话再重新开,缓存直接爆炸
9 月 28 日
回复了 qwertyyb 创建的主题 ›  WATCH › 新款 Apple Watch 的设计太离谱了吧
我还以为吐槽的是 aw12 后盖材质————传感器从蓝宝石换成了氧化锆,以及从 s11 开始,陶瓷后盖换成了铝/钛后盖,钛还好,但是铝合金后盖导致过敏的人可太多了
我用的酷态科 15 号超级电能站,哪个桌充,有数显
https://www.chongdiantou.com/archives/1762223396788.html
伸缩线 C1 和 C2 ,C3 是独立芯片,三口不会断连,C3 和 USB 是同一颗芯片,这个两个先后充会断连再连上
两个无线充和其他几路是独立芯片,单独用无线和其他的插口不会断连,但是两个无线充先后充电会断连再连上
最大输出总和 140W ,C1 伸缩线最大输出 120w,C2 最大输出 140W
总体纹波表现相当好,但是散热一般般,持续输出 140w ,1h 后会关机,长时间持续输出只有 100W——不过对于我这 apple 用户已经完全足够了,即便是 15ultra 充电宝也就 100W 持续输入
9 月 25 日
回复了 f3721 创建的主题 ›  WATCH › 国行手表如何推送 tg 消息呢?
手机开代理就好
不考虑延迟到话,aws 的 lightsail
DMIT 好难抢...
我现在用的 akko ,他家的是 cn2 gia ,299 一年,不够应该售罄了,还有 499/年的,800g 双向/月,1000M 带宽
9 月 25 日
回复了 ghmum 创建的主题 › OpenAI › 想用 ds4.1,应该用哪个 harness?
dsh
昨晚官方的桌面版出了,现在 0.1.7 rc2 感觉已经是比较完备的一个 harness 了,迭代依旧很快,但是即便停留在 0.1.7 这个版本也是完全够用的
没听过的 cleaner 软件
换 mole 或者 pearcleaner
9 月 24 日
回复了 leon233333 创建的主题 › Apple › 小红书真恶心,已向 Apple Store 举报
无法复现...iPhone air iOS27
9 月 23 日
回复了 street000 创建的主题 › OpenAI › GPT 6 Luna 这价格真的神了
中转那边 pro 号池的价格已经干到 6 毛钱一个亿了...
除了慢,似乎已经几乎免费了
9 月 23 日
回复了 ghmum 创建的主题 › OpenAI › ds 4.1 现在能干活吗?
6-sol 做计划,dsf 干活
dsf 在有 plan 的情况下指令遵循还是非常强的,速度又很快
真正复杂的或者超出能力范畴的 astra 做计划,dsf 干活,6-sol review
@yelog #7 我是通过扫数据库,通过字符重叠给出每条记忆的相似度,返回 40 条候选,40 条打乱丢给 jev 进行打分,我测了本地 303 条记忆,原本向量库的召回准确率 40%左右,jev 的召回准确率 74%。当然也和我原本的记忆插件一般般有关吧 hhh ,你可以让 ai 去试试,现有的方案和 jev 的方案有什么差别
@yelog 我测试了在记忆召回中效果非常好,命中率极高,而且不需要向量分词
看小说不如 readest ,看漫画不如 KMReader ,看 jellyfin 不如在 vidhub 里看
哪 Proraw 还能拍吗? QLC 也不至于那么烂啊...apple 怕不是被坑了
laya 上下文就 1k ,能干嘛?
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