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标题: 最近吃了个瓜,中华1644史观,从客观角度来看说得很通透,佬友门有啥见解?
作者: #梁朝伟
板块: #搞七捻三
编号: 1355937
帖子: https://linux.do/t/topic/1355937
时间: 2025-12-24 10:53:11
摘要:
客观评价,请佬友们抛弃主观意识。
标题: (求助)Telegram换绑与注册问题
作者: #Rin Tohsaka
板块: #搞七捻三
编号: 1355938
帖子: https://linux.do/t/topic/1355938
时间: 2025-12-24 10:53:12
摘要:
网上申请的GiffGaff手机卡总算到了,于是想把以前+86注册的tg换绑成新的+44号码,结果死活收不到短信验证码,一直提示说发送到了已经登录了这个号的客户端上,如图1所示。

我心想这个号码可能是个回收号,以前有人注册过tg。
接着我就想直接用新号登录tg,结果发现这个新号压根没注册过,而且还要收费才能注册。如图2所示。

现在的情况就是,旧的+86换绑不了,新的+44注册不了,验证码死活收不到,给我整无语了。
标题: 佬们,我想做个AI视频有声书,能一键式生成语音和视频,推荐哪个平台好
作者: #HollowKnight
板块: #搞七捻三
编号: 1355941
帖子: https://linux.do/t/topic/1355941
时间: 2025-12-24 10:53:20
摘要:
需求:可以把一大段文本,直接让AI文字转语音配音(配音质量要比较好),并且生成对应的视频(质量无所谓),生成速度要快,可以直接生成10-20分钟视频。
以前没搞过,尝试了一些主流的AI视频,发现都一次只能生成10几秒最多了,还贼慢,TTS的效果也不好。
标题: 如何发起抽奖呢
作者: #hajimi
板块: #福利羊毛
编号: 1355942
帖子: https://linux.do/t/topic/1355942
时间: 2025-12-24 10:53:24
摘要:
佬友们,我有几个Chatgpt team 的位置,可能不稳定,想找几个佬友抽了来试试现在能稳几天,我新来的还不知道怎么用那个抽奖工具
标题: 二手macbook怎么选?!
作者: #Xiao Samuel
板块: #搞七捻三
编号: 1355946
帖子: https://linux.do/t/topic/1355946
时间: 2025-12-24 10:54:18
摘要:
想买个macbook满足日常使用,不跑大型软件、不跑模型,就是简单玩vibecoding,偶尔写写小插件,没有太大的需求。
想:

最好32g + 512g/1tb
屏幕16寸最佳;
23年左右的电脑;

预算7k~8k,二手的电脑可以如何选吗?!谢谢各位佬!
标题: 为什么我的k12账号会有限制
作者: #gafish
板块: #搞七捻三
编号: 1355948
帖子: https://linux.do/t/topic/1355948
时间: 2025-12-24 10:54:50
摘要:
请教大家一个问题,我申请了 L 站的 k12 教师版,才生成了几张图片就提示达到了限制,教师版不是应该没限制吗?
标题: 1000多元,羊毛党差点反被薅
作者: #ckcode
板块: #搞七捻三
编号: 1355950
帖子: https://linux.do/t/topic/1355950
时间: 2025-12-24 10:54:54
摘要:
起因:之前有佬友在L站发过这个新闻,内容一模一样,后续不知道什么原因被删除,(https://hostloc.com/thread-1447048-1-1.html)
这台服务器下来成本差不多1000多人民币
为什么突然下车?因为拿来做梯,发现速度太慢了,同时又担心反被薅,(1个月内可以申请退款)
今天去看了下代理平台那边,你要想拿到退款,需要等待14周,也就是3-4个月。甚至不知道后面有什么把戏。所以可能这笔钱会拖好久。
标题: 从今天开始开三个专题:AI Agent、Agent评测、网络安全
作者: #beingS
板块: #搞七捻三
编号: 1355951
帖子: https://linux.do/t/topic/1355951
时间: 2025-12-24 10:55:08
摘要:
AI Agent:背景技术、入门讲解、实战开发,可能会涉及到一些协议分析、MCP、protobuf等等一些知识。
Agent评测:讲解评测集、评测框架搭建、重点模块讲解、实战开发、三高的实现
网络安全:安全产品分类、技术细节、技术方案、入门书籍、实战
上面都是我自己工作这么久自己的感悟,尤其是安全行业工作了十年,感悟还是颇深。我努力一天可以更一个帖子,看心情更新哪一个方向。想到哪讲到哪,没有系统培训经验,主要是抛砖
标题: 想到了credit的一个好用处
作者: #聪聪
板块: #运营反馈
编号: 1355953
帖子: https://linux.do/t/topic/1355953
时间: 2025-12-24 10:55:49
摘要:
从「LINUX DO Credit」正式发布!继续讨论:
credit系统刚刚开业,我稍微体验了一下,分享一下自己的心得
我看到的credit目前存在这样的问题:


获取逻辑可以优化
目前的获取逻辑是这样的:

我们发现,对于高质量贴子,并没有什么特别激励
对于浏览量特别高的技术干货贴子和情感帖子,它们获得的credit区别不大,但对于佬们的提升和帮助却是大有不同的


水帖数较少,但具有优质发言的佬难以获得足够的credit
例如像佬这样的贴子:
https://linux.do/t/topic/1354659?u=cong
要求使用1000credit换取一个team车位,我觉得这个价格是合理的,适当的定价可以有效防止屯着不用的人以及真正帮助到需要的人
(我看都team抽奖的时候就会想,真的有这么多人需要用到team吗?他们都会用到codex吗?我也见过不少抽奖后因为自己用不到又二抽的案例)


灵感
不知道大家有没有见过这个网站:
https://buymeacoffee.com/
它可以在开发者无感的情况下接受打赏,流程好像是输入接受者的邮箱,然后网站会往邮箱里发邮件提醒被打赏者,被打赏者使用邮箱注册网站即可领取(我也没有接收过打赏啊,我不知道啊)
看到这位佬的评论后有感而发:



【国内信息差】And【吃瓜吃瓜】Redis Vs Valkey ,Redis还能继续用吗?!

谢谢佬科普 好文章 我想给你打赏credit


优质内容制造者可能会需要credit来兑换一些东西,而我们平民看到优秀的贴子也乐意用credit 无成本 的激励topic owner
所以,我们为什么我们不开发一个类似于 buymeacoffee 的credit打赏平台呢?
佬们消耗和获得credit的方式都更加多样化了w
qwq
标题: 有什么好的多端同步方案吗?(笔记;配置文件)
作者: #bmo
板块: #开发调优
编号: 1355956
帖子: https://linux.do/t/topic/1355956
时间: 2025-12-24 10:56:41
摘要:
主要是想要自动同步。笔记软件用的是 obsidian。
之前用 syncthing,但是设备一多之后经常出现冲突,生成很多冲突文件污染仓库。(webUI 的解决冲突功能在某个版本更新之后就不弹出了?)
现在改用了 git,通过 github 私人仓库来存储,问题就是经常忘记手动同步。
标题: 被电得都不敢用电脑了,已经麻了。
作者: #唐洛
板块: #搞七捻三
编号: 1355958
帖子: https://linux.do/t/topic/1355958
时间: 2025-12-24 10:57:05
摘要:
MBP这金属外壳,一天能被电几次。
喝个水回来摸电脑被电,wc回来也被电。。。
有啥好的除静电的办法吗?
不然就只能用外接键盘了。
标题: GLM 4.7 vs. MiniMax2.1 能力评估 [助力升三级~]
作者: #shinoun
板块: #国产替代
编号: 1355959
帖子: https://linux.do/t/topic/1355959
时间: 2025-12-24 10:57:10
摘要:
测试任务:
将原始方案迁移至新评估框架 ,需要模型准确理解原始方案以及现有评估框架逻辑
总结
一句话评价:GLM-4.7 和 Minimax-2.1 均能理解方案的核心流程并完成框架迁移,但在执行逻辑准确性和模型适配能力上存在一定差距,与Claude Sonnet 4.5相比仍有提升空间。
测试配置
评估模型:

GLM-4.7 (Coding Plan Lite)
Minimax-2.1 (API)

Token消耗统计:

GLM-4.7: Input: 104.9k, Output: 10.8k
Minimax-2.1: Input: 143.8k, Output: 8.1k

综合评分(满分10分制)




评估维度
GLM-4.7
Minimax-2.1
权重




架构适配性
8.5
7.5
30%


功能完整性
9.0
7.0
25%


代码规范
8.0
7.5
25%


可运行性
8.5
6.5
20%


加权总分
8.5
7.1
-



主要缺陷(对比Claude Sonnet 4.5)
1. 原理理解偏差 :

GLM-4.7:虽能正确实现主流程,但部分边界判断逻辑缺失
Minimax-2.1:存在多处逻辑错误

2. 世界知识不足
原始方案针对 BERT系列Encoder模型,但当前测试环境使用 Llama/Qwen等Decoder模型,GLM-4.7/Minimax-2.1 均未根据模型结构主动调整代码逻辑。
标题: 我的世界hypixel美国芝加哥服务器加速方案
作者: #riddlezzz
板块: #开发调优
编号: 1355960
帖子: https://linux.do/t/topic/1355960
时间: 2025-12-24 10:57:57
摘要:
直连非常丢包并且延迟高,处于不可玩状态。用大厂加速器会直接封号一个月,因为有人在这个IP上开挂被封号,那么这个IP上面所有低等级的账号都会被封,封号一个月之后倒是不会被封了,但是这种对新人体验非常差,想带朋友打起床,难不成得提前准备一个月才能玩
我目前使用的方案是使用美西三网cn2gia搭建加速IP,丢包几乎没有和IP不会封号,但是延迟还是有点小高,想问一下有没有更好的方案
加速我的世界消耗的流量很少,估计玩一个月都不会用超过30g
标题: 今日福利,CODEX 100🔪
作者: #Zzaaccc
板块: #福利羊毛
编号: 1355965
帖子: https://linux.do/t/topic/1355965
时间: 2025-12-24 10:59:24
摘要:
今日福利,CODEX 100​
model_provider = "right"
model = "gpt-5.1-codex"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true


[model_providers.right]
name = "right"
base_url = "https://right.codes/codex/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

{
"OPENAI_API_KEY": "sk-8f6f613cae6a4003a26e843191641e0e"
}
标题: 关于昨日部分用户 Credit 积分未转换的说明
作者: #Chenyme
板块: #开发调优
编号: 1355968
帖子: https://linux.do/t/topic/1355968
时间: 2025-12-24 11:00:11
摘要:
大家先别急,更不用担心积分丢了,应该是从L站更新时速率429了,我们还在排查问题。更新是基于历史数据进行的,所以积分肯定不会少,不过可能得多等一段时间啦 
ps:作为站长由于第一个注册需要配置后台,所以没有注册奖励50积分 and 昨晚更新队列到我的时候也429了,没更新成功,所以我才是最惨的好吧 !!!


补充 Tips:


LDC 积分是全部从 0 开始计算,所以越早注册,越早收益,之前的不会划转哟!


积分更新是从 0 点开始启动任务队列,所以可能彼此之间会有延迟~


LDC 积分是从注册 Credit 平台时的 社区点数开始计算,所以更新不一定和 Leaderboard 今日分数一致哦!
待划转的分数 = 任务队列获取的即时 Leaderboard 分数 - 注册时的 Leaderboard 分数

从公式我们不难发现,积分肯定是不会丢失哒!


积分更新确实可能会出现负数,这不是 BUG,而是你的 Leaderboard 分数变少了,仔细看看是否被举报扣分啦!
标题: 有推荐画流程图工具吗?
作者: #verizonsky
板块: #搞七捻三
编号: 1355972
帖子: https://linux.do/t/topic/1355972
时间: 2025-12-24 11:01:14
摘要:
各位佬友,有没有AI生成流程图的工具推荐呀?最好免费的,然后可以再自己优化修改下
标题: 【避坑求助】AI给娃读绘本,横屏变“编剧”,竖屏才听话?求完美阅读方案!
作者: #oelove
板块: #搞七捻三
编号: 1355980
帖子: https://linux.do/t/topic/1355980
时间: 2025-12-24 11:03:13
摘要:
【测试背景】
昨晚带娃时发现了一个有趣的现象。因为手头有事,想让手机里的豆包开视频给孩子读绘本。本以为是个“偷懒神器”,结果却演变成了一场AI的“创作大赛”。
【翻车实录】
我发现豆包完全不按书本原文朗读,而是看着图片开始“自由发挥”。虽然编得比原著还精彩,但孩子不乐意了,说AI读得跟书上不一样。我尝试多次下达指令,要求“严格按照原文一字不落朗读”,但豆包依然我行我素。随后我横向测试了 ChatGPT 、Gemini 和 Grok ,发现视频流朗读的效果都不尽如人意。
【惊人发现:横屏 vs 竖屏】
在反复折腾中,我发现了一个诡异的细节:
横屏拍摄(使用支架):AI 极其容易“幻觉”,不读原文,专注编故事。
竖屏拍摄:表现瞬间好转,基本能识别文字并按原文朗读。
不知道这是模型视觉逻辑的设计缺陷,还是其他技术原因?
【现有瓶颈】
即便切换到竖屏,依然存在两个痛点:
1.稳定性差:读了几页后,AI又会开始“放飞自我”。
2.延迟问题:翻页后的抓拍速度有明显延迟,无法做到像真人一样流畅翻页即读。
论坛大佬多,想请教大家:
有没有更精准的提示词能锁定AI的视觉焦点,强制其OCR识别而非图像描述?
是否有专门针对“AI伴读/绘本识别”优化的软件或开源项目?如何实现更丝滑的“自动翻页朗读”体验?带娃不易,欢迎大家探讨