新人第一次发帖，请多多包涵喵：)
embedding是什么？
embedding模型的本质，是把任意合法输入的信息 转换成 固定维度向量的一种工具。
如果你已经理解了万物皆向量这个观念，这一段会很好理解；就算没有听过，也不影响继续往下看。
我们所处的世界充满了各种形式的信息和数据，它们都可以用非常高维的方式来描述。以一段文字为例：“今天天气真不错！”，你可以从情感、语义、语法、风格、甚至语言等很多角度去刻画它，这些角度本身就构成了不同的判断维度。如果你把每个维度对应一个数值，一整组数值合在一起，就形成了一个高维向量。
假设我们做到了，找到一组高维向量[0.9111,0.6122,0.0012,...]完美的等价了"今天天气真不错！"这句话，那么我们再任意时刻，都可以像base64转码一样，将其等价转换，含义不变；但不同于base64的是，该高维向量每一个维度的值都代表着某种含义，因此向量可以加减，进行某种运算，但base64不行；spoiler
那向量化能做什么呢？举不严谨的例子来说：
国王  = [ 0.9,  0.2,  0.1 ,....]
男人  = [ 0.8,  0.1,  0.0 ,....]
女人  = [ 0.2,  0.7,  0.1 ,....]
女王  = [ 0.3,  0.8,  0.2 ,....]
#因此我们想表示女王，则可以：
女王 = 国王 - 男人 + 女人
[ 0.3,  0.8,....] = [ 0.9,  0.2,....] - [ 0.8,  0.1,....]+[ 0.2,  0.7,....]

这下是否就理解了：
Q：费劲将自然语言向量化的意义是什么呢？
A：将自然语言转化为可以被计算和操作的形式，计算机便能理解和运算，这就是现代NLP智能化的起点。
只是呢，现实中我们无法完整列出这些维度（理论上限），只能知道它的结构非常复杂、维度非常高。
同样的逻辑也适用于图片、音频、视频等数据形式，它们都可以被理解为存在于某个高维空间中的点。于是可以得到一个结论：任何事物在理论上都可以用一组高维向量来表示。
接下来就是embedding模型登场的地方。它可以把这些来源各异、维度极高的自然语言、图片等，统一映射成某个固定维度的向量集。你可以把它理解为一种从高维空间到低维空间的投影。由于维度被压缩，细节必然会丢失，同时语义会被聚合，最终得到的是一段维度固定、主要保留原始数据核心含义的向量表示。
释义：
假设"今天天气真不错！"实际等价是114514…（非常高）维度的，那么embedding模型可以将这个句子转换为1024维度/512维度/等自定义一个固定维度；这样做的代价就是会损失很多句子的含义，但是会保留核心含义；（具体损失了什么无法计算，无法解释）；但同时保留了核心表达，真正变成可计算的向量。
这时候是否理解了第一句话中：任意合法输入的信息 转换成 固定维度向量的含义了？
embedding在工程实践中能做什么？
当所有内容都被转成向量之后，很多原本难以直接处理的任务就变得简单了。在这个向量空间里，语义接近的内容会彼此靠近，语义差异大的内容会相隔更远。于是，只要在向量空间里找相邻点，就能找到含义相似的内容。比如一个自然语言句子：“一只柯基”，就可以在它附近找到描述柯基的图片、相似的句子，或者相关的文本片段。搜索、推荐、聚类、本质上都可以转化为向量之间的距离问题。
从这个角度看，embedding提供的是一种统一的语义坐标系，把原本杂乱无章的各种信息，压缩进同一个可计算的空间里，让相似性变成一件可以直接度量的事情。
举一些例子吧：

以文/图搜图/文功能
以图搜番功能（如trace.moe）
文章相似度检索
音乐/视频推荐算法（部分）
图文内容审核（部分）

都可以用到embedding模型哦~

弄了一个web端，上传pdf然后提取图片去除水印然后提供图片打包的压缩包下载，这种工具可以发出来么？

想要自定义一些后缀类型的图标，发现 FileTypesMan 在某些后缀类型的管理下无法单独修改（win的系统会将多个捆绑到了一块），改一个另一个也会变，跟 AI 讨论半天没有好结果

如题，本人第一份offer，就是薪资有点不满意，该如何去谈？

有大佬用过暗云吗？稳定不？

最近一直想试试claude opus 4.5，看到抖音上一直有人发无限使用，是否是真的，请佬们给个建议

因为 gpt 5.2 high 是我现在主力。
我感觉逻辑，严谨和思考全面性 方面 Codex 5.2 xhigh 也是比不过 gpt 5.2 high的。
我感觉之前的Codex模型的调试是 OpenAI 向 Claude靠近的结果，即不思考完全就开始行动。（当然Codex还是比Claude稳重点）
不知道Codex 5.3 如何？
佬们聊聊，帮大家节省点测试时间。

有没有佬有个脚本，直接输入邮箱，银行卡，这些呐，一个填写一下，太麻烦了，gpt新版的 ui。

https://www.reuters.com/sustainability/land-use-biodiversity/wanted-volunteers-host-nuclear-waste-forever-2026-02-06/

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伦敦/华盛顿，2月6日（路透社）——特朗普政府计划建造一系列小型未来核反应堆，为人工智能时代提供动力，但其处理剧毒核废料的策略却沿用了古老的方法：将其埋在一个非常深的坑底。
根据美国能源部上周发布的一项提案 ，各州被要求自愿承建一个永久性的乏燃料地质处置库，作为包括新建核反应堆、废物后处理、铀浓缩和数据中心在内的一系列设施的一部分。
此次信息征询（RFI）标志着政策的重大转变。据美国能源部核能办公室发言人称，旨在提升核能的计划如今与寻找核废料永久处置场所的要求相结合，并将决策权交到了地方社区手中——这些决策涉及数百亿美元的投资和数千个就业岗位。
“将所有这些因素结合起来，就好比在不太受欢迎的核废料处理设施旁边放置了诱人的胡萝卜，”美国核管理委员会（NRC）和能源部前官员莱克·巴雷特说道。他还表示，包括犹他州和田纳西州在内的一些州已经表达了对核能投资的兴趣。
美国能源部于 1983 年开始寻找永久性废物处理设施，并于 1987 年选定了内华达州的尤卡山。但由于内华达州议员担心安全问题以及对赌场和酒店的影响，前总统巴拉克·奥巴马于 2010 年停止了拨款——而此时已经花费了近 150 亿美元。