标题: 为何今天国内openclaw大爆发?各大头部企业,甚至地方政府都在推
作者: #DIAVE971
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715483
时间: 2026-03-09 23:02:52
摘要:
作者: #DIAVE971
板块: #搞七捻三
编号:
1715483帖子: https://linux.do/t/topic/1715483
时间: 2026-03-09 23:02:52
摘要:
今天已经刷到不下十条各大企业关于openclaw的官方推文了,各家约好了今天集体推吗
风口来了吗,之中有没有搞钱的路子
标题: [开源] 把cc和codex接入tg
作者: #Jhao
板块: #开发调优
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715486
时间: 2026-03-09 23:03:06
摘要:
作者: #Jhao
板块: #开发调优
编号:
1715486帖子: https://linux.do/t/topic/1715486
时间: 2026-03-09 23:03:06
摘要:
看到已经有类似的项目了,但还是想自己尝试一下,目前自己用arch linux测试了一下基本功能都正常,苦于没有mac,还没法测试
初版比较简单,今天刚搞出来,希望可以多收集一下各位佬的建议
目前是通过桥接来实现的,可以切换工作目录和agent
目前支持的agent:claude、codex、neovate(个人用的比较多,其他agent会陆续支持)
仓库地址:GitHub - jhao0413/code-agent-connect: Control claude, codex, and neovate directly from Telegram private chat—with per-session working directories and background service support on macOS/Linux. · GitHub
标题: 显示器坏了, 求显示器推荐
作者: #XC W
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715490
时间: 2026-03-09 23:03:40
摘要:
作者: #XC W
板块: #搞七捻三
编号:
1715490帖子: https://linux.do/t/topic/1715490
时间: 2026-03-09 23:03:40
摘要:
用的华为MateView GT坏了. 打算换个显示器. 大佬们有推荐吗?
标题: 等级在哪里看
作者: #Vonius
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715496
时间: 2026-03-09 23:05:42
摘要:
作者: #Vonius
板块: #搞七捻三
编号:
1715496帖子: https://linux.do/t/topic/1715496
时间: 2026-03-09 23:05:42
摘要:
随便问一下,顺便水个贴
标题: 求推荐和ai聊天用的web客户端
作者: #alizoed
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715497
时间: 2026-03-09 23:05:44
摘要:
作者: #alizoed
板块: #搞七捻三
编号:
1715497帖子: https://linux.do/t/topic/1715497
时间: 2026-03-09 23:05:44
摘要:
今天发现openwebui没法原生上传文件,故弃用
求一个带多用户管理的webui,不要那种本地客户端,纯云端多端同步,多用户的,最好兼容s3
之前用过:chatgptweb,界面简陋,社区支持几乎停止,一个上传图片的功能花了半年支持,故弃用
chatnextweb,不知道为什么UI做那么小,界面不喜欢,弃用
librechat,每次更新都要build,太重,而且配置太复杂
lobechat,bug太多
有没有其他的项目还能用的,或者openwebui这个问题有没有更好的解决方案
标题: 腾讯也做了一个类 Figma 产品 (Ardot)
作者: #bmfy
板块: #前沿快讯
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715520
时间: 2026-03-09 23:09:25
摘要:
作者: #bmfy
板块: #前沿快讯
编号:
1715520帖子: https://linux.do/t/topic/1715520
时间: 2026-03-09 23:09:25
摘要:
目前还是内侧中,暂未开放注册。
d.qq.com
标题: 新人报道,各位佬友吃JIO
作者: #loikun
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715523
时间: 2026-03-09 23:09:50
摘要:
作者: #loikun
板块: #搞七捻三
编号:
1715523帖子: https://linux.do/t/topic/1715523
时间: 2026-03-09 23:09:50
摘要:
前后申请了好多次,写了好多篇小作文,终于能够来到L站
标题: 发现cursor按次计费比按量计费耐用很多
作者: #sylearn
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715524
时间: 2026-03-09 23:09:50
摘要:
作者: #sylearn
板块: #搞七捻三
编号:
1715524帖子: https://linux.do/t/topic/1715524
时间: 2026-03-09 23:09:50
摘要:
今天买了个pro账号,按量计费的,发现用了没半天,pro的20美金用的量就没了,主要用claude4.6 opus,之前用按次计费满满用了四五天。感觉按次计费还是很不错。不知道佬友们什么体验?按量计费能换成按次计费吗?是不是不可逆?
标题: codex真的好起来了
作者: #mark4
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715529
时间: 2026-03-09 23:11:44
摘要:
作者: #mark4
板块: #搞七捻三
编号:
1715529帖子: https://linux.do/t/topic/1715529
时间: 2026-03-09 23:11:44
摘要:
今天拿codex的app仔细用了下,发现真的好快……比claude开子代理还快,抛开前端审美不谈,真的没有理由拒绝了……
标题: 【投票】好奇一下佬友们都在使用什么代理客户端
作者: #透明质酸钠
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715530
时间: 2026-03-09 23:11:55
摘要:
作者: #透明质酸钠
板块: #搞七捻三
编号:
1715530帖子: https://linux.do/t/topic/1715530
时间: 2026-03-09 23:11:55
摘要:
如题
我用过知道的软件也不多,如果下面没有的话,欢迎佬友们回帖来加上
也希望佬友们对这些软件进行评价()
发这个贴的一个原因也是一直找不到好用的客户端,总是会有各种bug或者无法实现的需求。。。
Clash for Windows
Clash Verge Rev
clash-party
sparkle
FlClash
Clash Mi
FlyClash
Hiddify
v2rayN
v2rayNG
ClashMetaForAndroid
Shadowrocket
GUI.for.SingBox
Sing-Box Windows
openclash
用什么GUI,我直接用内核
其他
Click to view the poll.
标题: sora2求低价中转api渠道
作者: #er7
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715536
时间: 2026-03-09 23:12:11
摘要:
作者: #er7
板块: #搞七捻三
编号:
1715536帖子: https://linux.do/t/topic/1715536
时间: 2026-03-09 23:12:11
摘要:
麻烦有的佬分享下
标题: codex app 配置公益 api key 之后如何保留聊天历史?
作者: #coding
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715540
时间: 2026-03-09 23:12:44
摘要:
作者: #coding
板块: #搞七捻三
编号:
1715540帖子: https://linux.do/t/topic/1715540
时间: 2026-03-09 23:12:44
摘要:
请教下佬友们:codex app 配置公益 api key 之后如何保留聊天历史
使用 cc switch 配置的 codex 的供应商
标题: 大佬求教: 有没有在昇腾(肾疼)310p 显卡上部署过 qwne3.5 模型的佬 求教程
作者: #盒子
板块: #国产替代
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715551
时间: 2026-03-09 23:15:19
摘要:
作者: #盒子
板块: #国产替代
编号:
1715551帖子: https://linux.do/t/topic/1715551
时间: 2026-03-09 23:15:19
摘要:
大佬求教: 有没有在昇腾(肾疼)310p 显卡上部署过 qwne3.5 模型的佬 求教程
求教程 部署成功的佬 我转50LDC(是不是有点少)
标题: 为了养龙虾,父亲删掉了同学的千恋万花存档
作者: #无水硫酸铜
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715554
时间: 2026-03-09 23:15:33
摘要:
作者: #无水硫酸铜
板块: #搞七捻三
编号:
1715554帖子: https://linux.do/t/topic/1715554
时间: 2026-03-09 23:15:33
摘要:
故事的主角依然是 同学说他爹花三万九充了Poe
咳咳,今天猫猫和同学午饭时聊天聊到openclaw的147万行屎山时,还是这位同学,又分享了他父亲与AI的爱恨情仇。
一开始,猫猫只是简单地以为他爹占用了他们家电脑。
同学:我靠,我爹说找人帮忙部署openclaw,怕我电脑上那些乱七八糟的黄油被别人看到影响不好,就把我电脑格式化了
同学:我的千恋万花存档都没备份!
猫猫:
标题: 【慢讯】国区Bing签到&安装Bing壁纸领取新春好礼🧧
作者: #Sunshine
板块: #福利羊毛
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715575
时间: 2026-03-09 23:22:35
摘要:
作者: #Sunshine
板块: #福利羊毛
编号:
1715575帖子: https://linux.do/t/topic/1715575
时间: 2026-03-09 23:22:35
摘要:
新春滴滴出行大礼包-80元
下载Bing壁纸用Bing搜索3日,即可获得滴滴最高80打车礼包,让新春出行更顺畅
Bilibili大会员- 月卡
下载Bing壁纸, 用Bing搜索7日,即获得Bilibili大会员月卡;新春刷好剧, 享受假期生活。Bilibili大会员月卡
微软积分商城新年红包封面
使用Bing壁纸,用Bing搜索1日即可获得微软积分商城新年微信红包封面。先到先得另外为止。
rewards.bing.com
安装Bing壁纸,领取新春好礼
桌面添好运,新春换新颜。下载Bing壁纸,即可领取多张微软专属新春壁纸,一起添福气!
标题: 大方一下,736 MB订阅
作者: #swtberry
板块: #福利羊毛
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715580
时间: 2026-03-09 23:22:56
摘要:
作者: #swtberry
板块: #福利羊毛
编号:
1715580帖子: https://linux.do/t/topic/1715580
时间: 2026-03-09 23:22:56
摘要:
感觉这个分类一堆人机在那回复 https://cpdd.one/sub?token=66413feec85008bf0907cccd17b95f2c
标题: 8GB 显存笔记本极限挑战:模型本地化翻译测试报告
作者: #Gongyi_Churen
板块: #悬赏
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1715583
时间: 2026-03-09 23:23:22
摘要:
作者: #Gongyi_Churen
板块: #悬赏
编号:
1715583帖子: https://linux.do/t/topic/1715583
时间: 2026-03-09 23:23:22
摘要:
环境:NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU 任务:把四个开源模型拉到同一套流程里盲测,看看在真实任务里到底能不能用:能不能稳定跑、能不能把话翻明白、能不能在社区语境里不掉链子。
部署与调参
推理前端我用 LM Studio,底层引擎是 llama.cpp;
部署步骤:在 LM Studio 下载对应 模型 文件,点 Load Model 后按高级参数调好再启动。
GPU Offload 都拉到高位:Qwen 3.5 9B 是 32,Gemma-2 9B 是 42,Gemma-3 4B 是 34。核心目的只有一个:尽量把可卸载层压到 GPU 上,减少 CPU/内存来回搬运。
Context 的悲欢不尽相同:图里 Qwen 是 20000、Gemma-2 是 2174、Gemma-3 是 10000。这几个值我会区分“测试上限”和“日常工作位”来用:日常翻译任务我仍然建议把 9B 控在 2048 左右,避免 KV Cache 把显存吃穿。
线程和批处理偏保守稳定:Qwen 线程 16、Gemma 线程 12,评估批处理都在 512,并发预测 4。这不是追一次性峰值,而是为了让笔记本长任务下不抖、不突然掉吞吐。
所以这部分调参的本质不是把滑条拉满,而是把模型体量、上下文和缓存位置对齐:先保证稳定连续出字,不会生成失败。
模型参数:
测试维度(数据集由gemini生成)
A 面:社区语境(由测试文本和语境提示组成)
这一面就是看语境到底是真有还是装有。模型翻译最怕的是把社区语境翻没了。
我在这组里专门放了诱饵句:当模型面对 垃圾佬、白嫖、跑路割韭菜 这种中文互联网特定语境的词语时,它到底是能精准 Get 到情绪和立场,还是会机翻成一本正经的冷笑话?
如果模型只会词典式对齐,你会看到那种“每个词都认识,整句话像外星人发帖”的结果;反过来,语境在线的模型会知道哪里该保留梗,哪里该意译,读起来才像真人在论坛说话。
B 面:语境回环(英 → 中 → 英,由一篇文章组成)
这一面是最残酷的:A → B → A 折返翻译,