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标题: Google vps 删除信用卡
作者: #HeQi998116
板块: #搞七捻三
编号: 1772000
帖子: https://linux.do/t/topic/1772000
时间: 2026-03-17 17:28:11
摘要:
完全不懂服务器,在运维的帮助下搞了个谷歌的服务器玩,300刀儿赠金一天给莫名其妙干完了,运维都夸我“厉害”
然后卡绑定的运维的,我怕扣他刀儿,想解绑,这破谷歌还要我再填个卡才让解绑,最终在运维的帮正下成功解绑了,不怕花他刀儿了
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上面的清理干净了,引用卡直接就删了,没喊我再添加一张
谷歌你个老蹬!
标题: ARL-Tangram 释放代理强化学习中的资源效率
作者: #stevessr
板块: #资源荟萃
编号: 1772008
帖子: https://linux.do/t/topic/1772008
时间: 2026-03-17 17:29:06
摘要:
arXiv.org





ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement Learning

Agentic reinforcement learning (RL) has emerged as a transformative workload in cloud clusters, enabling large language models (LLMs) to solve complex problems through interactions with real world. However, unlike traditional RL, agentic RL demands...













代理强化学习(RL)已成为云集群中的一种变革性工作负载,使大型语言模型(LLMs)能够通过与现实世界的交互解决复杂问题。然而,与传统强化学习不同,代理强化学习需要大量外部云资源,例如用于代码执行的CPU和用于奖励模型的GPU,这些资源存在于主训练集群之外。现有的代理强化学习框架通常依赖静态过度配置,即资源常被绑定于长寿命轨迹或被任务隔离,导致严重的资源效率低下。我们提出了动作级编排,并将其集成到ARL-Tangram中,这是一个统一的资源管理系统,实现了细粒度的外部资源共享和弹性。ARL-Tangram采用统一的动作级表述和弹性调度算法,在满足异构资源约束的同时,最小化动作完成时间(ACT)。此外,异构资源管理器被定制为高效支持具有异构特性和拓扑的资源的动作级执行。对现实世界智能强化学习任务的评估表明,ARL-Tangram可将平均ACT提升多达4.3
,将RL训练步长缩短多达1.5,并节省外部资源高达71.2该系统已被部署用于支持MiMo系列模型的训练。
标题: grok:我就这样见人下菜碟
作者: #小象超市
板块: #搞七捻三
编号: 1772011
帖子: https://linux.do/t/topic/1772011
时间: 2026-03-17 17:29:40
摘要:
标题: 我养的🦞汇报
作者: #S
板块: #开发调优
编号: 1772012
帖子: https://linux.do/t/topic/1772012
时间: 2026-03-17 17:30:03
摘要:
前言
前前言在这入门NAS的折腾之旅,后来过年+追剧<<太平年>>(强烈安利!!!)就没继续折腾啥了,直到了解到了。
现在把自己的折腾路程分享下
有相同的坑,大家伙看到后也能避免,有感觉还不错的设计,可以参考,当然有好的建议也请提出,我持续优化。

兵马未动,粮草先行。

这是我最深刻的体验,大家在折腾之前无论以什么方式,都要有一个持续且稳定的Token服务。这里我使用的是站内大佬的CPA,作为OpenClaw Token的唯一代理服务商。这样只需配置这一个,就不用因为不稳定的服务商对openclaw进行频繁配置改动(传统技艺:加一层),顺带 感谢一下OpenAI提供的无私赞助,更感谢下论坛佬友们的无限弹药,叩谢。

要求凡是涉及到配置的变更都要把diff发你审阅确认后再进行修改

开荒阶段,配置最容易频繁变动,一变动就会涉及重启,模型变更后没有进行Openclaw doctor检测过审,就会出现起不来的情况。
以上是我目前想到的开荒阶段最要紧的两条建议吧。

还有多说一句我对它目前的认知吧:工具就是工具,是为人服务的,不是来取代人的!做主导的一定是你,不是它。

接下来,大家进入我的
Universe
硬件环境
飞牛NAS+主路由+一台N1(OpenWrt 启动的Openclash网络代理服务)
部署方式
Docker,我感觉这种部署方式算是相对比较复杂的了,也借我的经历告诉大家一下这条路也走得通。
另外这样的一个优点也是环境隔离,最大可能保障了外部数据的安全和系统的稳定。
网络拓扑:

这个比较重要,一开始要设计好,尤其是容器部署的情况下。因为使用telegram及CPA等服务会涉及到代理,容器之间的服务通信,配置错误很容易导致服务间无法正常访问。这块趟了不少坑。

以下是我目前的网络拓扑:
原谅我实在无能让AI生成一份看的下去的拓扑图,详情见上一帖子


外部网络:主路由+N1(OpenWrt)-固定IP+NAS直连主路由


Docker内部:创建一个公共的Docker桥接网络,所有容器服务均配置在这个网络下,通过Docker Com
标题: 我的any公益站用不了有佬帮我看看嘛
作者: #redbean
板块: #开发调优
编号: 1772015
帖子: https://linux.do/t/topic/1772015
时间: 2026-03-17 17:30:09
摘要:
用的之前github上面一个开源的zcf项目,里面集成的ccr。

这是我的配置。有一阵没用公益站了,应该配置的没错才对,报错是
标题: 如果写小说,使用哪个模型最合适
作者: #夏景歌
板块: #开发调优
编号: 1772016
帖子: https://linux.do/t/topic/1772016
时间: 2026-03-17 17:30:29
摘要:
大家有没有尝试过写作方面的操作,觉得哪个模型用的最顺手,写小说是不是国产模型会好一点
标题: 搞了个me域名,不知道干点啥,佬友们有推荐吗
作者: #lerixhe
板块: #搞七捻三
编号: 1772018
帖子: https://linux.do/t/topic/1772018
时间: 2026-03-17 17:30:38
摘要:
域名是 spoiler ,(非推广哈,现在就是个占位站点)当时随便试试试出来的,感觉好记的,随便生成了个AI渐变紫导航站一直放着了,不知道干点啥,佬友们有啥好主意。
标题: 如何面试了解一个人的vibecoding能力?
作者: #xy3
板块: #开发调优
编号: 1772019
帖子: https://linux.do/t/topic/1772019
时间: 2026-03-17 17:30:57
摘要:
前段时间我舍友找工作春招,有家公司面试不考八股,让她远程桌面,用上面的cursor完成特定任务
我觉得这种面试比八股文好很多,更贴近实际
然后最近我自己的创业公司面试一个高中同学实习,给了一个go博客mongodb的例子让他用ai完成,不过结果看了一下感觉好像大部分ai都差不多?很难鉴别个人的能力
因为不同的人用ai水平还是上下限很大的,但是似乎很难通过标准检验出来
标题: 求助佬,怎么使用openclaw搭建一个开发团队
作者: #wyeye
板块: #开发调优
编号: 1772027
帖子: https://linux.do/t/topic/1772027
时间: 2026-03-17 17:31:16
摘要:
如题。求助佬,怎么使用openclaw搭建一个开发团队。找了好多资料,但是感觉都不是可执行方案
标题: 迪士尼雪宝 Olaf 机器人已经在巴黎冰雪世界专区接客了
作者: #谨言慎行
板块: #搞七捻三
编号: 1772032
帖子: https://linux.do/t/topic/1772032
时间: 2026-03-17 17:32:31
摘要:
造价百万美元,相当于2俩劳斯莱斯







The Walt Disney Company





Walt Disney Imagineering Brings ‘Frozen’ Olaf Robotic Character to Life | The...
标题: 原型到前端代码佬们用啥ai生成的
作者: #creative
板块: #搞七捻三
编号: 1772034
帖子: https://linux.do/t/topic/1772034
时间: 2026-03-17 17:32:42
摘要:
原型到前端代码佬们用啥ai生成的
标题: grok2api倒下了吗
作者: #Google
板块: #开发调优
编号: 1772041
帖子: https://linux.do/t/topic/1772041
时间: 2026-03-17 17:33:50
摘要:
403啊
标题: 【抽奖】抽一个GPT team 车位今天刚开!!
作者: #Emp
板块: #福利羊毛
编号: 1772045
帖子: https://linux.do/t/topic/1772045
时间: 2026-03-17 17:34:20
摘要:
抽一个今天自己刚开的team车位吧
有什么问题可以私信我

如果抽不到的不要气馁,现在LDC关闭了,可以去跳蚤市场寻摸我~抽奖为主~
活动时间:
开始时间:[2026/03/17 17:30]
截止时间:[2026/03/17 20:30]
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。
上面的抽奖开始时间不准确的话按照实际帖子发布时间为准
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。