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标题: 想买个switch,海鲜市场挑花眼了。。。
作者: #Tony Micro
板块: #搞七捻三
编号: 1800594
帖子: https://linux.do/t/topic/1800594
时间: 2026-03-23 11:43:54
摘要:
想咨询下佬友,switch1代oled  256 g的 应该再什么价位合适
标题: 请教一个问题,用newapi怎么接入codex team账号
作者: #ChriXChan
板块: #开发调优
编号: 1800595
帖子: https://linux.do/t/topic/1800595
时间: 2026-03-23 11:43:55
摘要:
个人账号都要进行登录才行,newapi貌似没这个选项。或者说CPA可以分组给出去api key吗,有知道的佬吗
标题: 最近闲的无事,开发了一款AI本地知识库
作者: #viliss
板块: #搞七捻三
编号: 1800599
帖子: https://linux.do/t/topic/1800599
时间: 2026-03-23 11:45:16
摘要:
考虑了一下,还是准备开源的,目前我还在完成最后的测试、整理,就准备开源
主打一个ollama小模型也能够跑起来。
图片内容都是我用gpt生成的一个项目开发文档有近20篇
佬们可以看看这个效果,给点建议

上图是ollama qwen3.5 0.8b的效果
Embedding 模型都是 qwen3-embedding:0.6b
下图是gpt5.4
标题: 各位佬友,大家现在用什么AI 编程啊
作者: #Gnn
板块: #搞七捻三
编号: 1800606
帖子: https://linux.do/t/topic/1800606
时间: 2026-03-23 11:46:12
摘要:
现在对AI编程的依赖越来越严重,每个月都要投资200多(批量购买free 账号,小额度官方账号),公司又不报销token,可不用AI就只能加班。之前一直买各种免费账号,但现在随着AI厂商收缩,很多渠道都用不了了。于是我转头看了看国产的,发现价格也不便宜,符合我要求的一个月也得200多,效果还没那么理想。中转站的方案也试过,不太靠谱,经常降智。想问问各位佬,还有什么好的方案吗?。
标题: 关于有奖发票抽奖!薅羊毛的看过来。
作者: #OwV
板块: #福利羊毛
编号: 1800612
帖子: https://linux.do/t/topic/1800612
时间: 2026-03-23 11:47:28
摘要:
据我了解,这个活动有漏洞,可以通过不同地区交换互开个人姓名发票,可以攒不同地区的抽奖次数,我认识的身边的有人已经薅了2k的了,有没有佬友想搞的。
标题: 佬友们,codex不同项目文件夹下,在使用的时候,会存在记忆性吗。
作者: #hellonei
板块: #开发调优
编号: 1800619
帖子: https://linux.do/t/topic/1800619
时间: 2026-03-23 11:48:45
摘要:
类似这种的:之前不同项目的一个对话影响当前对话这种的。
标题: LD机翻混合评估体系设计-Coalb[Updating]
作者: #鹿鸣酥
板块: #悬赏
编号: 1800620
帖子: https://linux.do/t/topic/1800620
时间: 2026-03-23 11:49:11
摘要:
LinuxDo 机器翻译混合评估体系
0. 前言小叙
0.0 初叙

开学第一天啃到始皇悬赏帖子,心血来潮,琢磨着玩儿的想法,进行了一番折腾:
第一天,检索收集初筛模型,顺便参考看看佬友已有的帖子内容与想法
第二天,再次考虑筛选模型,且琢磨评分指标,最终考虑了初版的 MQM 规范的评分模型
第三天,考虑采集数据,下午时段进行采集了常规非 lv 限制的数据3000+条(大概)
第四天,进行数据清洗,词云统计筛选,字段的设计,请求的流程,和在 Colab 实际开始尝试(好吧其实最主要还是在熟悉推理流程和优化调度)
第五天,慢慢磨着在 Colab 上
第六天…好像还在磨?把 llama 换成了 vllm,立竿见影的丝滑
第七天…熬到了难得的休息日,玩!(bushi)合计磨了自己屯屯鼠攒的180左右计算单元,A100,最终初版数据 over 了–<-<-<@
然后,整个第二周结束,一点点的墨迹开始阶段二,本地的 POLL …磨到了周末,最后也算是结束了,算是给这一个任务划上一个阶段性的『。』。当然好事成双。 连续两周十三天的课也收束结束了(@^0^@)/

由于核心重点在于,『黑话』的识别,在不同语义语境下的精确匹配,这里选择了上下文与标签类别的提示词注入,来测试模型的翻译能力。
比较一个初步预想的一个架构状态,是在进行实际翻译的时候,进行标签或者是部分上下文注入的方式,让模型在推理的推理时,先验对目标词句有状态语境认知,确保能更精准的匹配正确的语义向量
补充说明评测被拆分为 三个测试块:
Baseline_Standard(基础/常规 UI 文本)、Jargon_Tech(金数据术语短句/标签场景)、Slang_Ambiguous(黑话长语境场景)
其中 Jargon_Tech 与 Slang_Ambiguous 均启用了术语门控,但数据来源不同:

Jargon_Tech:多为 slang_test_### 的短句/标签式样本(见 Stage 2 Jargon_Tech_poll_mqm_audit.json)
Slang_Ambiguous:为 t
标题: 压缩工具对比:7z、zip、rar新手怎么选
作者: #Wolfgang
板块: #资源荟萃
编号: 1800622
帖子: https://linux.do/t/topic/1800622
时间: 2026-03-23 11:49:17
摘要:
写在前面:这是我平时把文件打包/解压时的简单经验总结,供新手参考。
1) 7z

优点:压缩比通常更高、支持分卷
适合:空间比较紧张、打包大文件

2) zip

优点:通用性强、系统默认支持比较多
适合:跨平台传输、分享给不熟悉工具的人

3) rar

优点:恢复记录/纠错能力更强(某些场景好用)
适合:担心传输/存储损坏风险的备份场景

我个人结论

大多数情况下:优先 zip(兼容性友好)
压缩比优先:用 7z
重要备份:考虑 rar

欢迎佬友补充,你们实际用下来还有哪些坑/建议?
标题: pow签到python版
作者: #llspys
板块: #开发调优
编号: 1800625
帖子: https://linux.do/t/topic/1800625
时间: 2026-03-23 11:49:52
摘要:
如题
import base64
import hashlib
import json
import time

import requests

CHALLENGE_URL = "https://xxxxxx/api/sign/challenge"
SUBMIT_URL = "https://xxxxxx/api/sign/submit"

DIFFICULTY = "easy"
PREFIX = "00000"

COOKIE = "xxxxxx"

HEADERS = {
"accept": "application/json",
"content-type": "application/json",
"user-agent": (
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
"AppleWebKit/577.88 (KHTML, like Gecko) "
"Chrome/145.0.0.0 Safari/57788 Edg/146.0.0.0"
),
}


def b64url_decode_json(s: str) -> dict:
s += "=" * (-len(s) % 4)
return json.loads(base64.urlsafe_b64decode(s.encode()).decode())


def find_challenge_id(obj):
if isinstance(obj, dict):
if isinstance(obj.get("challenge_id"), str):
return obj["challenge_id"]
for v in obj.values():
r = find_challenge_id(v)
if r:
return r
elif isinstance(obj, list):
for item in obj:
r = find_challenge_id(item)
if r:
return r
return None


def solve_pow(challenge: str, prefix: str):
start = time.perf_counter()
nonce = 0

while True:
digest = hashlib.sha256(f"{challenge}:{nonce}".encode()).hexdigest()
if digest.startswith(prefix):
elapsed_ms = max(1, int((time.perf_counter() - start) * 1000))
hash_rate_hps = max(1, int((nonce + 1) / max(elapsed_ms / 1000, 0.001)))
return nonce, digest, elapsed_ms, hash_rate_hps
nonce += 1


def main():
session = requests.Session()
session.headers.update(HEADERS)
session.headers["cookie"] = COOKIE

challenge_resp = session.post(
CHALLENGE_URL,
json={"difficulty_key": DIFFICULTY},
timeout=30,
)
challenge_resp.raise_for_status()

challenge_data = challenge_resp.json()
challenge_id = find_challenge_id(challenge_data)
if not challenge_id:
raise RuntimeError(f"没找到 challenge_id,返回内容:{challenge_data}")

decoded = b64url_decode_json(challenge_id)
challenge = decoded["payload"]["challenge"]

nonce, digest, elapsed_ms, hash_rate_hps = solve_pow(challenge, PREFIX)

submit_payload = {
"difficulty_key": DIFFICULTY,
"challenge_id": challenge_id,
"nonce": nonce,
"digest": digest,
"elapsed_ms": elapsed_ms,
"hash_rate_hps": hash_rate_hps,
}

print("submit payload:")
print(json.dumps(submit_payload, ensure_ascii=False, indent=2))

submit_resp = session.post(
SUBMIT_URL,
json=submit_payload,
timeout=30,
)
print("status:", submit_resp.status_code)
print("response:", submit_resp.text)


if __name__ == "__main__":
main()
标题: 汽水音乐有低价vip的渠道和活动吗?
作者: #ChinaDolphin
板块: #搞七捻三
编号: 1800637
帖子: https://linux.do/t/topic/1800637
时间: 2026-03-23 11:51:46
摘要:
现在经常使用汽水音乐  天天看广告免费听很烦呀 有没有低价的渠道或者活动 佬友们渠道多
标题: 求 看电视剧的网站?
作者: #Immerse
板块: #资源荟萃
编号: 1800642
帖子: https://linux.do/t/topic/1800642
时间: 2026-03-23 11:52:43
摘要:
求 看电视剧的网站?
标题: 准备飞升三级了,L站究竟有何魔力?比刷短视频红薯还来劲!
作者: #喝汤劳烦别加葱
板块: #搞七捻三
编号: 1800651
帖子: https://linux.do/t/topic/1800651
时间: 2026-03-23 11:54:10
摘要:
争取今天下班之前,摸鱼刷完(bushi) 认真学习
感谢各位佬的热心分享,辛苦管理团队的勤劳维护,祝L站越办越好!!!
真诚 、友善 、团结 、专业 ,共建你我引以为荣之社区!!!