标题: 甲骨文，为啥AMD机子自己停止了，开启还开不了
作者: #蓝胖子
板块: #开发调优
编号: 1890800
帖子: https://linux.do/t/topic/1890800
时间: 2026-04-03 16:51:02
摘要:

标题: 大家最近梯行不行啊，看这个贴真的爽登L站了
作者: #安琪拉丝
板块: #搞七捻三
编号: 1890801
帖子: https://linux.do/t/topic/1890801
时间: 2026-04-03 16:51:09
摘要:

https://linux.do/t/topic/1886962
设置30秒就ok爽登了 必推荐。
以前看到过这个贴，想着有梯，懒的弄
现在梯子一打击，上不了是真着急。

标题: 大家现在都在用什么中转
作者: #Retry001
板块: #福利羊毛
编号: 1890803
帖子: https://linux.do/t/topic/1890803
时间: 2026-04-03 16:51:26
摘要:

any 有周限了，目前有哪些站还能稳定使用 claude，性价比比较高的，求推荐

标题: 关于dify的使用问题...
作者: #见到我请问我今天学英语了没有
板块: #开发调优
编号: 1890810
帖子: https://linux.do/t/topic/1890810
时间: 2026-04-03 16:52:31
摘要:

有没有佬用dify工作流提问，经常时好时坏的卡住不执行是什么情况。有无佬有知道。

标题: 关于cpa注入破限提示词
作者: #echo234
板块: #开发调优
编号: 1890820
帖子: https://linux.do/t/topic/1890820
时间: 2026-04-03 16:53:37
摘要:

大佬们cpa注入破限提示词如何注入呢，求教程

标题: 有佬友知道GPT API的effort和网页端推理强度之间的对应关系吗？
作者: #UCPRER
板块: #开发调优
编号: 1890823
帖子: https://linux.do/t/topic/1890823
时间: 2026-04-03 16:53:50
摘要:

RT，Plus的网页端有标准和进阶两个推理强度，这个和API的low, medium, high and xhigh这些effort之间的关系大概是怎么样的？

标题: 所以DS的API接的是Claude?
作者: #Neuromancer
板块: #搞七捻三
编号: 1890827
帖子: https://linux.do/t/topic/1890827
时间: 2026-04-03 16:54:12
摘要:

最近在自己搓一个agent，我想让他抛开我给他的system_prompt没想到它直接连自己api的设定都抛开了。所以deepseek-reasoner实际上是claude sonnet 3.5? 

为什么呢

标题: 终于加入L站了真不容易，各位大佬轻一点
作者: #苹果橙
板块: #搞七捻三
编号: 1890828
帖子: https://linux.do/t/topic/1890828
时间: 2026-04-03 16:54:15
摘要:

新人报道~
第一次写小作文就成功了，真不容易，主打一个真诚

标题: Google账号现在海鲜市场有29充值的服务靠谱吗？
作者: #Lyra Celeste
板块: #搞七捻三
编号: 1890833
帖子: https://linux.do/t/topic/1890833
时间: 2026-04-03 16:54:38
摘要:

如题 现在海鲜市场有29 pro的充值服务 ，这个靠谱吗？有大佬试过吗？

标题: 有没有感觉codexTeam的额度也被砍了
作者: #人生何处不青山
板块: #搞七捻三
编号: 1890839
帖子: https://linux.do/t/topic/1890839
时间: 2026-04-03 16:55:08
摘要:

上午已经5小说限额刷新后，刚问了一个问题，直接掉了40%额度，之前开fast模式猛蹬都不会触发5小时限额

标题: Z.A.T.O开场
作者: #Syomuchi
板块: #读书成诗
编号: 1890847
帖子: https://linux.do/t/topic/1890847
时间: 2026-04-03 16:57:08
摘要:

到处都弥漫着油味，
我放声呼喊，可话语却撞在墙上碎得无声；
我的身体软得没有力气，
轮廓也模糊得不成样子。
当然冲不出去
—— 我不过是一道影子。
这个世界实在太过温柔，
对我这样忘恩负义的小鬼未免太过宽容；
若是你忘了，那大概本就无关紧要，
或许它从未真实存在过，
这就像一场梦？
的确就像是一场梦。
一只飞鸟掠过窗棂，
我的眼泪并未滑落。
“你不能再这样下去了。”
“人人皆禽兽，不是吗？”
当我望向镜子，我看见…
这里没有刀的痕迹，
这里没有伤痛。 ​

标题: codex串线了
作者: #MacDo
板块: #搞七捻三
编号: 1890864
帖子: https://linux.do/t/topic/1890864
时间: 2026-04-03 16:59:10
摘要:

第一次遇到串线，按理说不应该啊，codex是session隔离的啊

标题: 正本清源 01：能力趋同，性格分叉——Claude 与 GPT 的底层差异
作者: #Khalil Gao
板块: #开发调优
编号: 1890867
帖子: https://linux.do/t/topic/1890867
时间: 2026-04-03 16:59:22
摘要:

「正本清源」 是一个不定期更新的系列，每篇拆解一个被广泛讨论但常被简化的话题——纠正流行叙事中的偏差，追到底层看真正的因果结构是什么。所有判断标注证据强度，推测和实锤分开。
用同一个问题问 Claude 和 GPT，你一定感受过那种微妙的不同——不是谁答得对谁答得错，而是"说话方式"就不一样。GPT 总喜欢来一句 “It’s important to note”，Claude 总喜欢来一句 “You’re absolutely right!”。GPT 做数学又快又准，Claude 写出来的文章更像人写的。
这些差异不是随机的。它们可以追溯到两家公司在训练方法论上的不同侧重。

1. 同一条路上的不同侧重
两家公司的训练流水线高度重叠：都有预训练、都有 SFT（监督微调，用人类标注数据）、都有强化学习阶段、都有规则约束文档。到 2025-2026 年，方法论已经大幅趋同。不是两条不同的路，是同一条路上的不同侧重。
OpenAI 的侧重：RLHF（基于人类反馈的强化学习）。强化学习阶段的核心信号来自人类标注员的偏好排名——“这个回答比那个好”。这些偏好数据训练出奖励模型，再用 PPO 微调语言模型去最大化奖励分数。简单说，RL 阶段的方向盘握在人类标注员的品味手里。
Anthropic 的侧重：Constitutional AI（宪法式 AI）。强化学习阶段的核心信号来自 AI 根据一组书面原则做的评判（RLAIF）——不是"标注员觉得哪个更好"，而是"按照这套原则哪个更好"。注意：Anthropic 同样使用大量人类标注数据做 SFT，CAI 替换的只是 RL 阶段的反馈来源，不是整个训练流水线（Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback, Anthropic, 2022）。简单说，RL 阶段的方向盘握在一份原则文档手里。
这个侧重点的差异，决定了奖励信号的性质不同。RLHF 的反馈来自成千上万个标注员的主观偏好——这些人有不同的教育背景、审美偏好、判断标准，在有限时间内快速评判大量样本。RLAIF 的反馈锚定在一份固定的原则文档上——评判标准更一致，但 AI 评判器本身也有系统性偏差，也可能被钻空子。
两种信号各有各的噪声，但噪声的方向不同。这就衍生出了下面的行为差异。

2. AI 味：两家都有，但长得不一样
如果你读过大量 GPT 输出，一定注意到这些模式：“Let’s delve into…”、“It’s important to note…”、“In conclusion…”、“navigate the landscape”。这不是巧合，是 RLHF 的一个已知副作用，学术界叫它 Goodhart 效应——当一个指标变成优化目标时，它就不再是好的指标。
在 RLHF 中具体发生了什么？标注员在短时间内评判大量样本，做判断靠的是快速印象。“看起来专业”、“结构清晰”、"用词正式"这些表面特征就变成了高分的代理信号。奖励模型从中学到了隐含规则——用 delve 开头加分、加 bullet points 加分、回答更长分更高。语言模型在 RL 阶段疯狂优化这些代理信号，proxy reward 持续上升，但真实质量在某个阈值后开始下降（Scaling Laws for Reward Model Overoptimization, Gao & Schulman 等, ICML 2023）。有人统计过 PubMed 上 1400 万篇医学论文摘要，发现 2024 年 “delve” 的使用频率飙升了 25 倍（Kobak 等, 2024）。同一个机制也解释了冗长度问题——奖励模型学到了"长 = 好"的虚假相关，模型通过拉长回复获得更高奖励，但实际质量没有提升（ODIN）。
Claude 的 AI 味没有 GPT 那么严重吗？不好说。Claude 没染上 “delve” 和 “landscape” 这套词库，但它有自己的一套——“You’re absolutely right!”、“Great question!”、“I’d be happy to help”、每次回答前先来一段肯定用户的话。这些在用户社区里同样是 meme 级别的存在。
两者的 AI 味方向不同。GPT 的 AI 味是"过度正式"——像一篇永远结构清晰、用词考究但毫无温度的论文，这是 RLHF 标注员偏好"看起来专业"的直接产物。Claude 的 AI 味是"过度共情"——总是先肯定你、再小心翼翼地给建议，像一个生怕得罪你的高情商同事。这个倾向的来源更复杂——可能部分来自 CAI 的 AI 评判器也有"偏好友善"的系统性偏差，也可能来自 SFT 阶段的数据选择、system prompt 设计、或者预训练数据的配比。把它全归因于某一个训练环节是不够严谨的。
但有一点差异是实锤的：AI 检测器更难标记 Claude 的文本。这至少说明 Claude 在词汇层面确实避开了 RLHF 塑造出来的那套标志性话术。至于这归功于 RLAIF、SFT 数据质量、还是其他因素，现有证据无法分离。

3. 宪法 vs 规范：两份"灵魂文件"的对比
Claude 还有一个用户常说的特质：“更有文化感”、“像一个真的在思考的人”。要分析这个特质的来源，不能只看训练算法，还得看那份原则文档本身写了什么。
Anthropic 的原则文档叫"宪法"，主要撰写者是 Amanda Askell——哲学出身（NYU 博士，方向：无限伦理学），领导 Anthropic 的人格对齐团队。2026 年 1 月以 CC0 协议公开发布，全文 23,000 词。
这份文档的哲学基础是亚里士多德的德性伦理——核心思路不是告诉模型"做什么"和"不做什么"，而是描述"一个好的、智慧的、有德行的代理人应该是什么样的"，让模型在训练中内化这些品质。Askell 在 Lawfare 播客中解释过：“如果你试图把一切都规定为一系列规则，你就把巨大的压力放在了这些规则上…德性培养能更好地泛化。” 她用的比喻是**“受欢迎的旅行者”**——一个品格良好的人，他的美德使他在不同文化中都受到尊重。宪法建立了四级优先级（广义安全 > 广义伦理 > Anthropic 指南 > 真正有用），其中"诚实"被细分为六个维度——真实、校准、透明、坦率、不欺骗、不操纵。
OpenAI 的对应文档叫 Model Spec，2025 年 12 月最新版，同样以开源协议发布。这是一份不同风格的文件：五级权限链（Root > System > Developer > User > Guideline），结构化的行为边界定义，核心关注"什么指令该听、什么不该听、冲突时谁优先"。它的设计思路更接近权限系统——明确定义每一层的权限范围和覆盖规则。Model Spec 首先是"为人写的文档"，用于建立团队共识，和模型具体学到什么之间还有距离。而 Anthropic 的宪法是直接喂给模型的训练材料，模型基于它生成自我修正数据。
两份文件的对比不是"好 vs 坏"，而是设计哲学不同。宪法试图培养判断力——在新场景中模型自主决定怎么做，好处是泛化能力强，代价是行为边界不够清晰。Model Spec 试图划定边界——在每种场景中模型知道什么可以做什么不可以做，好处是可审计、可预测，代价是规则覆盖不到的地方容易出错。分析家 Zvi Mowshowitz 认为义务论方法"因错误泛化而失败"，但反过来，哈佛/微软研究员 Boaz Barak 批评宪法过度拟人化——AI 缺乏连续经验和共享记忆，基于"人格"的对齐可能与 AI 的实际本质不匹配。
Claude 的"文化感"有多少来自宪法的德性伦理框架、有多少来自 SFT 数据、有多少来自预训练语料的配比？老实说没人能精确归因。但宪法作为 RLAIF 阶段的评判标准，它的文风和价值取向确实会通过训练渗透到模型的输出中——写宪法的人的品味，某种程度上就是模型的品味。

4. 哪些差距会消失，哪些不会
前面三章讲的都是训练方法论如何塑造模型的"性格"——说话风格、指令遵循、阿谀方式。但还有一类差异和训练方法论无关：数学和推理能力。
2024 年，GPT 在数学上遥遥领先。AIME 2025 上 o3 拿到 88.9%，Claude Opus 4 只有 75.5%。到了 2025 年底，差距几乎消失——o4-mini 92.7%，Claude Opus 4.5 92.8%。发生了什么？
答案是两家都学会了同一个技巧：让模型在回答之前先"想更久"——生成大量内部推理 token，分解问题、尝试多种策略、自我纠错，然后再输出最终答案。OpenAI 叫它 reasoning tokens（对用户不可见），Anthropic 叫它 Extended Thinking（对用户可见）。技术路线相同，只是产品设计不同。OpenAI 起步更早（o1 发布于 2024 年 9 月），所以在 2024 年有先发优势；Anthropic 2025 年 2 月跟进，差距迅速收窄。
这说明了一个关键问题：数学和代码上的差距是时间先后问题，不是路线分歧问题。 谁先把 test-time compute 工程化，谁就暂时领先；对手跟进后，差距自然消失。
为什么？因为数学和代码是可验证的——数学有唯一正确答案

标题: 我们会被监控吗？
作者: #文玊予
板块: #搞七捻三
编号: 1890869
帖子: https://linux.do/t/topic/1890869
时间: 2026-04-03 16:59:33
摘要:

最近在油管上看了好多 关于国内的视频 我们的浏览记录会被监控嘛，是不是相当于裸奔~

标题: 查看和导出Claude code和codex会话内容的脚本
作者: #justaman
板块: #开发调优
编号: 1890871
帖子: https://linux.do/t/topic/1890871
时间: 2026-04-03 16:59:51
摘要:

本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

注：
1.可以先根据这个帖子先配置一致的provider，看是否可以解决切换api导致的丢失问题
  
    
    
    
      终端使用ccswitch切换api导致codex历史会话丢失问题” 
  

开发调优
    
  
  
    本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 
我是小白在终…
  


2.cc-switch中也可以查看全部的会话记录
3.环境：基于mac
正文
起初是因为使用时的一次会话丢失，问了ai说是因为api异常导致session丢失了，就是说api异常可能会导致会话丢失，所以就有了这个脚本
（但后面看到provider也会导致丢失，总之丢失的情况还是挺多的，不确定什么导致的）
代码：
  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - justamanm/restore_claude_session: Restore Claude Code and Codex session content from...

    Restore Claude Code and Codex session content from local

标题: 玩不够游戏真的睡不着，一直想着游戏就又起来玩了
作者: #relax
板块: #搞七捻三
编号: 1890872
帖子: https://linux.do/t/topic/1890872
时间: 2026-04-03 16:59:59
摘要:

然后一个人玩minecraft单机，玩到了早上不知不觉的坐在电脑前睡着了