内容简介
当人工智能从研究走向产业，我们真正需要的到底是哪一种“模型智能”？在现实世界中，模型能力早已超越单一维度的技术问题，转而在工程可落地性、制度合规性、以及真正智能能力之间形成了一种长期博弈。
我们究竟在追求什么样的“智能”？
很多人第一次接触人工智能模型的时候，都会陷入一种很朴素的判断方式：
谁的分数高，谁就更聪明。（不服来跑个分？跑不过我就去塞钱，还跑不过我就说你们用的不是满血模型）
于是各种排行榜就成了“模型世界的高考成绩单”。MMLU、HumanEval、GSM8K…每隔一段时间就会有一个新的榜单出现，随之而来的模型发布也往往只做一件事：

把上一代模型按在地上摩擦 3～5 个百分点。

如果你只看这些榜单，很容易产生一种错觉，模型正在稳定地、持续地、线性地变聪明。（我会稳稳地增长，然后用参数量接住你）
但只要稍微接触一点真实的工程系统，你很快就会发现一件事情：
模型在排行榜上赢得很漂亮，并不意味着它在现实世界里也能赢。
有些模型在 Benchmark 上像学霸一样稳定输出（毕竟早就把测试题偷偷背进训练集里了，说的就是你llama4），一旦进入真实业务流程，就开始展现出一种非常神奇的超能力——把简单问题复杂化。
比如：


明明只需要返回一个标准 JSON，它却顺便给你写了一篇带起承转合的抒情小作文。（球球了，我这是代码接口，不是新概念作文大赛）


明明只需要调用一个工具，它却给你设计了一个详尽的三年商业战略计划。


明明只需要回答“是”或“不是”，它却开始悲天悯人地分析人类文明的未来走向。


高分低能这一块儿，Llama 4 已经用血淋淋的现实给大家充分展示过了。发布前榜单秒天秒地，发布后落地一塌糊涂，最后连 Yann LeCun 自己在接受采访时都承认，当时团队“稍微修饰（fudged）了一下跑分结果”（真的只是修饰吗 ），直接导致整个 GenAI 团队被小扎边缘化，最后直接干没了。
这时候，一个非常现实的问题就摆在了桌面上：
“聪明”这件事，在现实世界里其实是有很多套并行标准的。


有一种聪明，叫 论文里的聪明。（只要

我说官方也在玩酒馆有没有懂的）
victorchen96/deepseek_v4_rolepaly_instruct: 对于DeepSeek-V4角色扮演的特殊控制指令的说明

Opus太贵了, 找了个GLM5.1.
感觉能力比opus还强为什么感觉没人用一样

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思路是做个本地号池去轮询 也不算反代吧 目前测试看不封号 用的很流畅
首先就是需要很多个号 一个号503 就立马切到另一个号再去请求
对 就是需要先有很多个号去支持轮询 目前现在ultra母号也不算太贵 开个母号 开5个白号（经测试 带半价资格号的retry概率很低）6个号一起去轮询 目前用起来是很流畅的
欢迎各位佬指出问题 我也是个纯小白
Github：GitHub - aspirin0418/aspirin-ant: Antigravity Refresh Token 代理管理 — 多账号 Token 代理与额度监控工具 · GitHub

新人刚到，发点小福利～
这边 JD Coding Plan 的额度还挺充足，给大家用几天。
如果有帮助的话，欢迎回帖或者点个赞，感谢各位大佬支持 
Key base64: cGstYWQ2ZDc0NDktNGJjNS00MDJhLTk3YTYtNjEwZjNiM2M5ODQ5

佬们，想搭建一个反代自用，想稳定一点，落地的ip有什么特别的要求吗？

生图生了一张。

4.6 - 4.7 sonnet 和 opus 量大稳定，合作的私聊联系

大佬们 比如我现在一个java项目 我想要加一个图片处理的agent  调接口的时候 让agent去处理这个图片 生成对应的数据  然后后端再去处理这个数据 这样可以吗
有啥好用的工具 或者 自己搞个Agent呢

目前手上有一个090的日本SIM。朋友留英归来，手上有英国信用卡。想着两个人或者再拉几个朋友来拼车开ChatGPT或者Claude之类。

Codex有聊天缓存，如果自己擅自更改代码而不是使用Codex更改的话，它会按照自己之前的代码版本，进行代码恢复！！！这个问题在改bug的时候尤为致命，想想自己花了一下午时间把逻辑修好了，晚上用codex没有注意，接着改需求，然后发现它改完了之后，bug又恢复了！！！！这种情况该有多崩溃啊！！！
解决办法的话也比较简单
你可以提前给提示词：“你先读取当前项目代码，然后基于最新代码进行需求开发”。
或者你直接把这个规则约束丢进AGENTS.md里，然后开发之前让它读一下，接下来就不会有问题了，昨天碰到这个问题，直接崩溃改bug改到凌晨3点

佬们，求个Hermes基础配置教程，没用过OpenClaw，mac端下完之后一头雾水