标题: 启动claude code发现网络不通，是地区问题吗
作者: #会飞的驴
板块: #搞七捻三
编号: 2087721
帖子: https://linux.do/t/topic/2087721
时间: 2026-04-30 15:15:36
摘要:

标题: 电池充不进电了，一拔电源就关机，之前用都是好好的 总不能突然就坏了呗
作者: #dalang
板块: #搞七捻三
编号: 2087726
帖子: https://linux.do/t/topic/2087726
时间: 2026-04-30 15:16:29
摘要:

有相同问题的佬友们吗 怎么解决呀 硬件坏了？

标题: 有佬用过GPT5.5 PRO满血版吗？体感如何？
作者: #金一言
板块: #搞七捻三
编号: 2087732
帖子: https://linux.do/t/topic/2087732
时间: 2026-04-30 15:16:50
摘要:

这价格，谁让我用上GPT5.5 PRO 我他请吃饭

哪位佬用过满血的GPT5.5PRO啊 体感如何

标题: chatgpt有使用记录，额度还是100%
作者: #pangyajun
板块: #搞七捻三
编号: 2087812
帖子: https://linux.do/t/topic/2087812
时间: 2026-04-30 15:24:04
摘要:

这个怎么个事儿？

标题: 国区Paypal的钱USD如何转成RMB呢？
作者: #三妹
板块: #搞七捻三
编号: 2087825
帖子: https://linux.do/t/topic/2087825
时间: 2026-04-30 15:24:48
摘要:

国区的PayPal上有400USD，要怎么样低损耗换成RMB。或者数字货币USDT呢。

标题: 某chong渠道的gpt结束了
作者: #不想上早八🥹
板块: #搞七捻三
编号: 2087839
帖子: https://linux.do/t/topic/2087839
时间: 2026-04-30 15:25:40
摘要:

以下是转发某代理商的信息：

近期 ChatGPT 官方风控全面升级。为了保证大家的资金安全和平台信誉，我们与海外源头渠道紧急磋商后决定：即日起，对所有【未使用的】Plus、Pro 20x 卡密，开启全额退款通道！ （Pro 5x 目前依然可用，各位站长可根据客户情况自行决定是继续使用还是随批退款）。
在向平台提交退款申请时，必须同时提供以下两项凭证，否则一律打回：
1、未使用的完整卡密（系统将进行严格的底层状态核验，切勿拿“已使用”的死卡来碰瓷，查实直接封号）。
2、对应的支付记录/购买凭证（必须提供平台扣款记录截图，或当时向平台/我打款的微信/支付宝交易流水截图，需清晰显示时间和单号）。

此外，有少数用户反馈使用卡密兑换充值 Pro5x 未到账。

标题: 我对mimo的看法
作者: #lin ye
板块: #开发调优
编号: 2087845
帖子: https://linux.do/t/topic/2087845
时间: 2026-04-30 15:26:04
摘要:

上个帖子被举报不当言论了，我重新整理一下言词：mimo是不错的模型，他会最大化贴合用户意图

标题: 一个关于AI切题的疑问
作者: #lshwjgpt
板块: #开发调优
编号: 2087859
帖子: https://linux.do/t/topic/2087859
时间: 2026-04-30 15:27:01
摘要:

我在写一款APP，准备给自己用，现在涉及到了切题，有些作业是带图片的，这些图片怎么切？数学的题目还好说，实在不行就用LaTeX来表达，图表还可以用Python生成，但是一些其它科目比如说科学就不好搞了，各种图片。
头疼啊，现在在尝试Qwen-VL，来求助万能佬友了

标题: 【近期反考】在开始之前，你得先看到终点 -- 竞争力的讨论
作者: #温州程序员劝退师
板块: #开发调优
编号: 2087887
帖子: https://linux.do/t/topic/2087887
时间: 2026-04-30 15:28:15
摘要:

关于Vibecoding 的讨论最近越来越多，话题集中在"如何约束 AI"“如何治理代码质量”。但我觉得这些讨论都绕开了一个更根本的问题：
在让 AI 动手之前，你脑子里有没有那幅画？
讲个故事
在我初中时，我临摹过美术课本上一张夕阳照三潭印月油画，我的美术老师毫不吝啬地给我 A+ 并带到全年段各个班级展览。当时小小的我以为我也许在美术方面很有天赋，于是给我哥展示。我哥是真天赋选手，当年在浙江艺考绘画拿了省前几，好多顶尖学院争着要。他看完，告诉我我其实在绘画方面没天份，只是恰巧碰出了这张画。我有点不服，问他“那我不是画地挺好吗？”，他反问我：“抛开技法不谈，这画面是你想出来的吗？”
内省
最近给一位公司高级别领导做 AI 参谋，接触了他的思路也导致我进行了一系列的内省，因此有此文。
在与他的对话中，我发现他总是带着强烈的锚点去拷问是否能实现，如何实现，代价大不大，最终得出场景是否适用。而我是开发出身，行事习惯总是带着强烈的“拿着锤子啥也想敲敲”的风格。因此在多次问询后，我允诺能实现的点被他 pass 了好几个。当然也不能说我以前说错了，能不能实现最终肯定是能的，但是综合成本、耗时、体验考虑它最终不值得做。
复盘下来，他的思维里带着强烈的、明确的、可度量的参照物，即“当下流程”，能作为参考和指导判断一件事值不值得做（这里不讨论对不对）。
我又问自己：如果把我现在正在做的工作交给 AI，我能否判断他做的是否合适？
有时候能，有时候不能。

注意，不是"大概能"“感觉差不多”，而是：我脑子里有没有一个明确的参照物，可以拿来比对 AI 的输出，然后说出"这里错了，因为……"？

这个问题让我真正审视一个问题：在当前场景下，我是在创作还是在临摹
聊“意图”和“想法”
“意图”这个词很容易被误解。它不是"我想做一个用户管理系统"，或"我要实现登录功能"。
意图是可以用来判断输出是否正确的内容参照物。有点子莫向外求的意味。
换一个说法，意图是在看到结果之前，就已经存在于脑子里的那个“它应该长什么样”
这里有三种人，区别很微妙但很关键：

有需求的人：知道自己要什么结果，但说不清楚"对的结果"和"差不多的结果"有什么区别。
有想法的人：能描述大致方向，但在 AI 给出任何输出之后都觉得"好像可以"。
有意图的人：在 AI 动手之前，脑子里就已经有一个可以用来否定错误答案的参照物——哪怕这个参照物是模糊的，也有"形"。

第三种和前两者的根本差异不在于经验多少，而在于他们有没有在执行之前先形成判断标准。
为什么很多人其实没有“意图”
工业化分工的训练逻辑是：把需求做对。你的 KPI 是执行精度，不是质疑需求本身，更不是在接到需求之前就预判"这个方向对不对"。
于是大多数人积累的"经验"，本质上是大量临摹积累的肌肉记忆——见过类似的场景，知道怎么处理，但换了一个新场景就要重新找参照物。这不是意图，这是模式匹配。
更隐蔽的是："手慢"长期掩盖了"脑子里没有画"这个事实。
过去，你需要花三五天写完一个功能。在这段里，你会不断和需求方确认、和同事讨论、自己边写边调整——这个过程本身在帮你"补"出一个意图，即使你从来没有主动构建过它。大家讨厌的文山会海正是在磨这个形。
vibecoding 把这个缓冲时间压缩到了几分钟。AI 直接给你一个看起来能跑的结果，而你还没来得及形成判断标准。于是你只能做一件事：接受它，或者凭感觉改它。
–这就是临摹。
意图力其实是能训练的
看到这里，你是否在想，“那我以后多想不就行了？”
在我看来光是"多想"，想出来的往往还是需求描述，不是意图。
我自己的习惯是：在动手之前，先找潜在用户讨论。
在良好的沟通之下，标的物的“形”会在脑海中慢慢勾勒出来，特别是用户提出一个方向，我本能地产生“不对！应该是…”，在这个反应出现的瞬间，意图就开始成型了。
如果你还没有形成这个习惯，可以用一个更简单的动作来替代：在让 AI 做任何事之前，先写下你的验收标准。
最简单的：“如果 AI 给出的结果满足 X，我就认为它是对的。”
这个动作会强迫你意识到自己是否真的知道"对"长什么样。大多数时候，你会发现自己写不出来——这不是坏事，这是你找到了自己意图缺失的盲区。

这个训练反直觉的地方在于：它不是让你想更多，而是让你更早地面对自己"不知道对的答案是什么"这个事实。
重新定义竞争力
到这里可以回答最开始的问题了。
VB 时代，并不会直接淘汰具体的职业，而是没有意图的执行者。在它出现之前，"临摹者"和"创作者"坐在同一个工位上，用差不多的时间交付差不多的结果。区别是模糊的。
在它出现之后，两者的差距第一次在同一个起跑线上暴露出来：AI 把执行速度拉平了，剩下的唯一变量，就是你脑子里在 AI 动手之前，有没有那幅画。
临摹者会用 AI 更快地临摹。创作者会用 AI 更快地创作。
本质是在回答一个问题：“我是否知道我要呈现什么”。

标题: 免费六个月的plus 各位佬可以试试
作者: #lilianggao
板块: #开发调优
编号: 2087911
帖子: https://linux.do/t/topic/2087911
时间: 2026-04-30 15:30:33
摘要:

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西班牙 Movistar：ChatGPT Plus 6 个月免费
Movistar 官方页显示：合同客户、未曾付费订阅 ChatGPT Plus，1 个 license，前 6 个月免费，之后约 23 欧/月。

标题: 我的智谱 Coding Plan Lite 自动续费被自动停掉了
作者: #初梦
板块: #搞七捻三
编号: 2087914
帖子: https://linux.do/t/topic/2087914
时间: 2026-04-30 15:30:41
摘要:

刚刚微信发通知，自动续费被停用了，何意味？看来 Z÷ 名不虚传？

标题: 智谱GLM降智？乱码、生僻字、循环……已通过工程修复解决！
作者: #庆喜🌷
板块: #开发调优
编号: 2087920
帖子: https://linux.do/t/topic/2087920
时间: 2026-04-30 15:31:24
摘要:

自 3 月起，我们在 GLM-5 的线上监控和用户反馈中观察到三类异常现象：
乱码（garbled output）、复读（repetition），以及生僻字（rare character）。
大家常称之为 “降智”。
但由于我们并没有上线任何降低模型精度的优化，
所以问题变得扑朔迷离了起来。
我们需要明确：异常究竟源于模型本身，还是源于推理链路？
这个问题经过数周的推演、排查与压测，
最终定位并修复了几个相互独立的底层竞态 Bug，
并对其中所反映的系统瓶颈进行了针对性优化，
显著提高了推理系统的稳定性和效率。

问题的发现和解决依托于社区开发者的互动，
我们向开发者有奖征集了一百余个case，用于前期定位问题，
也就是文档中的第一步：

排查初期，我们先对用户反馈的 bad cases 做本地回放，并将同一批请求重复推理数百次，但始终未能复现异常，说明大概率不是模型本身的问题。

而后又进行了逐步深入的排查和尝试，问题解决过程长达一个月。
最终仅用3行代码解决，
但问题很深，几乎已经接近CUDA核心，
这也是问题棘手的原因。
具体排查过程可以参考 公众号文章，在此就不赘述了。https://mp.weixin.qq.com/s/P2b5yivqEKP4vB4M633XTA
站内也已有帖子，可以直接看：
https://linux.do/t/topic/2085285
整个排查过程用时较久，感谢广大用户和社区开发者的积极贡献！
我们始终希望给大家带来更好、更智能的模型体验，
有时遇到问题，确实会需要一些时间和精力，
感谢大家的耐心，让GLM有不断变好的机会！

标题: 又到了放假前一天的下午
作者: #tinker
板块: #搞七捻三
编号: 2087924
帖子: https://linux.do/t/topic/2087924
时间: 2026-04-30 15:31:51
摘要:

上次放假前一天下午也是没啥干活的动力，还在上班的佬们还能干的动吗？