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滴滴 北上广杭可内推https://talent.didiglobal.com/neitui/list?shareCode=59c42868472e4010badb4e8674108d81 上传简历后，会帮忙看内推进度 面试进度哈友情提醒哈，面试一定要做好80%的准备，多和ai模拟面试，讲清楚简历里面的东西很重要哈，选择和自己历史业务符合的jd更容易通过筛选哈

如题。pro5x的价格，低价渠道基本是130，但目前基本3天一封号。正价基本是700，找人代充的话，基本是800左右了。
pro 5x的大概配置如下：
网页端：1.每周50次pro模型调用 2.提供thinking模型的深度思考和快速思考档次。
codex端：10倍的plus额度
自从5.5发布，pro模型除非遇到特别难的问题，否则经常会在几分钟之内完成思考。5x给了才周50次的调用。感觉太那啥了。20x则是无限次pro调用。
换句话说，网页版的5x感觉就是买了一个thinking的深度思考档次…
再来看codex，5.5 codex感觉就是一个额度消耗的黑洞。10倍的plus感觉挺少的。
感觉5x真的好亏啊…

佬们，最近在用codex & claude 做科研 有没有什么好用的mcp 工具推荐？

各位佬友，请教个问题：
我是自建的 new-api，已经是最新版，我在使用 codex cli，上下文较长的时候，就会触发错误：
■ Error running remote compact task: unexpected status 503 Service Unavailable: No available channel for model gpt-5.5-openai-compact under group default (distributor) (request id: 2026050110021060218X6VT8FOTac), url:
http://x.x.x.x:x/v1/responses/compact

目前 config.toml 配置为：
model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
personality = "pragmatic"
sandbox_mode = "danger-full-access"
approval_policy = "never"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 10000000
model_auto_compact_token_limit = 9000000
approvals_reviewer = "user"

[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "http://x:x/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

[notice]
hide_full_access_warning = true

[tui.model_availability_nux]
"gpt-5.5" = 4

中转站和公益站里的各种模型，标的什么模型就是什么模型吗？
我接到我的sub2api里，再问它是什么模型，问不出来是什么模型。
怎么能看是什么模型呢？

各位佬五一好诶，我也是在论坛的帖子下成功的撬开了龟壳，卡用的是工行的星座卡，0额度，地区是圣何塞地区，edge无痕，qq邮箱，手机开的热点（广电之前可以跑1000，到现在只能跑100，淦！！！），都是用的拼音，信息如实填写的。
我注册成功后，时隔一天才升级的，好像并没有什么影响，最后开了一台Arm 4c24g，一台Amd 1c1g。注册流程下来感觉是要信息真实就可以过。
佬们，这个甲骨文云的机器要删除那些监控组件吗？以及还有什么卡学生是可以注册办理的？招商的visa吗？以及还可以在上面跑些什么好玩的东西？
我在上面搭建了3x-ui面板来当日常的代理了，后续准备把之前nat机上面的视频流弄上来，就是迁移有点麻烦。感觉这个1c1g的机器用处似乎不大？

佬们，copilot没有4.6了，有什么替代渠道吗？正规订阅！

用的公益站的，想在rikkahub和cherry用，怎么添加参数能出2k/4k之类的

感觉中转站价格通常不就是：

要么价格比官方价格稍微高点（可能是正规官方渠道，赚点差价）
要么价格远低于官方价格（各种科技渠道）

像这种价格是官方价格七五折的，这样的中转站多吗，是智商税不
（为防止广告嫌疑，具体是哪个网站我就不贴了，也别私信问我，问我也不说 ）

用电脑试了几个域名免费试用，使用paygo都是借款异常，然后用手机直接随便连了个日本机场，试了下一次就成功了，结果一看账号是个临时邮箱，真是服了自己了。

佬友们，我今天买了一个黑与白的邀请码，感觉挺有意思的，就是在使用的时候发现了一点小问题，我在使用他的时候我如果开代理了，就显示我的ip有问题，我换了4个机场10多个不同地区的节点，还是不行，但是我把代理关了就可以了，但是关了就不能l站授权登录了，是我的梯子太水货了还是怎么了，佬友们平常怎么解决的呀

阪泉之战：华夏联盟内部的权力重组
接着前面那个问题往下走，战争之前的中国，还不是后来那个疆域清楚、制度成形、官僚坐班的中国。
它更像一张刚铺开的草稿纸，黄河流域、渭水流域、东方平原、南方丘陵，各路部落集团来来回回，今天握手言和，明天互相拆台，后天发现外面还有更狠的对手，又开始临时抱团。
这时候最要命的问题不是地图画到哪里，也不是谁的祖先牌位摆得更高，而是一个非常朴素的问题。
谁说了算。
别小看这四个字。很多历史悲剧，说到底都是这个问题没谈明白。一个联盟看起来热热闹闹，首领一堆，旗号一堆，祭祀一堆，大家围在一起仿佛大型文明发布会现场。
可真到了分粮、出兵、迁徙、祭天、打仗的时候，谁拍板？谁服从？谁承担代价？谁拿战利品？谁站在祭坛最前面？
这些问题平时可以糊弄，关键时候糊弄不了。
就像今天一个项目组，平时大家都说自己是核心成员，一到上线崩了，所有人开始互相艾特，产品说是开发的问题，开发说是需求的问题，测试说我早就提过了，老板最后问一句：到底谁负责？（还好我不负责 ）
上古部落联盟也差不多，只不过他们没有飞书群，没有 Jira，也没有“需求变更请走流程”。他们解决问题的方式更原始，也更直接。讲得通就谈，讲不通就打。文明很体面，文明的早期安装包却经常充满血腥味。
《史记·五帝本纪》给阪泉之战安排的背景很关键。司马迁写“轩辕之时，神农氏世衰。诸侯相侵伐，暴虐百姓，而神农氏弗能征。”
这几句话如果翻译成现代管理学语言，大概就是旧系统已经无法治理，区域代理人开始互相冲业绩，基层被反复收割，总部没有执行力，连最基本的秩序维护都做不到。
一个旧权威最危险的时候，不是它马上倒下，而是它还坐在那里，却已经没人真正听它的。
这场面很尴尬。就像会议室里名义上的负责人还在发言，下面的人已经开始各聊各的，有人刷手机，有人拉小群，有人已经在群里发“散了吧，没救了”。
神农氏这个旧权威到了黄帝时代，大概就有这么点味道。牌子还在，信用没了。名义还在，执行力没了。
权威一旦不能止乱，就会变成摆设。
于是黄帝登场。
但这里别急着把黄帝理解成一位自带圣光、踩着祥云、专门来拯救苍生的天选男

各位大佬，请问现在还有哪些公益站可以用吗，就any这种断断续续可以用的也可以
欢迎大家把名字和链接发到评论区，谢谢

RT，主要就3个要求：

必须是真的DeepSeek-V4-Flash
必须能思考
并发不要太低

用量有点大的离谱，保守估计是以亿Token为单位，所以用官方正价不太现实。纯跑数据清洗抽取的，所以不需要工具调用，逆向也行。
因为并发可能不低，也不太好意思去占用别人家公益站，有无推荐的？
（不过我在想一个问题，逆向的话命中不了缓存，会不会最后比正价还贵啊……）

在机器会学习之前，人类先学会了偷懒
谈机器学习之前，最好先把一个经典的误会放到桌面上。
很多人第一次听到机器学习，脑子里浮现的画面大概是这样的。机房深处，一台通体发光的服务器缓缓睁眼，屏幕上飘过一串绿色代码，然后它用冷酷的电子音宣布，人类，我已经掌握了你们的秘密。（天网的算力都不够现在的LLM用的）
这画面很赛博，很带感，很适合拿去剪短视频，配上低沉旁白，再加一句经典台词。
时代变了。
可惜现实通常没这么酷。
更多时候，机器学习的现场看起来像这样。
一个人坐在电脑前，盯着报错看了半小时，发现路径写错了。一个模型训练了八个小时，最后准确率还不如随机森林。
一个神经网络参数量大得吓人，结果上线后被用户一句方言干沉默。
老板问为什么效果不稳定，工程师说数据还需要清洗。
老板问清洗多久，工程师低头看了一眼表情包，心想这事儿已经不属于科学，属于渡劫。
所以机器学习这东西，表面看是人工智能的核心技术之一，里面装着数学、统计、优化、工程、算力和一堆听起来很高端的名词。
可如果把外壳剥掉，它动机其实很简单。
人类想让机器从经验里总结规律，然后替自己做判断。
这句话听起来平平无奇，可它背后藏着现代技术世界最重要的一次思维转向。
过去我们让机器工作，通常要把规则一条一条写清楚。你这样做，它就那样反应。
像教一个极其死板的员工，连倒水都得写操作手册，先拿杯子，再接水，再检查水位，最后把杯子放到桌上。流程清楚，责任明确，出事好甩锅。
可现实世界偏偏最讨厌清楚。
垃圾邮件长什么样，能不能靠几条规则说完？
用户明天想买什么，能不能靠一句公式算准？
一张猫图和一张狗图之间的区别，能不能靠人工写完所有特征？
银行判断一个人会不会违约，医院判断一张片子有没有异常，平台判断一条内容有没有风险，导航判断哪条路更快，这些问题都很现实，也都很麻烦。
你要是靠人手写规则，很快就会发现自己像在用牙签修长城。
规则写得少，漏得一塌糊涂。
规则写得多，互相打架，越修越玄学。
最后系统变成一坨祖传代码，谁也不敢动，动一下全公司陪葬。
老员工看了沉默，新员工看了辞职，产品经理看了开始讲愿景。
机器学习登场的地方，往往就是这种规则工程快要绷不住的地方。
它说，既然我们很难直接写出规律，那就把大量样本交给机器，让机器自己从样本里找规律。
你给它很多邮件，告诉它哪些是垃圾邮件，哪些是正常邮件；你给它很多图片，告诉它哪些是猫，哪些是狗；你给它很多用户行为，告诉它哪些点击了，哪些跳出了。然后模型就在这些数据里反复试错，调整自己，直到它在新样本上也能做出还算靠谱的判断。
听上去像魔法。
实际像刷题，刷多了就会了。
模型没有突然开悟，也没有夜观天象。
它只是看了很多题，做错了就改参数，改完再做，继续错，继续改。数学上叫优化，工程上叫训练，老板嘴里叫怎么还没好，网友嘴里叫炼丹。
从写规则到喂数据，技术世界的权力交接
如果说传统编程像立法，机器学习就像培养习惯。
传统编程的核心是规则。人类先理解问题，再把解法写成代码。程序执行的是人的明确意图。
哪里错了，通常还能顺着逻辑往回找。虽然过程也痛苦，但至少痛苦得比较有尊严。
机器学习的核心是数据。人类不再把全部规则写死，而是提供样本、目标和训练方式，让模型自己拟合一个函数。
这个函数可能非常简单，也可能复杂得像一碗被打翻的电路板。它能给出结果，却未必能给出人类满意的解释。
这就很有意思了。
过去我们问程序，为什么你输出这个结果？
程序说，因为第十七行 if 条件成立。
现在我们问模型，为什么你判断这张图是猫？
模型大概会用一堆权重、激活、特征空间、概率分布组成一个眼神，表示你要不自己体会一下。
这也是机器学习让人又爱又恨的地方。
它确实能解决很多传统规则难以处理的问题。语音识别、图像识别、推荐系统、风控模型、搜索排序、机器翻译，背后都大量使用机器学习方法。
你每天打开手机刷到的内容，看到的广告，输入法给你的联想，地图给你的路线，电商给你的推荐，很多都和机器学习有关。
它已经不是实验室里供人参观的奇观，而是数字社会的基础设施。
可它也带来了新的麻烦。模型会犯错，而且犯错方式有时很迷。它可能在训练集上表现优秀，一到真实世界就原形毕露。它可能学到了数据里的偏见，然后一本正经地把偏见包装成判断。
它可能在某些样本上强得离谱，在另一些边角场景里菜得离谱。它还可能被异常输入轻松干扰，像一个平时成绩很好，一到开放题就开始胡言乱语的学生。
所以机器学习从来不只是算法问题。
它牵扯数据质量，牵扯工程部署，牵扯业务目标，牵扯安全边界，牵扯责任归属。一个模型在论文里拿了高分，并不意味着它进了生产环境还能体面做人。
论文里的世界通常干净整洁，数据集整理好了，指标定义好了，评测流程也安排好了。
现实世界则像一个刚被三百个人同时改过需求的项目群，噪声满地跑，异常天天来，用户永远能用你想不到的姿势把系统玩坏。
这时候你就会理解，为什么很多机器学习项目最后死得很安静。
立项时说要智能化转型，上线后发现数据埋点缺失。
方案里写要端到端优化，落地时发现 Excel 才是核心数据库。
PPT 里模型准确率 98%，真实业务里召回一个关键异常都费劲。
大会上讲 AI 赋能千行百业，回到公司发现 GPU 排队比春运抢票还刺激。
机器学习真正学到的，可能只是人类世界的影子
机器学习的魅力，在于它能从经验中抽取模式。
机器学习的危险，也在于它只能从经验中抽取模式。
模型学习的对象并非世界本身，而是数据中的世界。数据记录了现实的一部分，也扭曲了现实的一部分，还遗漏了现实的很大一部分。
你喂给模型什么，模型就从什么里学。数据有偏差，模型就可能把偏差当成规律。数据有噪声，模型就可能把噪声当成暗号。数据覆盖不够，模型就会在没见过的场景里开始自由发挥。
这就像你让一个人只通过短视频理解世界，他当然也能总结规律，甚至总结得头头是道。但他总结出来的东西，可能更像推荐算法喂出来的幻觉宇宙。
比如招聘模型如果长期基于历史录用数据训练，而历史数据本身带有某种倾向，那么模型可能会把过去的倾向继续放大。
比如风控模型如果过度依赖某些相关变量，表面上看是在判断风险，实际上可能在间接复制社会结构中的不平等。
比如内容推荐系统如果只追求点击率，就很容易把人往更刺激、更极端、更容易上头的内容里推。因为从指标上看，用户确实停留更久了。
这就像一个班主任发现学生爱看热闹，于是每天都安排打架围观，最后全年级活跃度拉满，教育目标当场去世。
机器学习没有天然的价值观。
它优化的是目标函数。
你让它最大化点击，它就尽量让人点。
你让它最大化停留，它就尽量让人留下。
你让它最小化损失，它就沿着数学定义里的损失往下爬。
至于这个目标是否合理，是否全面，是否符合人的长期利益，那不是模型自己能解决的问题。模型很努力，但它不知道自己努力的方向有没有问题。它像一个执行力极强的实习生，你让它整理表格，它能通宵干完；你需求写错了，它也能把错误需求执行得非常彻底。
所以机器学习的核心挑战，从来不只是让模型更聪明。
更难的是，我们到底要它聪明在哪儿。
从感知到生成，机器学习开始进入人类表达区
早期机器学习更像一个分类员和预测员。它判断一封邮件是不是垃圾邮件，判断一个用户会不会流失，判断一张图片里有没有目标，判断某个交易是否异常。它在后台默默工作，像一个看不见的助理，做着大量重复、细碎、但很重要的判断。
后来深度学习兴起，图像、语音、文本处理能力迅速提升。
卷积神经网络让机器视觉大踏步前进，循环网络和后来的 Transformer 推动自然语言处理换挡，推荐系统在海量用户行为里反复打磨人的注意力，强化学习在游戏和控制问题中展现出惊人的策略学习能力。
再后来，大模型出来了。
事情开始变得不太一样。
机器不再只是判断你给它的东西是什么，它开始生成东西。写文章，写代码，画图，做总结，翻译，规划任务，调用工具，甚至在某些场景里模拟一个还算靠谱的工作流。以前机器学习更多藏在系统背后，现在它开始走到前台，直接和人对话。
这一步很重要。
因为它让机器学习从感知层进入表达层，从辅助判断进入交互协作，从后台算法进入前台界面。普通人第一次强烈感受到 AI 的存在，往往不是因为推荐系统更准了，而是因为一个聊天框突然能写方案、改代码、讲故事，还能一本正经地胡说八道。
一方面，它确实提高了很多工作的效率。写邮件、查资料、整理思路、生成代码、解释概念，这些任务都可以被显著加速。另一方面，它也让机器学习的老问题变得更显眼。幻觉、偏见、不可解释、数据来源、版权争议、安全滥用、责任归属，全都从幕后冲到了台前。
以前模型错了，可能只是推荐错了一条商品。
现在模型错了，可能是在法律、医疗、金融、教育、代码生成这些高风险场景里用一种很自信的语气错给你看。
最可怕的地方并非它完全不懂，而是它懂一点，又说得很像那么回事。懂一点的人最容易把人带沟里，懂一点的模型也一样。它不会脸红，不会犹豫，甚至还会给你补上一段逻辑顺滑的解释。用户看完以后直呼专业，出事以后才发现这玩意儿属于一本正经地开盲盒。
所以今天谈机器学习，不能再停留在算法名词和模型结构上。
我们必须同时谈工程，谈数据，谈场景，谈边界，谈制度，谈人的位置。
否则就会出现一种很典型的 AI 幻觉式建设。会上大家都在谈智能体，谈自动化，谈闭环，谈重塑产业。会后系统连日志都没打全，异常也没监控，模型输出没有审核，数据权限没人管。看上去像未来科技，实际像草台班子

后面一个手机号只能接一个码 算下来2毛多一个号 之前一个手机号还能注册3个