聪聪 (@cong) 在 关于我开学又放假了的事 中发帖
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其实吧，我挺愿意在学校上自习的，但是学校差不多就是搞极端，要不不去，要不都去，只上自习真的很舒服的
@suyu0101 在 小白，求教在下载一次anaconda和更新win11后电脑异常卡顿的原因 中发帖
我不知道是否有关联，先按照时间线叙述一下
昨天，由于个人原因，下载了Anaconda，然后下载了anaconda_prompt，但是半天了一直在转，就强制退出了，用spyder去了，没管后续（不清楚有没有相关性，先说明一下）
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然后今天晚上打开电脑时候就开始卡顿了，然后打开网页，B站直播以及游戏都非常卡（打开cs2，之前都是200帧左右，现在只有几帧，ping值20左右，没问题）
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我重启了一下，就自动更新了（之前没有手动关闭自动更新）。重启之后，仍然卡顿，cs2的帧率照旧。
我就在Windows卸载更新里面删了所有2月份的更新，再次重启，依旧卡顿，我现在又重新正常更新，将之前删掉的都装了回来，依然没变化。现在的内容见下图。
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Morax Cheng (@Morax) 在 lobechat的开发团队感觉有点抽象 中发帖
他们的开发速度太高了，并且经常一更新就导致新的bug，然后又马上去修，他们的代码不审查的吗，直接部署production环境了，这跟在用ai写代码一样
chat01.ai (@bandaot) 在 Chat01.ai 支持 o3-mini 联网搜索啦，Deep Research 也快了 中发帖
首先选择 o3-mini 或者 o3-mini-high 模型，就可以看到这个搜索开关了：
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开启之后会使用联网搜索。AI 会先思考如何搜索，然后搜索之后再思考总结回答。
这里有个例子：
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random1zation 在 CentOS Stream是否不支持热更新系统内核？ 中发帖
本人在维护一台跑深度学习的服务器，为了稳定性和安全性，所以我使用CentOS Stream 9作为操作系统，主机安装nVidia驱动+CUDA+MKL编译器，使用lxd给每个用户分配一个无权限容器，并只读挂载上述内容。今天我在使用dnf更新系统后发现，系统内核的版本没有发生改变（5.14.0-554.el9.x86_64 → 5.14.0-559-el9.x86_64）。
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kpatch已经安装在系统中，且已经使用dnf启动了。但是这一次系统更新发现红帽不想给白嫖用户提供热更新支持。
我便搜索到Red Hat的知识库发现kpatch兼容RHEL。两年前CentOS论坛上的讨论也提出CentOS Stream 9没有热更新功能，那么红帽把kpatch放在官方仓库的意义何在？然而另外一篇Reddit的回答却说CentOS分发热更新。所以对于CentOS Stream，是否...
kiliy 在 硅基被薅秃头了 中发帖
ds平台还没恢复正常，反而第三方承担了大部分市场！！！！本来ds官方就是免费的提供使用的新模型，因为服务不稳定导致第三方付费服务提供商出台新限制规则，这波也是够魔幻的。。。
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zen (@zen67060) 在 再用新思路写一个聚合翻译工具 中发帖
实在不了解这类帖子应该选择什么板块
让子弹飞里说过话不说出去,事就办不成
发到这里就是为了督促自己把功能都写出来
之前我的想法是 用始皇的deeplx 套一层缓存 加快翻译速度
今天看到了其他的翻译工具 想到 整合到一起会不会增加稳定性?
所以写了这个代码
目前使用了Google Bing Deeplx 始皇 四个翻译引擎 后期有可能加上百度翻译开放平台
计划引入redis作为单论翻译的缓存
计划引入mysql作为整轮翻译结束后持久化redis的工具
使用容器化部署 避免不同系统需要安装不同的translate-shell依赖
主程序使用 gin部署web后端
使用
curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:8192/api/v1/translate' \
--header 'Content-Type: ...
4382sdf 在 各位佬看看：这是触发了ds的敏感词吗？怎么输出了奇怪的东西？ 中发帖
地址：https://lambda.chat
这个网站需要梯子。模型是ds的R1-671b
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之前没有问任何敏感问题！！！
Star星缘║林可欣 (@StellaFortuna) 在 都是大坏蛋!🥺 中发帖
带不动喵
都是大坏蛋!(孙膑除外 王者荣耀人机早就不是你们普通人可以企及的高度，哼~)
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队友一整局能摸到塔都算我输 😡
全靠我单带
Mozi (@yeahhe) 在 【资源分享】论文《s1: Simple test-time scaling》，通过动态分配额外计算资源来提升语言模型在推理阶段的表现。 中发帖
论文简介：
论文《s1: Simple test-time scaling》提出了一种创新性的测试时扩展方法，旨在通过动态分配额外计算资源来提升语言模型在推理阶段的表现。论文中引入了“预算强制”（Budget Forcing）技术，通过在生成过程中插入“等待”（Wait）步骤，迫使模型在测试时充分利用额外资源，从而改善对复杂问题（如数学竞赛题目）的解题能力。实验结果表明，这一方法在某些任务上的表现相较传统推理方式提升高达27%。此外，论文详细讨论了技术原理、实验设计与理论分析，为大规模语言模型在实际应用中的性能优化提供了新的思路和方法。作者团队包括 Niklas Muennighoff、Zitong Yang、Weijia Shi、Xiang Lisa Li、李飞飞、Hannaneh Hajishirzi、Luke Zettlemoyer、Percy Liang、Emmanuel Can...
JanZhang 在 【中文信息AI搜索】deepseek R1目前是否是独一档？ 中发帖
目前在中文在线搜索领域没有发现能够超过R1 答案的
ChatGPT搜索对于英文搜索比较好，但是中文搜索下感觉R1 生成的答案综合还是最强？
佬友们有什么看法？