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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是👋冲还是睡觉，是打游戏还是打✈，好难选择啊，仿佛那股欲望始终在看着你，头裂了

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...

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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[IMG_9089] 
喝晕我了

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: ...

想要一个稍微能用久一点的教育邮箱 
麻烦了

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[CleanShot 2025-02-07 at 00.59.58@2x] 
完蛋了

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！！！

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

我是用自己的号绑的自己的卡，只开了GeminiAPI，这一个多月了连10刀都没用就给我项目封了啊，是我IP有问题还是怎么了… 
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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...

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？

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每天半小时，能看完我是这个👍

[Screenshot_2025-02-06-23-32-29-81] 
真的是准的可怕 全部都是我想选的 即使我不知道题目和选项 
尤其对于第一题 与其说是向别人寻求帮助  不如说是无奈的倾诉  吐槽吐槽那样， 
不会主动向你们和其他人寻求解决方法 
即使有方法 我很大概率不去执行 
典型的摆烂 
银河大模型由快对(原快对作业)提供  识别题目正确率超越很多国产模型  能力不咋地  算数容易错  基础知识不错 
这就是今天水的最后一帖~ 
越是临走越想水 
水的越多就越依赖 
相处时越依赖 离别时越痛苦吗?

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300名了，目标达成，也要开始忙了。

最近升到 3 级了，才发现自己有很多权利可以使用，包括AI机器人的使用，年关已过，年兽已走，投投简历，动动小手，懒惰成性，脚本来投 
于是用python开发了一个批量投递脚本，并通过 linux.do AI 机器人协助完成 
话又说回来，就算有了脚本又如何呢，已经痛苦了如此之久，内心早就没有了希望之火，人若没了希望和死人又有什么区别，人心隔肚皮，我又怎知，怎又知我呢，😮‍💨 
虽说是在 macOS 系统上开发的，但是实际上跨平台系统也可以使用，毕竟 webdriver 有官方提供，python 又是可以根据解释器跨平台，这不挺好吗，一个脚本到处运行。 
这个脚本需要本地环境中有 webdriver 驱动来启动本地浏览器以及python环境实现自动化，我觉得很复杂，我尝试描述一下怎么使用吧？ 

系统环境
OS: macOS 15.3 24D60 arm64
Host: Mac16,10
...

版本是 :133.0.6943.49 
神仙功能，本来应该任何一个浏览器都有的是 Chrome唯一一个时有时无的 
也因此被迫下了一个Chrome canary 备用 
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原推翻译： 

不再招聘初级甚至中级软件工程师。
每个代码库的代币：
Gumroad：200万
柔韧性：800K 
助手：500K 
不确定：200K 
最短：100K
Claude 3.5 Sonnet和03-mini都具有200K个标记的上下文窗口，这意味着如果提示得当，它们现在可以编写100%的Iffy和Shortest代码。 
人工智能很快就会为Helper、Flexile和Gumroad 编写所有代码。我猜是2026年底。 
我们的新流程： 
1.坐下来聊聊我们需要构建什么，并在进行深入研究的同时进行研究。 
2.让人工智能记录一切并将其转化为规范。 
3.清理规范，添加任何设计要求/其他细微差别。 
4.让Devin编写代码。 
5.QA、合并、（自动）部署至生产。  
推文地址： 

推文截图： 
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