薅了 5 年的 Microsoft 365,好像并没有啥用?
先感谢各位大佬!!!
之前一直收不到邮件,我都放弃了,过了 5 天突然收到入学通知。 😄
不过好像除了 copilot 网页版用来聊天,也没别的用处?
有没有大佬开发它的潜能
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via LINUX DO - 最新话题 (author: KeepFlow)
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先感谢各位大佬!!!
之前一直收不到邮件,我都放弃了,过了 5 天突然收到入学通知。 😄
不过好像除了 copilot 网页版用来聊天,也没别的用处?
有没有大佬开发它的潜能
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佬们认为自己五十岁的时候要去干什么
今天晚上和老爸聊了很久,他极力认为我应该想尽办法去考公或者考编,此前我所思考的方向都是去一个企业里工作,拼尽全力,假若有可能那就是去大厂,若是不行,找个中厂或者再往下一点
他提到的理由是前两者是一定能保证你干到退休,而选择在企业里工作意味着不可能干到50岁,到那时候,何去何从?
无意引起敏感话题,但是,站在迷茫的大学生的角度,想听听佬们的现状和看法
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Henry)
今天晚上和老爸聊了很久,他极力认为我应该想尽办法去考公或者考编,此前我所思考的方向都是去一个企业里工作,拼尽全力,假若有可能那就是去大厂,若是不行,找个中厂或者再往下一点
他提到的理由是前两者是一定能保证你干到退休,而选择在企业里工作意味着不可能干到50岁,到那时候,何去何从?
无意引起敏感话题,但是,站在迷茫的大学生的角度,想听听佬们的现状和看法
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Henry)
有没有amp2api,droid2api,warp2api的项目吗?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: XC W)
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部分地区京东国补-500,iPhone15 128g 2800
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 雪梨纽西兰希思露甘奶迪)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 雪梨纽西兰希思露甘奶迪)
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有没有佬推荐个小鸡
想开个海外的小鸡挂 CLIProxyAPI,希望最好能国内裸连,vscode ssh 连过去终端不卡最好。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 秋实)
想开个海外的小鸡挂 CLIProxyAPI,希望最好能国内裸连,vscode ssh 连过去终端不卡最好。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 秋实)
屋子里进了个小蜘蛛有感
前段时间屋子里有一个幽灵蛛,益虫也不咬人吃小飞虫的,我没管它。
它还真会找地方,整个屋子就门口那一个角落一直是黑暗的没有光线。
我真是怕它饿死了,屋子里没飞虫。
后来消失了,但是蛛网还在,我还好伤心呢也许它死了。
今天又看到它了,胖了一圈好像,变大变黑了点,不知道它在哪里找的虫子??我屋子里没有虫子呀。他的吃食在哪里??
是不是既然有蜘蛛说明我屋子里的确有虫子??
我还不敢看它害怕被它发现我在盯着它,因为小时候给蜘蛛投喂吃的第二天蜘蛛不见了,我记忆犹新。。。
觉得挺可爱的吧无聊的生活加了几分趣味,反正无害就随它去吧。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 西北风)
前段时间屋子里有一个幽灵蛛,益虫也不咬人吃小飞虫的,我没管它。
它还真会找地方,整个屋子就门口那一个角落一直是黑暗的没有光线。
我真是怕它饿死了,屋子里没飞虫。
后来消失了,但是蛛网还在,我还好伤心呢也许它死了。
今天又看到它了,胖了一圈好像,变大变黑了点,不知道它在哪里找的虫子??我屋子里没有虫子呀。他的吃食在哪里??
是不是既然有蜘蛛说明我屋子里的确有虫子??
我还不敢看它害怕被它发现我在盯着它,因为小时候给蜘蛛投喂吃的第二天蜘蛛不见了,我记忆犹新。。。
觉得挺可爱的吧无聊的生活加了几分趣味,反正无害就随它去吧。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 西北风)
关于newapi优先级和权重的具体机制
前言
在使用 NewAPI 的过程中,我对于渠道的优先级 和权重有一点困惑,比如权重的突然失灵,然后发现官方文档对此描述较为简略。通过阅读源码并结合 AI 辅助分析,有点了解其中具体点算法,其中的一些内容由ai生成,帮助大家理解(实际上大部分都由ai生成),如有发现不对,欢迎指正
一、优先级与重试机制
在 NewAPI 中,优先级并非单纯的静态排序,而是与 重试次数 强绑定的动态选择过程。
1. 核心逻辑
● 绑定关系:请求的
● 调度流程: ● 第 0 次请求 \rightarrow 寻找优先级为 0 的渠道。 ● 第 1 次重试 \rightarrow 寻找优先级为 1 的渠道。 ● 第 N 次重试 \rightarrow 寻找优先级为 N 的渠道。
2. 分组与跨组调度
NewAPI 支持多分组配置(如
具体的调度案例
假设此时请求配置了两个分组顺序:
1. 第一次请求 (Retry=0) ● 当前分组: VIP组 (Auto索引=0) ● 目标优先级: 0 (
2. 请求失败,触发第1次重试 (Retry=1) ● 当前分组: VIP组 ● 目标优先级: 1 (
3. 请求再次失败,触发第2次重试 (跨组切换) ● 机制: 触发
4. 请求再次失败,触发第3次重试 (Retry=1) ● 当前分组: 普通组 ● 目标优先级: 1 (
----------------------
二、关乎权重计算机制
当同一优先级下有多个可用渠道时,NewAPI 使用 权重 来决定流量分配。源码分析显示,它采用了的是轮盘赌选择算法。
1. 源码解析
核心代码逻辑如下(Go语言):
2. 关键部分
代码中
● 即使你设置权重为 0,该渠道依然有 10 的基础权重,仍有机会被选中。
● 低权重的差异被缩小了。设置权重 1 和权重 5,在数学概率上区别并不大(11 vs 15)。
3. 算法实例演示
假设同一优先级下有三个渠道(A, B, C),数据库设置权重如下:
● A: 20
● B: 0
● C: 90
第一步:计算有效权重池
● W_{A_{real}} = 20 + 10 = 30
● W_{B_{real}} = 0 + 10 = 10
● W_{C_{real}} = 90 + 10 = 100
● 总权重 (Sum) = 30 + 10 + 100 = 140
第二步:概率计算
在这种机制下,各渠道被选中的概率为:
P(i) = \frac{\text{SettingWeight}_i + 10}{\sum_{k=1}^{n} (\text{SettingWeight}_k + 10)}
前言
在使用 NewAPI 的过程中,我对于渠道的优先级 和权重有一点困惑,比如权重的突然失灵,然后发现官方文档对此描述较为简略。通过阅读源码并结合 AI 辅助分析,有点了解其中具体点算法,其中的一些内容由ai生成,帮助大家理解(实际上大部分都由ai生成),如有发现不对,欢迎指正
一、优先级与重试机制
在 NewAPI 中,优先级并非单纯的静态排序,而是与 重试次数 强绑定的动态选择过程。
1. 核心逻辑
● 绑定关系:请求的
Retry(当前重试次数)直接对应渠道的 Priority(优先级)。● 调度流程: ● 第 0 次请求 \rightarrow 寻找优先级为 0 的渠道。 ● 第 1 次重试 \rightarrow 寻找优先级为 1 的渠道。 ● 第 N 次重试 \rightarrow 寻找优先级为 N 的渠道。
注意:这意味着,如果你设置了一个优先级为 5 的渠道,但系统最大重试次数只有 3 次,那么这个优先级为 5 的渠道永远不会被调用。
2. 分组与跨组调度
NewAPI 支持多分组配置(如
vip, default)。当结合分组时,优先级的调度算法会变得更有趣。系统会根据配置在不同分组间切换,并重置优先级索引。具体的调度案例
假设此时请求配置了两个分组顺序:
vip → default。1. 第一次请求 (Retry=0) ● 当前分组: VIP组 (Auto索引=0) ● 目标优先级: 0 (
priorityRetry = 0) ● 结果: 使用 VIP组中 优先级0 的渠道。2. 请求失败,触发第1次重试 (Retry=1) ● 当前分组: VIP组 ● 目标优先级: 1 (
priorityRetry = 1) ● 逻辑判定: 假设 VIP 组配置的重试次数限制满足条件。 ● 结果: 使用 VIP组中 优先级1 的渠道。 ● 注:此时若 VIP 组重试次数耗尽,系统将准备切换分组。3. 请求再次失败,触发第2次重试 (跨组切换) ● 机制: 触发
param.ResetRetryNextTry,重试计数器逻辑上重置。 ● 当前分组: 普通组 (Auto索引=1) ● 目标优先级: 0 (priorityRetry 回归 0) ● 结果: 使用 普通组中 优先级0 的渠道。4. 请求再次失败,触发第3次重试 (Retry=1) ● 当前分组: 普通组 ● 目标优先级: 1 (
priorityRetry = 1) ● 结果: 使用 普通组中 优先级1 的渠道。----------------------
二、关乎权重计算机制
当同一优先级下有多个可用渠道时,NewAPI 使用 权重 来决定流量分配。源码分析显示,它采用了的是轮盘赌选择算法。
1. 源码解析
核心代码逻辑如下(Go语言):
if len(abilities) > 0 {
// 1. 计算总权重池
weightSum := uint(0)
for _, ability_ := range abilities {
// 【关键点】每个渠道的权重都会强制 +10
weightSum += ability_.Weight + 10
}
// 2. 生成随机数 [0, weightSum)
weight := common.GetRandomInt(int(weightSum))
// 3. 轮盘赌减法匹配
for _, ability_ := range abilities {
// 依次减去当前渠道的有效权重 (设定值 + 10)
weight -= int(ability_.Weight) + 10
// 如果减到 0 或负数,则命中该渠道
if weight <= 0 {
channel.Id = ability_.ChannelId
break
}
}
}
2. 关键部分
代码中
ability_.Weight + 10 是一个非常关键的设计。这意味着:● 即使你设置权重为 0,该渠道依然有 10 的基础权重,仍有机会被选中。
● 低权重的差异被缩小了。设置权重 1 和权重 5,在数学概率上区别并不大(11 vs 15)。
3. 算法实例演示
假设同一优先级下有三个渠道(A, B, C),数据库设置权重如下:
● A: 20
● B: 0
● C: 90
第一步:计算有效权重池
● W_{A_{real}} = 20 + 10 = 30
● W_{B_{real}} = 0 + 10 = 10
● W_{C_{real}} = 90 + 10 = 100
● 总权重 (Sum) = 30 + 10 + 100 = 140
第二步:概率计算
在这种机制下,各渠道被选中的概率为:
P(i) = \frac{\text{SettingWeight}_i + 10}{\sum_{k=1}^{n} (\text{SettingWeight}_k + 10)}
linux.do
关于newapi优先级和权重的具体机制 前言 在使用 NewAPI 的过程中,我对于渠道的优先级 和权重有一点困惑,比如权重的突然失灵,然后发现官方文档对此描述较为简略。通过阅读源码并结合 AI 辅助分析,有点了解其中具体点算法,其中的一些内容由ai生成,帮助大家理解(实际上大部分都由ai生成),如有发现不对,欢迎指正 一、优先级与重试机制 在 NewAPI 中,优先级并非单纯的静态排序,而是与 重试次数 强绑定的动态选择过程。 1. 核心逻辑 ● 绑定关系:请求的 Retry(当前重试次数)直接对应渠道的…
● P(A): 30 / 140 \approx 21.4\%
● P(B): 10 / 140 \approx 7.1\% (即使设置为0,仍有7%的概率)
● P(C): 100 / 140 \approx 71.4\%
第三步:命中模拟
假设程序生成的随机数 $R = 35$(范围 0~139):
1. 遍历 A: 35 - 30 = 5。剩余 >0,未命中,继续。
2. 遍历 B: 5 - 10 = -5。结果 \le 0,命中 B。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Xuyufenfei)
● P(B): 10 / 140 \approx 7.1\% (即使设置为0,仍有7%的概率)
● P(C): 100 / 140 \approx 71.4\%
第三步:命中模拟
假设程序生成的随机数 $R = 35$(范围 0~139):
1. 遍历 A: 35 - 30 = 5。剩余 >0,未命中,继续。
2. 遍历 B: 5 - 10 = -5。结果 \le 0,命中 B。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Xuyufenfei)
ai提效,活却做不完
用了ai之后,以为能多摸鱼,现实是活压根做不完,以前两周更新一版,现在一周2-3版
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 白白白)
用了ai之后,以为能多摸鱼,现实是活压根做不完,以前两周更新一版,现在一周2-3版
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 白白白)
[DEV88]公益站 近况更新
最近我的kiro注册机阵亡
所以站内已经没有了claude模型
作为替换上线了一批gcli
价钱随便定的 不知道是不是合理
暂时有200多个google帐号应该足够了吧
gpt plus大概有15个帐号
codex可以用
太贵了的话告诉我
api.dev88.tech
New API
OpenAI 接口聚合管理,支持多种渠道包括 Azure,可用于二次分发管理 key,仅单可执行文件,已打包好 Docker 镜像,一键部署,开箱即用
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 烏薩奇)
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最近我的kiro注册机阵亡
所以站内已经没有了claude模型
作为替换上线了一批gcli
价钱随便定的 不知道是不是合理
暂时有200多个google帐号应该足够了吧
gpt plus大概有15个帐号
codex可以用
太贵了的话告诉我
api.dev88.tech
New API
OpenAI 接口聚合管理,支持多种渠道包括 Azure,可用于二次分发管理 key,仅单可执行文件,已打包好 Docker 镜像,一键部署,开箱即用
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 烏薩奇)
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新人入站,希望佬们多多关照!
新人入站
在申请了五次之后终于进来了!哈哈,希望L站佬们能够多多关照新来的小佬
也谢谢通过审核的审核佬佬 😁
希望大家都能够在科技的道路上越走越远!
真诚、友善、团结、专业
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 西格蒙德·弗洛伊德)
新人入站
在申请了五次之后终于进来了!哈哈,希望L站佬们能够多多关照新来的小佬
也谢谢通过审核的审核佬佬 😁
希望大家都能够在科技的道路上越走越远!
真诚、友善、团结、专业
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 西格蒙德·弗洛伊德)
grok是不是瘫了很久了
Grok is experiencing server related issues. We are working on restoring service as quickly as possible.
我晚上看的时候就这样了,现在凌晨2点还没恢复,不知道什么时候开始瘫痪的
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via LINUX DO - 最新话题 (author: xiaomonk)
Grok is experiencing server related issues. We are working on restoring service as quickly as possible.
我晚上看的时候就这样了,现在凌晨2点还没恢复,不知道什么时候开始瘫痪的
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via LINUX DO - 最新话题 (author: xiaomonk)
新人报个到!
抢了 5 次码,申请了 5 次,写了 5 次小作文。寝食难安,夜不能寐,真够揪心的。还好,这次进来了,感谢邀请的佬友,感谢审查老师!!我终于可以搜一下自己想要看的内容了。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: samris)
抢了 5 次码,申请了 5 次,写了 5 次小作文。寝食难安,夜不能寐,真够揪心的。还好,这次进来了,感谢邀请的佬友,感谢审查老师!!我终于可以搜一下自己想要看的内容了。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: samris)
❤1
Gemini 3.5 的early test
有人发的,Gemini 3.5 的测试视频
Gemini 3.5 Is Google's Greatest Model Ever! Most Powerful AI EVER! (Tested)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Schrödinger)
有人发的,Gemini 3.5 的测试视频
Gemini 3.5 Is Google's Greatest Model Ever! Most Powerful AI EVER! (Tested)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Schrödinger)
好像和某个大佬撞名了...要不换个?
听佬们说好像和 @Sigmund 名字撞了
用这个名字是因为这个作者是我最喜欢的心理学家
要不我换个?
我可以换成我最喜欢的浪漫主义文学家 🤣
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 西格蒙德·弗洛伊德)
听佬们说好像和 @Sigmund 名字撞了
用这个名字是因为这个作者是我最喜欢的心理学家
要不我换个?
我可以换成我最喜欢的浪漫主义文学家 🤣
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 西格蒙德·弗洛伊德)
愁人ChatGPT网页对话过长就会,卡顿,卡卡的,根本上下滑动不了。有什么解决办法吗?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Bouty)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Bouty)
终于升三级,贡献一个测试各中转站各模型翻译能力的脚本给大家
之前看过站内佬友的这篇文章https://linux.do/t/topic/1235169?u=jjfenggg测试了硅基流动的各模型翻译能力,但测试内容只是一段文字比较单一,大家阅读的领域不同所以有时候还是自己测试一下比较方便。正好升三级了,不知道如何回馈社区,就用codex写了个自动测试的小脚本发出来也算对社区做点贡献了。
Github地址
https://github.com/JJFenggg/LLM_translation_comparator
特点
● 理论上支持所有中转/公益站
● 自动拉取模型列表
● 结果生成csv文件供参考
用法
环境配置(我用uv来管理包,所以这里用uv了)
不用命令行
找到最下面
把里面的参数改成你自己的,别忘了把注释删掉和把上面一行
然后运行脚本就行了,会自动生成在当前目录。
命令行
示例:
其他
附一些测试结果,感觉就是陪读蛙默认的Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct就挺好
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via LINUX DO - 最新话题 (author: JJFenggg)
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之前看过站内佬友的这篇文章https://linux.do/t/topic/1235169?u=jjfenggg测试了硅基流动的各模型翻译能力,但测试内容只是一段文字比较单一,大家阅读的领域不同所以有时候还是自己测试一下比较方便。正好升三级了,不知道如何回馈社区,就用codex写了个自动测试的小脚本发出来也算对社区做点贡献了。
Github地址
https://github.com/JJFenggg/LLM_translation_comparator
特点
● 理论上支持所有中转/公益站
● 自动拉取模型列表
● 结果生成csv文件供参考
用法
环境配置(我用uv来管理包,所以这里用uv了)
uv sync
不用命令行
找到最下面
run函数里"""
cfg = CliConfig(
base_url="https://api.siliconflow.cn/v1",
api_key="YOUR_API_KEY_HERE",
text="TEXT YOU WANT TO TEST",
target_lang="Chinese",
out_path="results.csv",
)
"""
把里面的参数改成你自己的,别忘了把注释删掉和把上面一行
cfg = parse_cli(argv)注释掉。然后运行脚本就行了,会自动生成在当前目录。
命令行
示例:
uv run python main.py --base-url 'https://api.siliconflow.cn/v1' --api-key-file api_key.txt --target-lang 'Chinses' --text "Hello world"
其他
附一些测试结果,感觉就是陪读蛙默认的Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct就挺好
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via LINUX DO - 最新话题 (author: JJFenggg)
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腾讯云搞事情了!Clawdbot一键秒级部署
腾讯反应真快!轻量级云服务器已经上架了Clawdbot,大家可以快速安装Clawdbot,估计明天就快要限购了:
围观地址:
cloud.tencent.com
腾讯云运营活动 - 腾讯云
腾讯云活动汇聚了腾讯云最新的促销打折、优惠折扣等信息,你在这里可以找到云服务器、域名、数据库、小程序等等多种不同产品的促销活动,还有各种产品的免费试用哦。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Wong Andy)
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腾讯反应真快!轻量级云服务器已经上架了Clawdbot,大家可以快速安装Clawdbot,估计明天就快要限购了:
围观地址:
cloud.tencent.com
腾讯云运营活动 - 腾讯云
腾讯云活动汇聚了腾讯云最新的促销打折、优惠折扣等信息,你在这里可以找到云服务器、域名、数据库、小程序等等多种不同产品的促销活动,还有各种产品的免费试用哦。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Wong Andy)
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[💬讨论] 2026年看互联网赛道选择,搜广推还是大模型?
搜索、广告、推荐,可以被誉为互联网时代的“三驾马车”,过去十几年,它们定义了内容如何被看见、流量如何被分发、商业如何完成变现。随着 OpenAI 等引起的大模型浪潮,互联网业务正在遭遇一轮新的结构性冲击。
一方面,搜、推、广依旧是互联网最成熟的变现引擎,商业逻辑和价值清晰:内容吸引用户,广告交易变现,仍旧是如今互联网业务的“主航道”。但是存量和流量增长可能已经逐步见顶,边际收益递减。
另一方面,大模型技术的快速迭代让资本看到 AGI 的曙光,几乎所有大厂与创业公司都被推着“上车”:要么主动 All in ,或者被动跟进。但与此同时,大模型仍然是“少数者的游戏”:算力、数据、工程体系等门槛极高;更重要的是,其商业逻辑仍缺乏足够长时间的验证。
继续投身搜广推,在增长见顶的夹缝里求生?还是拥抱不确定的浪潮,押注大模型带来的下一轮范式切换?这可能是过去几年到现在,所有互联网从业者,包括校招同学都要面临的选择。
如何看待 “搜广推”和“大模型” 未来发展?在当今时间点如何选择?想听听各位佬友,特别是互联网从业者的看法。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Bird)
搜索、广告、推荐,可以被誉为互联网时代的“三驾马车”,过去十几年,它们定义了内容如何被看见、流量如何被分发、商业如何完成变现。随着 OpenAI 等引起的大模型浪潮,互联网业务正在遭遇一轮新的结构性冲击。
一方面,搜、推、广依旧是互联网最成熟的变现引擎,商业逻辑和价值清晰:内容吸引用户,广告交易变现,仍旧是如今互联网业务的“主航道”。但是存量和流量增长可能已经逐步见顶,边际收益递减。
另一方面,大模型技术的快速迭代让资本看到 AGI 的曙光,几乎所有大厂与创业公司都被推着“上车”:要么主动 All in ,或者被动跟进。但与此同时,大模型仍然是“少数者的游戏”:算力、数据、工程体系等门槛极高;更重要的是,其商业逻辑仍缺乏足够长时间的验证。
继续投身搜广推,在增长见顶的夹缝里求生?还是拥抱不确定的浪潮,押注大模型带来的下一轮范式切换?这可能是过去几年到现在,所有互联网从业者,包括校招同学都要面临的选择。
如何看待 “搜广推”和“大模型” 未来发展?在当今时间点如何选择?想听听各位佬友,特别是互联网从业者的看法。
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百尺…竿头(?)w
www!
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 550W)
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英伟达上线 K2.5 免费 API,支持多模态
又测了大转盘,还是错误,每次都转到分界线的地方
https://linux.do/t/topic/1436106
Kimi K2.5 魔方测试 & 视觉测试 开发调优
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又测了大转盘,还是错误,每次都转到分界线的地方
https://linux.do/t/topic/1436106
Kimi K2.5 魔方测试 & 视觉测试 开发调优
从测了一次 K2.5 幸运转盘,错了? 继续 talk [PixPin_2026-01-27_10-46-41] 这个是通过调用工具识别的,那工具调用还是有点水平 [PixPin_2026-01-27_10-59-06] 不使用Python就挂 [PixPin_2026-01-27_11-02-55][PixPin_2026-01-27_11-04-18][PixPin_…
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