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)

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 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。

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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)}

● 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)

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)

[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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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)

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)

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)

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)

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)

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)

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）

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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[💬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)

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

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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via LINUX DO - 最新话题 (author: Mozi)

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福利--200刀 opus4.5

又来一个
fucheers.dpdns.org

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

sk-ISnxM6tGldXAhHSNVPXYn5wPrXNbaRAIncmanJnGbe4Nz2jr

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via LINUX DO - 最新话题 (author: fdsyyds)

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莫名奇妙安装上了

暂时只有一个
http://uuuu.tttttttttt.top/
账号admin密码123456
有点莫名奇秒的情况，

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Yao20006yuy)

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Logan已经证实AI Studio的额度有所下调，后续AI Studio将接入Google AI会员体系

搞了这么久AI Studio居然还没与Google One AI会员打通，期待打通后Pro会员可以直接使用AI Studio的API，这样省得一直反代了。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Lionheart Wind)

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生图提示词—审判

各位佬友好，今天分享一个生画提示词：“审判”。

[! abstract] 设计思路
本方案的核心在于视角的高度差与物理接触的细节。通过将“被审判者”置于近景并放大，同时利用周围人群的视线汇聚，形成审判

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[! note]- 详细构图参数

主题： 罪恶审判

1. 画面主体

● 核心角色：被审判者（坐姿）、木质/简易凳子、环绕的人群。

2. 构图逻辑

● 前景视角： 被审判者位于画面前景偏下，由于镜头贴近，体型显得巨大。其头部深度下垂，肩膀内缩，双手交叠，呈现极度的屈服与卑微。
● 中后景布局： 人群呈半圆阵型包围。受透视影响，人群体型较小，但所有人的视线均高度统一，俯视投向前景的被审判者。
● 细节互动： 左右两侧的站立者手臂伸入前景，手掌重重地搭在被审判者的肩膀上。需强调手指关节与 衣物褶皱的清晰度。

3. 光影氛围

● 光源： 强烈的斜上方单点光源。
● 效果： 在被审判者低垂的脸部和搭肩的手部形成明暗交界线，而背景人群则大面积隐没在阴影中，突出孤立感。

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[!tip] 调优建议

● 模型推荐： 建议使用对构图理解能力较强的模型（gemini-3-pro-image，温度1）。

[! tip]效果展示
可能有点抽象，后续应该会改改
[! tip]- 🐯哥

[! tip]- 牢大（这个人物一致性好像有点歪了）

［! tip]- 香蕉君

[! tip]- 花园宝宝（玛卡巴卡）

[! tip]- 花园宝宝（汤布里伯）

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关于 v1.0 版本的碎碎念 (click for more details)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: DD真可爱)

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eslint这样还有救吗……

eslint错误们……点击下载w
2.42mb的eslint错误……

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 550W)