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全端支持第三方模型!Codex 深度配置与避坑实战指南\x0aOpenAI 旗下的 Codex 现已在全端(含 CLI 与桌面客户端)正式开放第三方模型接入。\x0a开发者可以通过自定义配置文件,自由接入各类开源或闭源模型。\x0a本文将详细拆解 Codex
Xcode 的 DerivedData、Simulator 缓存、Homebrew 旧包、npm 全局依赖、Docker 镜像,再加上最近本地跑 Ollama 下载的几个模型,256GB 根本经不起折腾。可以用 `ollama list` 确认当前模型,再手动清理不需要的模型文件。这篇文章记录我这次从定位问题到清理落地的完整过程,包括手动排查命令、可安全清理的路径,以及几款清理工具的横向对比。如果
Cell 重磅:微软 GigaTIME——从 5 美元病理切片到万人级免疫图谱,多模态 AI 重塑肿瘤微环境
我给它定下的规则很简单:必须的参数放arguments,可选的修饰和输出模式放options,输出格式相关的参数(比如要不要JSON格式、安静模式、详细模式、调试模式)要统一存在,方便脚本调用和人直接使用。当你对agent说“帮我从零设计一个命令行工具”的时候,它会先帮你判断这个工具应该是什么类型:是那种简单的单命令工具,还是需要读取配置文件的配置驱动型工具,还是需要多轮对话的交互式助手,亦或是几
多模态AI乳腺癌风险分层研究,准确率90.1%
感知能力:Agent 需要看懂工程现场,包括代码提交、分支变更、构建日志、单元测试、接口测试、覆盖率采集、SAST/FOSS 扫描、Kubernetes 状态、Prometheus 指标、告警事件和发布记录。它能够读取需求、代码变更、流水线日志、测试报告、质量扫描结果、制品信息、环境状态、发布计划和监控告警,形成跨工具链的工程上下文,并基于这些上下文为研发、测试、运维和项目管理角色提供决策支持。工
文章摘要: Beyond Compare 4 是一款专业的文件/文件夹对比工具,支持文本、代码、图片等多种格式的差异对比和同步。本文介绍了软件的核心功能(三向合并、文件夹同步等)、中英文切换方法、常用快捷键(如Ctrl+F5刷新对比)、密钥激活步骤以及实际应用技巧。重点分享了作者使用该工具审查AI生成代码的工作流程:通过新旧版本对比,逐行检查AI修改点,有效降低代码错误风险。文章还提供了与Git/
从数据采集、标准化治理到四大核心场景的智能模型构建,再到ROI量化验证,一套可落地的企业智能决策闭环方案。
一年发了120多篇文章,AI却一个字都没引用——问题出在哪?本文讲透GEO的核心误区:收录≠引用。AI引用你的内容需要三个条件:有可引用的价值点、多平台交叉验证、结构清晰易读。盲目堆数量、一稿多投、不主动引导AI,都是无用功。1篇深度好文,远胜100篇水文。文末附“三问自检法”,帮你快速判断自己的文章有没有被AI引用的潜力。适合所有想让AI大模型推荐自己产品的人阅读。
本文从 OpenAI 和 Anthropic 的公开招聘数据切入,观察两家顶级 AI 公司如何进入大企业市场。数据覆盖 Anthropic 的 390 个在招岗位和 OpenAI 的 703 个在招岗位,招聘能清晰反映公司正在把资源投向哪里。
ArcGIS Pro 是一款集数据采集、处理、分析和可视化于一体的强大 GIS 工具,广泛应用于水文、水资源、水生态和水环境等领域。其全面的功能使得研究人员能够高效地处理各种水文和环境数据,从而为科学研究和决策支持提供强有力的技术保障。在水文分析方面,ArcGIS Pro 利用数字高程模型 (DEM) 进行流域边界划分、河网提取,并可实现水文站控制面积的计算,帮助科学家分析流域内的水文特征及其动态
网传 “1 亿个人类水平 AI 等于超级智能” 是标题党,DeepMind 原文中 “1 亿” 仅为算力增长举例,并非 ASI 定义。报告提出四条 AGI 通往 ASI 路径,同时列出六道现实刹车,直言爆炸式奇点概率不高。对普通人而言,无需恐慌 ASI,更应关注 AI 渗入真实工作,练好派活、设限、验收、兜底能力。
绝大多数情况下,API 调用 > 微调。大模型的价格还在持续下降,微调的人力成本和维护成本却被很多人低估了。你的情况建议日均调用量 < 1000 次直接 API,别想微调日均 1000-10000 次Prompt+RAG 组合优化,还不够再考虑微调日均 10000+ 次,任务通用多模型 API 组合 + 统一入口降本日均 10000+ 次,任务极度专用LoRA 微调先行验证,效果好再全量数据不能出
人在系统里,既是设计者,也是被设计的对象。本文抽离出枯燥的产品术语,站在“普通人”的生存视角重新审视:为什么你天天加班、疯狂打卡,却越来越找不到自我价值?为什么有些工作不仅累,还会彻底透支你的好奇心与勇气?在“随时被监控、随时被征用”的现代职场中,普通人如何借助 AI 夺回注意力的控制权?房梁歪了,擦地板毫无意义。看清系统的潜规则,不是为了逃离,而是为了在里面活得更清醒、更明白。10 个颠覆认知的
总体来看,GMI Cloud Inference Engine 为 ShadowCFO 提供了统一 API、多模型矩阵、长上下文处理、结构化输出和成本计量能力,使其能够在本地优先架构下完成代码合规审计、跨境税务预警和法规文档更新,形成一个面向出海开发者的合规与财务 Agent 产品。对于独立开发者来说,合规和财税服务成本高、规则复杂、持续跟进难。ShadowCFO 的价值在于把这些容易被忽略但影响
写到这里,我自己的结论挺朴素的。自然语言并没有取代软件工程,它更像是寄生、并且繁荣于最成熟的那套软件工程基础设施之中。那些跑得通的产品,无一例外都是在“不确定的模型概率”之上,老老实实补回了“确定性”这一课——要么靠后台沙盒,要么靠场景约束,要么靠把流程训进模型。作为一个还在路上的 AI 从业者,我没法说自己看清了全貌。这篇里的很多判断,可能过半年就被证明是错的。产品的价值,大概率不在于给用户一个
2026年的AI音乐软件,拼的不是谁家模型参数大,而是谁更懂你的表达。中国味不是贴标签,是让AI听懂“欲说还休”的克制,听懂“江湖再见”的洒脱。如果你只想找一个不折腾、听得懂人话、还能让你后期精修的AI音乐搭子,蘑兔AI是目前最顺手的。微信小程序搜一下,新用户有免费次数。随便写两句词,点一下生成,你可能会听到一句“做多了”尾音轻轻落下——那一刻你会知道,嗯,就是它了。
Codex 的 Computer Use 技术,标志着自动化从“代码驱动”走向了“视觉与自然语言驱动”。它不仅降低了普通用户构建自动化工作流的门槛,也为解决跨平台数据孤岛问题提供了一种全新的、高容错率的解决方案。如果你也深受每日繁琐数据整理的折磨,不妨按照本文的步骤,配置好模型服务,让 Codex 帮你接管这些枯燥的电脑操作吧。
本文介绍了硕士论文盲审前中后的完整准备流程:①盲审前需进行论文整体核查(AI辅助检查、参考文献核对、润色降重)、导师审阅和论文查重(建议同时使用学信网万方系统和知网查重);②等待盲审期间可了解评价指标(选题价值、学术水平、写作能力等);③收到评审意见后需逐条回应修改,形成修改报告。全文强调主动沟通和细节把控,并祝愿读者顺利通过盲审。(150字)
Gateway 服务会在本地运行,此时回到 CherryStudio 刷新页面,即可看到 OpenClaw 的操作界面,包括模型配置、通道管理、技能市场等功能模块。在 WSL (Windows Subsystem for Linux) 中运行 OpenClaw,Linux 环境原生支持这些工具。错误的多种解决方案,同时涵盖 Windows 环境下安装配置 OpenClaw + MCP 的完整步骤。
FreeDOS 与 MS-DOS、PC-DOS 之间并非传统意义上的市场竞争关系,而是历史演进与生态替代的关系。FreeDOS 作为一款开源、免费的 DOS 兼容系统,主要在现代场景下作为 MS-DOS/PC-DOS 的功能替代品,服务于特定领域。
遇到报错是家常便饭——429 限流、500 服务端错误、401 认证失败、请求超时,每个都能让你卡半天。本文从日常的视角,系统梳理常见 API 错误码的排查思路,纯经验分享。
尽可能详细的写出规定,以及所期望的风格,如果在团队工作中还会有团队制定好的使用规范,这个使用规范也属于约束层的部分。但是如果只写文档是不够的,文章中提到了“仅靠文档本身,是没法保持完全由智能体生成的代码库的连贯性的。之前我的想法很简单,设置一个rules,写一个.md文档,然后交付的时候通过diff来review。最后,根据文章中提到的,对于ai的约束尽量少采用微观管理,即告诉ai我只要结果,过程
保研结束后的数月空窗期,是大学阶段难得的自主提升窗口期,单纯休闲放松会错失缩小研究生起步差距的关键机会。只会用 AI 简单概括论文、翻译文字已经是学生群体通用基础能力,无法形成差异化优势。掌握适配学术场景的结构化提示工程、私有文献 RAG 知识库、科研自动化工作流搭建能力,能够显著降低外文文献研读、领域综述整理的时间成本,提前适配课题组标准化研究节奏。
摘要: CodeGraph是一款开源的代码静态分析工具,可自动构建项目知识图谱,帮助开发者快速理解复杂代码库。支持符号搜索、调用链追踪、影响分析、架构可视化等功能,并能与AI编程工具集成。特点:本地运行、轻量高效、支持大型项目。部署简单:下载预编译包→配置环境变量→验证安装。核心功能包括查询符号、分析调用关系、评估修改影响等,还提供.codegraphignore优化索引效率。适用于阅读遗留代码、
BINDS 串联超声、钼靶和 MRI,两阶段无创诊断 AUC 0.973,良性活检最高可降 32.4%。
【RA-Eco-RA2L1开发板评测】RA2L1 小车快速入门:UART/I2C/OLED/PWM 一个项目全学会,全套开源
我刚开始一直在问ai,试图靠ai解决,但现在看问ai纯浪费时间,ai一直说我的问题是刚开始安装的PLCSIM advanced版本留下了注册表,导致的通过IP地址通信的问题,于是我在反复修改各个ip地址,结果一点用都没有,但ai的话术总是让我觉得他提出的解决办法很有道理。实际上,把遇到的问题、提示的错误信息复制到浏览器或bilibili搜索,能找到很多相关的回答,而且比ai靠谱。看起来ai不太适
每年 9-11 月,大量应届生同时面临考研备考与秋招投递双重压力,时间被拆分得极其紧张。不少同学寄希望于 AI 工具提升复习、求职准备效率,但多数人的使用方式反而造成额外时间损耗,陷入低效循环。考研复习场景中,文科、交叉学科学生常直接让 AI 生成文献综述、理论梳理内容,输出内容泛化空洞,缺少文献创新点、核心论证细节,仍需手动反复核对、重新整理,耗费大量复习时间;求职面试环节,当面试官询问 AI
Hashcat 是世界上最快、最先进的密码恢复(破解)工具,它支持使用 CPU 和主流的 GPU(显卡)来高速破解多种类型的密码哈希值。
本文介绍了配电网中三种常见故障指示器类型。暂态录波型故障指示器采用12.8ksps高频采样,具备±0.5%电流测量精度和10μs时间同步能力,能记录1小时历史波形,通过AI算法实现精准故障定位。暂态特征型通过检测高频暂态信号就地判断故障,外施信号源型依赖特定脉冲信号检测。对比分析表明,暂态录波型在灵敏度、准确率(达95%以上)和安全性方面优势明显,尤其适合35kV/10kV配网,已在四川电网成功应
Codex不同项目使用不同模型,让你的用量更清晰,教你如何codex配置多模型,并且监控用量;
种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在。在这个日新月异的2026年,不确定性成了生活的常态,但我们可以通过提升自己,去构建内心的确定性。考证并不是人生的万能解药,但它确确实实是你向上攀爬时,手里可以紧紧握住的一条结实的绳索。无论是紧跟AI大数据时代红利的CDA数据分析师,还是稳扎稳打的经济师PMP,只要你结合自己的实际情况,选定了一个方向,就请大胆地迈出第一步吧!成年人的世界没有“容易”二字,但每
MT5 的 EA 跑在沙箱里,没有 HTTP 服务、没有 IPC,但它能读写 MQL5/Files/——这就够了。用三个约定文件就能实现完整的"外部程序 ↔ EA"双向通信:<EA>_config.set(外部写参数,EA 轮询热更新,不用重启)、<EA>_runtime.json(EA 写状态心跳,外部读)、<EA>_reload.trigger(外部触发 EA 重载)。开源项目 EasyDe
写文章,靠AI代笔;“无论过去遇到了什么挫折和失败,只要我们还愿尝试成就自己,未来还是有非常多机会的”,正如宇树科技创始人王兴兴对年轻人的寄语那样,失败并不可怕,重要的是不丢掉自信与乐观——那是少年该有的胆魄与底色。对于少年心气,网上有一段注解:“不好的经历会把一个人的锐气磨掉,一个人一旦失去了锐气,那么他的本事和天赋会连一半都发挥不出来,而且很难再恢复巅峰,这个东西就是心气。作家王蒙在19岁时写
本文为2026版Codex全平台安装配置指南,重点解决开发者在多系统环境下部署AI编程助手的常见问题。文章系统梳理了Codex五大接入入口(桌面端、CLI、IDE插件、云端和WSL2),针对不同用户场景推荐最优配置方案:Mac用户需注意芯片架构匹配,Windows用户推荐Microsoft Store原生安装,开发者可按需选择CLI或IDE插件。特别提供了权限配置、API服务对接和常见报错排查方案
AI音乐生成工具在这场“人声自然度”的竞赛中,已经从技术探索迈入了精细化的专业阶段。如果你追求最顶级的中文人声真实度和情感表达蘑兔AI音潮 V3.0和Mureka V8是目前的最佳选择。如果你是专业音乐人,希望获得最极致的细节Mureka V8是首选;如果你更看重旋律创作和结构完整Suno V5.5依然保持竞争力。如果你更依赖平台生态,追求创作和发布效率网易天音和海绵音乐也能在各自的场景里提供价值
摘要:一款面向企业和机关单位的开源考核测评系统正式发布。该系统支持测评管理、用户权限、部门架构、指标配置、数据统计等功能,提供微信扫码登录和报表导出。采用Vue 3+Element Plus前端和PHP 8.1+Slim 4后端技术栈,包含社区免费版和企业高级版两个版本。项目已部署在线演示环境,安装简单,开发者将持续维护更新。欢迎有需要的组织使用并反馈意见。 (字数:149字)
AI音乐工具没有绝对的“最好”,只有最适合你当前创作目标的“伙伴”。但对于大多数第一次接触AI音乐、心中有个旋律却说不出乐理知识的朋友,从蘑兔AI开始,你得到第一首完整歌曲的惊喜和满足感,会来得最快、最直接。快去打开它的官网,把你的灵感变成一首歌吧,整个过程可能都用不了你刷完几个短视频的时间。
马丁策略最怕的不是加仓本身,而是"反弹时把已经赚回来的利润又吐回去"。开源 EA [GMarket](https://gitee.com/xszyou/easy-deal)(MQ5 全源码)用一套**双向对冲爬梯 + 逻辑零损保护**来处理这个最磨人的中间地带:组没整体回本之前,先把"反转中大赚的最新层"用保本价锁住。本文按源码逐段拆解触发条件、保本价计算和它与正常平组的关系。
而在AI飞速发展的今天,我们可以利用大模型进行快速阅读,更能通过“链式提示词”引导AI执行复杂的逻辑拆解。结合经典的Toulmin(图尔敏)论证模型,构建出一套严密的文献综述逻辑矩阵,让论文从信息搬运变为学术论证。
OpenAI Codex 实战指南摘要 本文基于OpenAI官方文档,深度解析Codex的六大核心协同架构和工程落地最佳实践。Codex不应仅作为代码补全工具,而应视为拥有持久记忆的虚拟队友。指南提出六大支柱:任务上下文、AGENTS.md持久指引、统一配置、MCP外部连接、Skills封装和自动化工作流。文章详细介绍了黄金Prompt的"四要素框架"、复杂任务的规划艺术、运行环境配置技巧,以及通