智能助手网
标签聚合 哪些

/tag/哪些

linux.do · 2026-04-18 00:28:50+08:00 · tech

以下为我个人体验,成功率从高到底: 谷歌别名邮箱、qq邮箱我自己的邮箱都注册完了,成功率100% 163邮箱我只注册了一个,也成功了,不确定是否是个例 2925邮箱今天试了好多回,成功率在60% 70%左右。 duckduckgo邮箱,一两周之前是成功率100%,现在貌似全都会跳add phone 我之前薅羊毛20块买的.com域名,整了个域名邮箱,一个都没成功,成功率0% 没提到的都是我没用过的,比如hotmail邮箱,听说现在也不行了? 7 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题

linux.do · 2026-04-17 22:59:58+08:00 · tech

本帖使用社区开源推广,符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容: 我的帖子已经打上 开源推广 标签: 是 我的开源项目完整开源,无未开源部分: 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区: 是 我帖子内的项目介绍,AI生成、润色内容部分已截图发出: 是 以上选择我承诺是永久有效的,接受社区和佬友监督: 是 以下为项目介绍正文内容,AI生成、润色内容已使用截图方式发出 项目地址: GitHub - sup194/model-forensics: model-forensics is a CLI for two related jobs: - anomaly screening for suspicious LLM APIs - reference-model matching against a local fingerprint database · GitHub model-forensics model-forensics 是一个 CLI 工具,用来检查模型提供商提供的模型是否造假。 适合这类场景: 中转站造假, 挂羊头,卖狗肉 模型背后实际混用多种模型 对比不同时期的模型表现,判断模型是不是稳定,是不是后端切换成了其他模型 怎么检查的 通过组合测试用例作异常筛查 基于官方模型建立本地指纹库做模型匹配检测 快速开始 方式 A:不使用本地 reference 快速初筛,可以先不建立本地 reference,直接运行: mforensics inspect examples/targets.yaml 方式 B:使用本地 reference 如果你想有进一步的对照证据,可以先从官方模型建立本地 reference: mforensics profile examples/reference.yaml --save-as gpt-4o-official --db data/model-forensics.sqlite 然后在检测对应的模型: mforensics inspect examples/targets.yaml --db data/model-forensics.sqlite --out reports/run-001 对比历史运行 你还可以对比不同时期的结果,判断一个模型是否稳定,或者是否发生了后端切换: mforensics compare <run-id-a> <run-id-b> --db data/model-forensics.sqlite 命令 mforensics inspect examples/targets.yaml mforensics inspect examples/targets.yaml --db data/model-forensics.sqlite --out reports/run-001 mforensics profile examples/reference.yaml --save-as trusted-model-v1 --db data/model-forensics.sqlite mforensics runs list --db data/model-forensics.sqlite mforensics runs show <run-id> --db data/model-forensics.sqlite mforensics compare <run-id-a> <run-id-b> --db data/model-forensics.sqlite mforensics refs list --db data/model-forensics.sqlite mforensics refs show trusted-model-v1 --db data/model-forensics.sqlite mforensics refs delete trusted-model-v1 --db data/model-forensics.sqlite 密钥 CLI 会从配置文件所在目录开始向上查找,并自动加载最近的 .env 文件。 .env.example 。 .env 示例: REFERENCE_API_KEY=replace-with-reference-api-key SUSPECT_API_KEY=replace-with-suspect-api-key OPENAI_API_KEY=replace-with-openai-api-key-for-embeddings Target 配置 待检测模型配置示例: name: suspect-check targets: - name: suspect-openai provider: generic protocol: openai base_url: https://suspicious.example.com/v1 claimed_model: gpt-4o api_key_env: SUSPECT_API_KEY 官方 reference 配置示例: name: official-reference targets: - name: trusted-openai provider: openai protocol: openai base_url: https://api.openai.com/v1 claimed_model: gpt-4o api_key_env: OPENAI_API_KEY 致谢 特别感谢 Linux.do 社区的支持与帮助。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

linux.do · 2026-04-17 15:55:36+08:00 · tech

人人都说程序员要被替代了,我咋感觉程序员前途一片光明,可以说是最好的职业了,在Ai加持下,感觉大牛程序员都变成了"超人"(很严肃的说),普通程序员都变成大牛,小白都变成了普通程序员,我感觉AI能促进程序员就业,以后即便是跟代码编程八竿子打不着的中小微企业,宁可不要经理,也都得必备一个程序员吧,更有可能的是以后程序员在中小微企业里重要性大幅提升,即是技术支持,也是高管,在公司里都是像神一样的存在。我感觉至少10年内还都是一个很吃香的专业。(别说AI时代人人都能vibecoding,谁敢把能提升企业运营效率的工具交给一个一点代码不懂的人去vibecoding呢,肯定还是要程序员佬才能胜任的)。 然后艺术生,美术、音乐这些Ai真的能替代吗。(看到小抖一个做Ai音乐的佬制作的Ailee叙利亚系列演唱会,大受震撼,大呼牛逼,感叹Ai现在居然能做到这种程度了),但同时也看到大厂某易游戏用Ai制作画面后被玩家疯狂吐槽的新闻,艺术专业生就真的没有前途了吗? 医生、律师、会计,这些专业还有前途没。 一直被一些大V吐槽的生化环材,有了Ai加持,开发效率可能会获得大幅度提升,有没有可能变成热门的吃香行业,感觉除了"环"外,生化材都是超级重要的学科啊,Ai时代会不会成为吃香专业。 佬们有什么看法,有什么想说的,都畅所欲言,随便聊聊,说说你的看法 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题

linux.do · 2026-04-17 10:20:57+08:00 · tech

百虾大战 1.腾讯 WorkBuddy 2.腾讯 QClaw 3.腾讯龙虾管家 4.腾讯云保安 5.腾讯乐享知识库·龙虾版 6.字节ArkClaw 7.智谱AutoClaw 8.月之暗面Kimi Claw 9.阿里云CoPaw 10.阿里云JVSClaw 11.阿里云QoderWork 12.百度红手指 Operator 13.百度DuClaw 14.科大讯飞 AstronClaw 15.MiniMax MaxClaw 16.网易有道LobsterAI 17.当贝Molili 18.智麻 ChatClaw 19.矽速PicoClaw 20.博云BocLaw 21.ZeroClaw 22.万得WindClaw 23.小米MiClaw 24.猎豹EasyClaw 25.猎豹元气AIBot 26.京东灵犀Claw 27.快手 KClaw 28.美图Claw 29.360安全Claw 30.商汤 SenseClaw 31.华为小艺Claw 32.ToDesk ToClaw 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题