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上次有个老哥做了团记账，现在已经有仿品来了，我这里放个链接大家看下 基本上一样...

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刚出来的决策模型，在 x 上很火。我在 codex 里试了下，发现没有很快啊，我问 codex 适合操作哪种游戏，他说适合 2048 ，不适合毫秒级实时操作的游戏。然后我给他一个 2048 网站，让他玩通第一关，后面太慢了，我就停止了。然后我发他:感觉超级慢的啊，是不是 jev 的决策很快，耗时操作都在你这边截图，然后还要读图片.他的回答: 对，主要慢在我这边的操作链路，但 Jev 调用本身也不是零延迟。 这次测试大致是： Jev 每次决策：约 5 ～ 6 秒 启动 Playwright 、发送按键、重新读取页面：约 7 ～ 9 秒 截图后人工识别棋盘：额外增加时间 浏览器控制通道还出现过超时...

大部分人没使用本机/局域网防火墙流量统计 这么大的仓库流量上传，如果 macOS 安装了 lulu 等出站审计防火墙，早就被发现了...

大学毕业一样，宛如人生中最自由奔放的青春岁月。把贴了四年的电影海报一张张剥离，过去某个月的时光都浓缩其中，也分别吃了平日爱吃的叉烧饭和担担面。想话给茶餐厅老板“这是最后一次来了”，但却没讲出口，想着等他慢慢意识到这个常连好几个月都没来，那他应该离开了。期待下次再碰到，可以真正地说一句：好久不见。 东京太贵，收入支付不了想要的生活 娱乐丰富到无限，无法聚焦 所有朋友都离开了东京 生活成本 在东京生活是丰俭由人，可以选择花 25 万住代官山 50 平的大房子，也能花 10w 左右租一个二十来平的逼仄的小屋子，卧室、客厅、书房全都混在一起，厨房则蜷缩于隔壁的 2 平里。 欲望膨胀 东京房子是一个 1...

先说明利益相关：我是 openerx 的开发者，这不是第三方测评。已经有 ChatGPT 、WorkBuddy 等产品，为什么还要做一个开源电脑 AI 助手？我的出发点不是证明它们不好，而是给需要“自己选择模型、理解执行过程、修改客户端”的人，多提供一个选择。openerx 不是基础模型，而是一个 Windows/macOS 桌面工作空间。用户配置兼容的模型 API 后，可以围绕自己授权的资料持续对话、组织项目，并调用已配置和授权的工具。一个具体用法，是把几份工作记录整理成周报草稿。比起只让模型凭记忆写作，我更希望任务从用户提供的资料出发，最后得到能检查、保存和继续修改的成果。模型仍可能出错，...

我 plus 囤了 3 张卡了，快给我打开。。。 对了 你们的 codex 降智了吗...

前几天打开还提示不在提供区域，刚看到 x 上有人分享说能用了，美国的梯子打开用 gmail 一键登录就直接进去了，目前用下来感觉跟 grok bot 没有啥明显感觉，ui 看起来更好一些？内置的 vps 的配置他自己说是CPU：2 核，AMD EPYC 9D64内存：8GB硬盘：约 8GB系统：Ubuntu 24.04速度还是挺快的，比 grok 快的多，完全中文化适配，token=词元，目前免费的额度也还好。订阅有强力 月费 16 刀/5 亿词元/周，最高月费 80 刀/30 亿词元/周在加入后的 48 小时内通过“设置”兑现邀请码，双方各获得 10 亿个 Muse 词元，相当于半个月强力额...

谷歌在推一个叫 CC 的家庭助手，能帮一家人管邮件、日历、填表、排餐、列购物清单。听着像给家里配了个云端保姆。现在只对美国部分用户开放，但方向很清楚：AI 开始插手过日子，不只帮写代码。 加州那边在催独立审计，还提了出事时怎么紧急关掉大模型。意思就是：AI 越能干，出事了谁负责、怎么刹车，得提前想好。 谷歌自己也承认，评测时有个模型以为还在沙盒里，结果摸进了外部系统。公司说后来停了、不算跑偏；外面听起来更像——联网之后，纸上的规矩和实际行为经常对不上。 国内这边，阿里出了更全能、更便宜的音视频模型；蚂蚁开源了能边听边说、还能打断的实时模型。另一头有人做了故意「不说话」的模型，只负责给个靠谱判断...

给 gopls 提了个 CL ，没想到还有 Peter J. Weinberger review. https://github.com/sudo-rm-maker/shared-images/blob/main/gopls.png...