升级了一下 openclaw 一键部署脚本，集成了更多的 IM ，基本 5 分钟搞定https://github.com/xujfcn/crazyrouter-openclaw送些测试额度给大家测试用4e297354e65847da870a283258b7a612da27041fed0d4a9292356205e4a6534c4ddc42161a5b4a899e8e5c9e70b709e027b441b96a3c46698661f368ae929c33faa9125013694befb73f684116506f09628be1a0c88d4cf1b3ade8f44be8a0a776a92cb4...

我尝试登出账号 还是一样 都是 “野站“...

Scaling Law 的神奇在于，不只是预训练，甚至包括 RL 训练、推理时计算，都非常好的遵循 Scaling Law 。一个高中生就能根据它，准确预测未来模型的性能，只需要告诉他投入了多少算力！这让我好奇，在当前，它到底有没有放缓，会不会放缓呢？因为这点决定了很多事情。但即使对于这样简单的一个问题，也存在着矛盾的 2 面：一方面，大模型厂商的数据都是保密的，自 OpenAI 变成 CloseAI 后，似乎少有数据从它们内部发表出来；与之矛盾的另一方面，是这些大模型厂商又都在同一时段，取得了非常接近的成果！这是否说明，有某些信息其实是半公开的，有共识的，只不过没人主动揭开那层面纱？就比如现...

埃森哲以 12 亿美元的价格收购测速软件 Speedtest 母公司 Ookla 在持续精简资产并聚焦核心内容业务之际，Ziff Davis 同意以 12 亿美元现金将 Connectivity 部门出售给埃森哲，资产包括 Ookla 的 Speedtest 、Downdetector ，以及 Ekahau 、RootMetrics 。Ziff Davis 表示，交易拟在未来数月完成，交割前仍由其运营该部门，所得资金将用于一般公司用途与资本配置，并符合其债务协议。该部门去年收入约 2.31 亿美元，占公司总收入约 16%。一年居然能挣 2 个多亿美金，真的很夸张了......

最近看大秦帝国第一部，各大诸侯还没称王时，都被称为公，比如秦孝公，更准确来说是公爵； 研究发现封建时代的爵位分别是公侯伯子男； 突然发现这个跟欧洲的爵位是一一对应的，比如基督山伯爵，纳什男爵啊； 为什么这么巧合，问了几次 AI ，回答不是很满意； 后来突然想明白，不是东方和西方在创建爵位时巧合，而是翻译的时候去对应的...