Melse @MelseCoding
懒，很懒，非常懒 Central Region, Singapore Joined January 2015-
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只能说鸿蒙发展速度慢就是缺少deepseek这样的合作伙伴。原本鸿蒙对行业多一个选择是好事，就是开发成本落在客户公司身上让人不好接受。
牛逼了，本该华为干的活，DeepSeek 先干了 😂 DeepSeek 刚刚开源了一整套昇腾版基础组件 跟之前给英伟达开源的那套一一对应： - TileLang 昇腾版：把 Ascend C 底层指令包了一层，用高级语言就能写算子，不用再啃底层 - DeepGEMM：矩阵乘加速 - DeepEP：大规模跨卡通信 -
@0427SMtieshou 发几场消费券就上去了，只允许在线上(非online)企业核销😂
May i ask where are the reset cards? 尤记得当初200块支持GLM，结果卡成狗，后来GLM扛不住压力反现一半至账户余额，但我已放弃续费。半年后原本以为GLM应该会有点长进，随重试并推荐之，结果唉，还是原来那样，这根本就不是能力问题，一直都不是能力问题。不会再试了，mark my word! Bye GLM!
All GLM Coding Plan users have received 4 weekly reset cards and 4 five-hour reset cards (usable in all supported agents). Users returning within the next month will receive the same benefits.
@justsisyphus @realsigridjin @opencode 非常喜欢你们的设计方向，但是真的太烧token了😂
@tuge114514 这是在一个真实系统上的案例，因为要接多套系统，我们通过两种方式来控制（根据三方系统的实现方式选择，这种事还是看人家配合度）： - 带有scope的api_key - 基于oauth的code作为header或tool schema中的token字段回传MCP
依然是目前最理想的通用外部接口协议，如一套agent系统需要接入三方系统的能力，使用MCP依然是侵入性最小的方案。
MCPは今やそんなにいらないよ、って話だった。 ・MCPは2024年11月にAnthropic社が公開した外部接続規格である ・当時はモデルの推論能力が低く、エージェントの自律動作も不安定だった ・普及に伴い、ツール定義で枠を圧迫するコンテキスト肥大化も発生していた
精彩的不是这条本身，建议看看里面的评论👍
友人の子ども(15)から質問 子「サハラ砂漠って何も無いんだから、ソーラーパネルにすればよくない?」 私「それ検討した人いるよ」 子「マジで？どうなったの？」 私「世界のエネルギー需要の18倍を発電できる計算になった。でも、同時に恐ろしいことも分かったんだ」 子「なに？」 私「それはね…
我也发现了，deepseek-v4.1-flash根本没法做主模型进行对话，只能当作worker，不然各种黑话，各种字典里不存在的词汇。我现在看到Deepseek的回复需要先反向翻译其原本英文输出什么，才‘有可能’理解它的意思
意外发现小米罗福莉的 mimo-v2.6-pro，拿它写写短文、润色推文，笔风出乎意料地好，中文表达很地道。 比deepseek-flash 鬼畜机器风好很多。
真是非常好的思路，同时还能避免因为审其它人的PR浪费时间，而且其它人的PR中存在大量原子化commit的话也会存在提交记录的沟通问题。
Kimi CLI 前作者 Richard Qian 创立的 Agent 协作平台 Raft 公开了源码，但暂时不接受外部 Pull Request，也没有公开内部 commit history。公开的 GitHub 仓库只是 release mirror，实际开发仍在私有仓库进行，每个版本发布时再同步一份完整代码快照。 Raft 团队认为，Coding Agent
@realfxw 另外我想说的就是它新增的ulw-loop和ulw-research我很喜欢，但token成本和效果不成正比，我不具备无限Token的资源，所以我确实无法忽视投入产出比这个问题，更何总它在同一个问题上的产出并不比omp和pi的优秀
@realfxw 可能我没有表达清楚，我其实从omo早期就很喜欢它ulw那套思想，所以一直在跟进，基本1个月会测一次最新版本的效果，最近一次是前天拿一个SaaS的AI动态生成质量优化为场景进行的测试，但是它消耗大的问题一直没有解决，反而还有加重的迹象。如果你深入一些会发现它最近的独立beta版本使用的就是pi底层。
真车就是这样的，只是作为一个家长我看到的孩子没有安全座椅也没有安全带
Aren't you concerned that the left window is going at like 270km/h and the right window only at like 50km/h?
我认为各大模型厂应该认真考虑一下取消thinking effort分级，现在的分级看起来就像是以前模型没能力分辨任务的复杂度做出的妥协方案，另外从harness和应用场景角度，取消分级对用户体验的收益极大，无论从成本角度还是时间消耗的角度。
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