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这个 400 不是普通模型失败,也不是模板组装失败。它基本是 Responses API 的 reasoning.encrypted_content 无法被当 前上游解密/校验。 OpenAI 的 Responses API 支持 reasoning.encrypted_cont
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这个 400 不是普通模型失败,也不是模板组装失败。它基本是 Responses API 的 reasoning.encrypted_content 无法被当 前上游解密/校验。 OpenAI 的 Responses API 支持 reasoning.encrypted_cont
大约一个月前开始写自己的第一个博客,当时 ai 建议我注意 SEO 我用 semrush 看了看,似乎谷歌什么词中文都没有流量,百度又基本上死了 后面就只能考虑从现有的社交平台上引流到博客了 不过这好像又和一开始我设想的,细水长流获取自然流量有冲突,每次分发都得人力来很累 或许现
IT之家 4 月 30 日消息,科技媒体 SamMobile 昨日(4 月 29 日)发布博文,在 11.1.23.4 版本 Nearby Device Scanning 应用更新日志中, 发现三星智能眼镜的踪迹,该产品上市后将叫“Galaxy Glasses”。 根据更新日志内
手机用国区(含家庭共享),ATV 用美区。 最近 Infuse 挂载的 115 老掉线,每次都要 iCloud 同步才能找回配置。 以前靠 iPad 中转,现在 iPad 卖了,每次都要切号非常麻烦。请教大家有没有无需频繁切号的避坑姿势?
起因:我使用cc-gui工具,可以通过配置使用不同的第三方服务商,CC在配置里可以配代理服务,我就想让它帮我看看Codex的配置文件里是不是也支持这样配置,在耗费了十几刀的公益站额度之后我选择了放弃,因为太麻烦了,还有未可知的风险,所以我说放弃使用Codex。然而DeepSeek
手机用国区(含家庭共享),ATV 用美区。 最近 Infuse 挂载的 115 老掉线,每次都要 iCloud 同步才能找回配置。 以前靠 iPad 中转,现在 iPad 卖了,每次都要切号非常麻烦。请教大家有没有无需频繁切号的避坑姿势?
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“IT早报”时间,大家好,现在是 2026 年 4 月 30 日星期四,今天的重要科技资讯有: 1、DeepSeek 终于能“看图”了!灰度“识图模式”,图片理解功能内测 DeepSeek 正在灰度测试“识图模式”,该模式和“快速模式”“专家模式”并列,并非简单的 OCR 文字,
我目前打算用 edgeone pages 、edgeone functions 和 supabase 。 我计划做的网站后端不多,基本全是前端。后端主要就是注册和收集一些用户数据。数据主要是行为数据,不是隐私数据,数据主要是用来优化网站的。用这个方案会不会有什么坑?有更好的方案吗
我目前打算用 edgeone pages 、edgeone functions 和 supabase 。 我计划做的网站后端不多,基本全是前端。后端主要就是注册和收集一些用户数据。数据主要是行为数据,不是隐私数据,数据主要是用来优化网站的。用这个方案会不会有什么坑?有更好的方案吗
不会偷懒(让我写一个简单版本…)也不用去想怎么破限制,1m上下文和缓存也能使劲造,真是太爽了 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
从 话说都V4了,DeepSeek现在还不是多模态吗 继续讨论: 大号没有 小号反而有 真随机啊 感觉可能是中等梯队 看博主测试并不是非常惊艳,大部分其他也会错的,他也会错 我还是比较关心文字OCR,我去试一下 ds经典的OCR错误率90%,太离谱了(手写文字 相对于豆包专家的3
deepseek v4 pro ≈ GLM5.1 > MiMO-2.5Pro > DeepSeek V4 FLASH 。 一个真实的中型项目,处于开发阶段,心血来潮使用四个官方来源的API接口使用同一套提示词进行review, 然后将其检查报告发给gpt 5.5 打分
被 claude 封账号搞得欲仙欲死,这个国内版的便宜速度快,只是大家觉得能力怎样啊?
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原贴来自 Reddit: https://www.reddit.com/r/DeepSeek/s/XfpcCVk38y 家人们,我们又开源了。DeepSeek 。我们又干了一票。老实说,我们开源实在开太多了,多到连我们自己都不知道还能干啥了。Meta 那边的人来找我——一个个大块
然后发现基本上"AI味"集中在绪论和相关工作部分。仔细又检查了下,很多文字确实仔细看来还是挺“gpt”的。。基本上都重写了。果然再怎么用skill和约束还是不太行,还是要人工检查。 哦对了英文摘要部分也是重灾区,我用claude重写一遍那部分AI率还是100%
这是gpt-5.5@xhigh一批8次提交写的爬虫-解析-落库流水线代码,流程和功能都不复杂。 因为各家模型的思考强度映射不一样,统一开了max effort。 小米耗时4分钟 全程在说对对对干得好,最后挑了点无关痛痒的代码风格小毛病。 DSV4耗时12分钟 找到了一些非关键问题
这是原图: 这是效果: 这是地址: https://chat.deepseek.com/share/n7r4p49o83wkkdr995 佬友们怎么评价 我感觉还行 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题