佬友们有没有好的提示词网站推荐?
越使用AI,越感觉提示词很重要 佬友们有没有提示词汇总、学习的网站推荐一个 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
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越使用AI,越感觉提示词很重要 佬友们有没有提示词汇总、学习的网站推荐一个 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
感觉很复杂,现在工作难度、工作强度相比之前大幅下降,但是工作内容的边界借助 AI 大幅拓展了,工作中的成就感其实是上升的,看到各种新模型的能力,也会觉得很欣喜 另一方面也确实会有一点被全面替代,无力抵抗的焦虑 好在目前这些感受还不影响我
佬友们有知道为什么gpt没办法精准识别修改图片的指令呢呢?明明ai指令很明确了,但是改了很多次还是改不对,有点弱智,pro模型也是如此。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
引子 刚看到deepseekV4发布了,想起来前几个周末闲着无聊,写了一篇小说,发到deepseek让他帮我润色润色,润到后面我都已经准备好横扫各大小说榜单了,我简直就是一个被埋没的写作领域大神!。 但结果呢? 很遗憾地通知你,你的投稿作品未通过审核。原因为:文笔风格、剧情逻辑经
GPT-5.5来了,大模型越来越像智能体了。今天凌晨OpenAI意外发布GPT-5.5。最核心的变化不是答案写得更漂亮,而是它更像一个能自己接活的系统:理解复杂目标,自己拆步骤、调工具、核结果,把一件多环节的任务从头推到尾。 OpenAI这次想卖的,不只是更聪明,而是真能干活。
https://developers.openai.com/api/docs/pricing?latest-pricing=standard Model Input Credits Output Credits GPT-5.3-Codex 43.75 350 GPT-5.4 62
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/ API 定价比 5.4 贵 For API developers, gpt-5.5 will soon be available in the Responses and Chat Com
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现在找工作太难了,web3 行情也比较凉,找远程工作也不知道去哪找,就做了个远程工作频道,AI 会先帮你筛一遍,只发中文用户更可能投得上的机会,少刷点垃圾 JD ,感兴趣的可以关注一下。 集合多家招聘频道数据源,目前数据源:v2ex 招聘频道,电鸭,abetterweb3 ,de
看了几个收藏的小店,全线涨价就不说了,plus 订阅都缺货了,只有 100+的 pro ,还都没质保,所以现在手里的号等到期了以后 codex 也不能爽蹬了是嘛:(((
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4月24日,据《金融时报》报道,AI创业公司DeepSeek正在进行首次外部融资,目的是为了留住那些以股票期权作为薪酬的员工,防止他们被竞争对手挖走。 图注:DeepSeek 据两位知情人士透露,DeepSeek正与一小群战略投资者洽谈融资事宜,这轮融资对其估值可能超过200亿美
OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼在社交平台上分享了英伟达CEO黄仁勋发给他的一封电邮。黄仁勋在邮件中附上了他给英伟达全体员工的一封电邮,要求他们使用OpenAI的Codex编程工具。 黄仁勋在邮件中写道:“亲爱的英伟达员工们,基于GPT-5.5的OpenAI Codex现已正式
据报道,SpaceX在其最近提交的招股说明书中警告称,针对其人工智能部门xAI创建和传播性虐待图像的多项调查可能会导致其失去某些市场的准入资格。在有关风险因素的部分中,SpaceX提交的S-1上市申请文件称,全球众多机构“正在积极调查并就社交媒体或人工智能的使用情况”展开相关研究
最近在重度使用 codex app ,被官方价格 + 限制搞得有点烦… 干脆自己弄了个中转站,原本只是自己用的,刚好自己有一些上游渠道可以搞到一些相对低价的 pro 账号来轮询。 现在顺手放出来,有需要的可以试试。 支持的东西不多,目前就主打 codex ,支持最新的 GPT-5
感觉很复杂,现在工作难度、工作强度相比之前大幅下降,但是工作内容的边界借助 AI 大幅拓展了,工作中的成就感其实是上升的,看到各种新模型的能力,也会觉得很欣喜 另一方面也确实会有一点被全面替代,无力抵抗的焦虑 好在目前这些感受还不影响我
基本资料 官方模型卡: DeepSeek_V4.pdf · deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro at main deepseek-4-pro 输入¥12,输出¥24,缓存1/12 上下文1m,最大输出384k 参数1600B,激活49B,参考3.2是685B
关于 Atlas Cloud Atlas Cloud 是一家快速发展的 AI 基础设施初创公司,专注于模型即服务( MaaS ) 和 基础设施即服务( IaaS )。 公司总部位于纽约,在硅谷、北京和加拿大卡尔加里设有团队,为全球客户提供 大语言模型( LLM )训练、微调与推理
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