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今天千问AI眼镜到了,千问分为两款 一个是G1 一个是S1(带屏显),我感觉现在屏显的技术不太成熟而且漏光,主要还是没这方面需求(穷)我就买了个G1款当第一人称相机记录下生活和耳机使用。 以下为个人主观评价仅供参考。 本人购买的是按度数配镜 威灵顿框 续航版本,带换电仓和一块额外
省流:豆包半对半错,其它全部翻车 题目很简单(2604温州二模): 提示词:完成这道题,输出详细解析 判定成功标准:是否第一次回答就正确指出A选项的错误(后续提示不算) A选项正确分析(手打,非AIGC): 观察容量瓶底部,液体距离刻度线仍差很大距离,此时应使用细口瓶/烧杯/洗瓶
背景:坐标南京,Java转全栈。 简单总结了三个关键词:痛点、冲击、支点。 1、原有前后端的场景下,信息对称难,导致的是细节改动往往都是妥协后的结果。 后端在设计接口时关注"数据怎么存",前端在消费接口时关注"状态怎么流"。 我们先前做的,
薪时光 是一个 Chrome 扩展,核心逻辑很简单:追踪你在「摸鱼」网站上花的时间,按照你的工资换算成金额,然后生成报告卡片。 弄了个官网小破站: https://worth.littleyuan.com/ 主要功能: 🌈 带薪计算:设置时薪,实时显示今天摸了多少钱 🌈 人格画像
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融合了 Openspec 这类 Spec 驱动开发的模式,但更简单只有一个 Plans.md 使用 Claude Code 自有的记忆系统,驱动记忆 基于 Go 的 guardrail 借鉴了 meta harness https://arxiv.org/abs/2603.280
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先声明一下,我是 max 老用户 就不说上周一直 429 的事了。 这周简单用了一下,发现速度和之前比不是一般的快,还以为改性了。 心血来潮上传 https://token.poco-ai.com 看一下 token 用量。 结果如图,这是这周的 token 用量,glm-5.1