sillydaddy

AeroLink 首月免费赠送价值$350 的额度，可以应一下急，需要 telegram 注册。
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计费有些鸡贼，单次调用花费是 $0.01 整数倍，向上取整 ，比如 $0.003 算 $0.01 ， $0.011 算作 $0.02 ，所以实际使用时，到不了 70 倍倍率，但也相当不错了。好像是印度人搞的，不知道哪里弄的额度。

我目前只试过里面的 Haiku ，还不错，不知道 Opus/Sonnet 模型怎么样，可以试试。
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这个归结到底，还是要归到 AI 的能力和成本上。

就说看代码吧，假如 AI 可以做到像人一样发现其中的问题（比如某个架构设计，是否符合现在的需求以及将来的扩展需求，或者某种实现方式是否有潜在的漏洞），并且成本还低，那么人去看代码就没有任何意义。

那么问题就变成了，是否相信 AI 有能力胜过人类——没有任何 bug 或设计方面的问题，是人类可以发现，而 AI 发现不了的。退一步说，在合理成本内，是否绝大多数的 bug 或问题，AI 都能超过人类。

我对这个问题的看法是，人类的判断力、审美、直觉是经过自然界和现实强化学习过百万年甚至更久的，所以，AI 的某些能力必须要经过现实反馈的强化，目前 AI 在这方面缺失的能力，会由人类逐步精心投喂而水涨船高。相当于水平面在不断升高，可以做到「人类可以发现，而 AI 发现不了的」的人会越来越少，越来越多的人被 AI 「淹死」。就是这样。

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便利蜂创始人庄辰超是一位知名的互联网创业者，一开始，便利蜂就是奔着算法来的。
便利蜂只需要 6 个月，把一个外行培养成一位优秀的店长（ 7-11 需要 3 年）。所有的决策都交给了系统，店员们需要做的就是，背熟掌握多达 300 到 400 个 SOP （即标准作业程序）。便利蜂用 5 天时间就可以完成对一个店员的培训，这些操作手册可以实时通过手机查看和学习。为了确保 SOP 落实到位，员工入职前需要考试，每个月有月考，打卡下班需要完成一次答题。
按照来自总部的指令，目标店铺附近、一平方公里以内的小区、学校、写字楼、培训机构、医院以及政府机关，都要进行拍摄。他告诉南方周末记者，这种摄像在便利蜂内部有个专门的名字：贴拍。
便利蜂的数据库中，类似这样在公共区域捕捉的视频，仅仅北京地区就有约十万条。
后台数据显示，便利蜂在小区贴拍数据，北京共计近 35000 条，上海近 13000 条，每个小区一般有两到三个门口，部分小区可能还会每年更新数据。
2017 年情人节，便利蜂在北京中关村首开了 5 家店。2020 年，便利蜂只用了 3 年，开出了 2000 家店。而三大日系便利店巨头 7-11 、全家、罗森，在中国开出 2000 家店，分别用了 15 年、16 年和 23 年（根据中国连锁经营协会的数据）。

来源： https://chinadigitaltimes.net/chinese/724788.html

@cryptoboy 听你这么说，我回去看了下，发现我没有手动选模型，它默认用的 auto 模型。下次试试手动选一些便宜的模型。

不够用吧。它说做一个创意设计的任务，可以领 300 积分，于是我让 workbuddy 给一个视频设计封面，花掉了 100 多积分，还是半成品。看了后台的记录，使用的是 GLM 模型。基本就一两轮对话的事。

100 积分折合 3 块钱，用 deepseek v4 flash 可以调用 1000 次 API ，但其他的就差很多了。

@Chichele 大模型厂家自己的模型，一是没人用，除非低价。二是即使有人用，对话的质量就在那里，要想提高质量就得蒸馏更强大的模型。

哦，忘了，还有「对于用户： 以 10%价格享受到服务————数据卖给谁，卖给几个机构不是卖呢？」