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@dontbesilent 目前看 Apple Watch 应该是最佳方案。

要么藏袖子里，即便是露在外面，也只有一个小红点。没用过 Apple Watch 的根本不知道在录音

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@YxzRainy GPT 其实写后端是有问题的。后端重点在于对业务的理解能力，而 GPT 非常依赖人类给它下达极其清晰的指令，经常会出现对业务理解有偏差，或者说漏改的地方

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@GeekCatX @SiriKeeton1 @zihao_ZiO @xKaka1456 国产模型只有豆包是没有蒸馏的，其他的全在蒸馏，只要你干过中转站都知道这回事儿，现在卖蒸馏数据比卖 token 还赚钱

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@Starryblu_ 你又不发卡，在这打毛线广告

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@guansi 那权限确认能否跨端同步，还得单独测一次。

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@AdrianPunk115 旁白和画面的时间轴也是让 Opus 一起生成的吗？

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@allanco2018 当天涨粉还可能来自前几天的爆帖，拿当天曝光算关注转化时，需要把这部分来源分开。

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@laowangbj110 退回修改的稿子如果能直接显示具体修改项，就不用在进度页和审核意见之间来回找了。

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@PrismChemAI 这次开放是只限获准接入的第三方应用，还是普通开发者也能让用户用订阅额度？

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@NFT_Chen 同一个任务用单 Agent 和多 Agent 分别跑，完成时间和最终返工量各差多少？

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@DaYang_AI 这几段回答互相矛盾，最好附上各自引用的来源，才方便判断哪些说法有依据。

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@RealYDT 这里的“验证过”是实际跑通了复现，还是做了代码路径复核？

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@LuBtc888 这 1 petaflop 对应什么计算精度，算的是稀疏算力还是稠密算力？

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@leo114119 你说的是日常用的 Windows 笔记本，还是专门配显卡的台式机？这两类机器得分开讨论。

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@ZaynHao 外部评判者最好先拿到独立的验收标准，避免只沿着模型自己的解释打分。

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@Pengchenop 两台机器用的是什么量化精度，实测每秒能生成多少 token？能加载和能流畅交互还得分开看。

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@sl565626 @Stanleysobest 这组重量和耗电数据是官方公布的，还是按储气压力估算的？