@lel020 这个理解完全错误，加卡时让你填写的地址是账单地址，这个就应该和你留给银行的是一致的。如果搬到了新地址，应该要告知银行更新你的账单地址的。

地址不 match 不一定导致支付失败，但一定是影响风控评分的

作为做支付的来解释一下吧，不管是 apple pay ，google pay 还是别的 wallet ，添加卡的时候（如果是信用卡）一般都会做 $0 auth ，也就是尝试向你绑定的卡做一笔 auth 操作，如果能通过，就说明你的卡至少是可 charge 的。同时，auth request 里会包含你填写的 address 信息，在卡组织返回的 response 里，会返回 address 的校验结果。所以你的地址不 match 这件事情，google 一定是知道的，至于让不让你通过，后续有没有别的限制，这个完全看 google 自己的风控设计。

另外，你的卡是哪个国家发行的，只要看卡 bin 就行了，支付系统并不依赖你填写的地址。

@sillydaddy 硬件如果要 10 年回本，那可以认为全生命周期就是无法回本的。

这里还存在新的软件架构不支持老硬件的风险

@fiveStarLaoliang 那感觉跟 github pages 一回事啊

@op351 用单独的用户启动 agent ，不给该用户开放.env 文件的 read 权限

@106npo 是的，大概率是这种方法，不可见字符什么的太容易被破解了

@jardel 不是哥们儿，你对外来语是不是有什么误解？外来语不是保留原本的外文形式，是用本土语言音译的方式包装外文原型。所以沙发是 sofa 的外来语形式，但不代表放着 token 不翻译也叫外来语

去年底买的港版小米 14T

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感谢老板

如果是拿到 offer 了，摆摆烂倒是也无妨。你这刚开始刷题，确定在现在的市场环境下一定能找到很理想的吗？

@huangpingdong 老夫不材，世纪初的华五

@walle1530 我可没否定谁，读上大学我觉得挺好。我的重点是，讨论一个方案可不可行，得看自身的条件支不支持，自身的条件怎么评价，大头不就是看之前的经历和成绩么。

尽量不要把目标的达成寄希望于一个原本不存在或者不怎么强的能力上，that's it

哥们儿，我话说的难听：她要是有这个能力自学成才，不至于只考个二本

感觉你需要的是一副 AR 智能眼镜

提供一个视角：
https://www.zhihu.com/question/1992208967498236682/answer/2028074933238907033?share_code=FJX0Qj4eXdrg&utm_psn=2061024657847869602

这篇文章从缩进 vs 括号这个编程语言的选择上，解释了 LLM 对 python 的偏好，个人觉得很有启发性

opencode+GLM 可能跟 closeAI 和 A/还有一些差距吧，但对绝大多数需求足够满足了
前面很多评论我都看笑了，对阿里这个体量的公司来说，国外 AI 相比国内 AI 提供的效率加成根本就是微不足道的

支持一下

有个小问题，价格页面显示的 pro 和 max 价格都是$，意思是美元吗？

说来说去，本质还是开源模型对闭源模型的挤压效应。从价格上来说开源模型一定是碾压优势，因为服务提供方几乎无需分担开发成本，或者只需一部分后训练成本。但凡开源模型性能能够接近闭源模型，闭源模型一定会被挤出主流市场，最多只能占住个别高级市场或特定行业。

至于工作流什么的那是人人都在做了，大模型本身是无状态的，所有这方面能力都是本地 agent/IDE 在中间做桥梁。这方面数据 agent/IDE 提供方都能拿到，没有谁有特别的优势。这方面我反而觉得 Cursor 这类 IDE 形态其实是劣势的。IDE 对用户能力边界有限定，而企业用户很多已经有定制化的插件，工作流，绑定在了已有的开发工具/IDE 上。除非 Cursor 能展现出绝对的优势，不然用户还不如使用传统 IDE + 本地 agent 的模式，并无多少动机向新 IDE 迁移