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百万 Credits 悬赏 · 秀出你的 WorkBuddy Claw 实战
掏出手机指挥 AI 干活，百万 Credits 为你买单活动周期：2026 年 3 月 10 日 — 4 月 10 日（共 5 周） WorkBuddy Claw 是什么？ 立即下载体验 ｜ 产品说明及文档 参与方式（仅需 3 步） ① 实战 → 用 WorkBuddy Claw 完成一个真实任务 ② 晒文 → 发布到任意社交平台，带话题 #WorkBuddyClaw实战 #百万 Credits悬赏 #腾讯版小龙虾 ③ 领赏 → 将内容链接提交至活动表单，审核通过即发 Credits⚠️ 格式规范：格式：标题 + 简介 + 正文，支持文档、视频等上传至第三方平台 ｜ 原创性：未公开发表 ，严禁抄袭，相同内容以发布时间排序首位者为原创 提交入口：活动表单:https://wj.qq.com/s2/25894124/ua4u/ Credits 说明奖励统一以 「点数」 结算，提交表单时可自选充值至国内版或国际版账户 Credits 等你来拿
1.7K71编辑于 2026-03-12- 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
腾讯推出百万现金漏洞悬赏计划！
为此，TSRC联合云鼎实验室、腾讯会议推出 百万奖金池！！！ 重金诚邀正义之士，用代码为腾讯会议筑起坚固的堡垒，一起守护腾讯会议的安全。 寻百万赏金猎人！ 竞四方英豪八方汇集， 砌腾讯会议安全之垒！ 黎明尽头，谁与争锋？ 【腾讯会议百万赏金共战“疫”】 活动详情如下 ↓↓↓ 【活动时间】 2020年4月8日 至 4月30日18时 【适用条件】 本次TSRC“腾讯会议安全专项众测”活动范围如下: 1.产品范围： 腾讯会议客户端 【奖励机制及条件】 1.所有有效漏洞将根据TSRC现有规则，获取漏洞积分及安全币； 2.针对本次“腾讯会议安全专项”，TSRC特设百万现金奖金池。 4、禁止下载和业务相关的敏感数据，包括但不限于源代码、运营数据、用户资料等，若存在不知情的下载行为，需及时说明和删除。
1.1K20发布于 2020-04-13 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
百万奖金悬赏AI垃圾分类，就问你来不来？
虽然只有可回收物、有害垃圾、干垃圾和湿垃圾四种分类，但面对现实生活中“丰富多彩”的垃圾，市民们还是被搞得“晕头转向”、“丈二和尚摸不着头脑”。
88820发布于 2019-08-16 - 来自专栏腾讯安全
百万现金悬赏，一起来给腾讯会议挖洞！
4月8日，腾讯首个奖金池高达百万的安全众测项目启动。 腾讯安全应急响应中心（TSRC）联合云鼎实验室、腾讯会议共同发起“漏洞悬赏”， 邀请全国范围内的安全专家、白帽研究员、开发者及安全爱好者，对腾讯会议特定产品及域名范围进行安全众测，单个漏洞额外奖励最高可达 4月8日起至4月30日，无论是严重漏洞，还是高危漏洞，只要符合相关条件，单个漏洞额外奖励最高可达20万元。 WechatIMG56.png 专家支招用户该如何提升远程会议安全性？
98420发布于 2020-04-10 - 来自专栏摸鱼养虾日记
用 WorkBuddy Claw 10分钟做了个摸鱼效率仪表盘，比我自己规划还好用
一个纯网页的个人效率工具，包含： 25分钟番茄钟（带圆形进度环）✅ 今日目标清单（可勾选完成） 待办清单（支持添加/删除） Credits积分追踪（专门记录每天赚了多少积分） 摸鱼指数（最重要的模块）过程怎么样 #WorkBuddyClaw实战#百万Credits悬赏#腾讯版小龙虾#WorkBuddy
31810编辑于 2026-03-17 - 来自专栏摸鱼养虾日记
用 WorkBuddy Claw 做了个「年度目标倒计时墙」，颜值炸了
#WorkBuddyClaw实战 #百万Credits悬赏 #腾讯版小龙虾
14910编辑于 2026-03-18 WorkBuddy 实战测评：我用它清了 1797 个浏览器书签，真实体验报告
标签：#WorkBuddyClaw实战#百万Credits悬赏#腾讯版小龙虾一、为什么用WorkBuddy清书签？我的Edge浏览器收藏夹已经失控了。随便翻翻，全是不记得为什么收藏的链接。 WorkBuddy（10秒）打开WorkBuddy，上传HTML文件，输入：展开代码语言：TXTAI代码解释帮我分析这个浏览器书签文件：1.统计总书签数和域名数2.按网站类别自动分类3.找出重复的标题4. 清理原则（建议截图保存）：这4个问题任一个答"否"就删——❓最近6个月打开过吗？❓收藏原因还记得吗？❓Google10秒能搜到吗？（能→删）❓未来一周会用到吗？ 使用工具：WorkBuddy（腾讯AI开发助手）标签：#WorkBuddyClaw实战#百万Credits悬赏#腾讯版小龙虾
73021编辑于 2026-03-28WorkBuddy 深度体验测评：真的能替我上班？
话题标签#WorkBuddyClaw实战#百万Credits悬赏#腾讯版小龙虾
4.3K20编辑于 2026-03-21- 来自专栏新智元
CEO悬赏一百万美元招「工具人」，只需当个传话筒
---- 新智元报道 编辑：Joey 【新智元导读】全球首个AI律师即将出道，DoNotPay的CEO Joshua Browder悬赏一百万美元征集出庭律师，你认为AI能打赢这场官司吗？ 1月9日，AI初创公司DoNotPay的首席执行官Joshua Browder在推特发起悬赏令： 不论你是不是律师，只要你带上 AirPods，在美国最高法院上复述AI律师的话，帮助我们的AI律师在法庭上辩护 ，我们就给你一百万美元。 虽然开出了一百万美元的天价offer，但网友并不买单。 在美国最高法院面前，电子产品是被禁止的，并且该禁令得到严格执行。另外，如果你戴着 AirPods，你只是在惹法官生气，并被视为不专业。
39420编辑于 2023-02-24 - 来自专栏量子位
悬赏百万美金，检测Deepfake假视频，数据集有470G：很久不见这么壕的比赛
大概是人类很少见到百万美元级的比赛，这场新的挑战赛引发了强烈关注，6小时Reddit热度达到268点，一天过去已有600+热度： ? 怎样的比赛？ 比赛前五名都有奖励：第一50万美元，第二30万美元，第三10万美元，第四6万美元，第五4万美元。 选手可以选择公开自己提交的模型，也可以选择不公开。但不公开的话，就没有领奖资格了。 回头看去 说起来，机器学习领域上一次刻骨铭心的百万美元级比赛，还是2006年的网飞奖 (Netflix Prize) 吧。 ? 那时，Netflix豪掷100万美元悬赏一个算法，预测用户对电影的评分：只要比公司自己的Cinamatch算法提升10%，就能得到这比巨款。 Facebook紧紧牵起亚马逊和微软的小手，让百万美元ML比赛重出江湖，也是为了给自家和别家的AI创造一个美好的发展空间，不要因为假视频泛滥而受到太大的阻碍。决心不可谓不盛。
1.2K30发布于 2019-12-19 - 来自专栏飞总聊IT
如何迅速年薪百万(4)：领导最重要
从阅读数字上看，这个系列的文章写的并不成功。这一篇以后我会决定下面怎么办。 从标题来说，我想聊的东西很明确。我们的职业生涯里最重要的人是我们的领导。这既是万金油一般的事实，也是可以展开论证，写成无数本书的题材。无论正方反方都有很多的理由。这一篇我只能从诸多的东西里面挑几个我认为最核心的展开来说。此外这篇文章更适用于自己不是领导下面没有团队的个人贡献者。自己是领导，和自己的上级相处的事情更复杂一些。 领导很重要，从我个人经历讲，当我和领导关系很好的时候，我的职业生涯发展就很顺利，当我和领导关系一般
41220发布于 2018-08-17 - 来自专栏腾讯安全
腾讯安全月报 | Gartner全球市场指南发布、联邦学习发布会、百万奖金悬赏漏洞……
月报.jpg
47120发布于 2020-05-15 - 来自专栏蓝天
disuz 7.2文字常量定义文件messages.lang.php
, 'reward_credits_invalid' => '对不起，悬赏积分设置不合理，请返回修改。' , 'reward_credits_please' => '对不起，悬赏积分不能为空，请返回修改。' , 'reward_credits_fall' => '对不起，悬赏积分不能降低, 请返回修改。' , 'reward_credits_shortage' => '对不起，积分余额不足，请返回修改。', 'reward_end' => '对不起，请确认是否是悬赏帖或者悬赏已经结束。' , 'invite_credits_no_enough' => '您的 {$extcredits[$creditstran***tra[4]][title]} 不足。'
1.6K30发布于 2018-08-07 百万消息积压 4 小时，我靠这套方案快速止血
但一旦出现“百万消息积压几小时”的问题，就相当于交通枢纽彻底瘫痪——下游业务无法获取消息、数据一致性被破坏、甚至引发连锁故障，直接影响用户体验和业务连续性。 作为常年和分布式架构打交道的开发者，我曾在生产环境中多次处理过消息积压问题，小到几万条消息的短暂阻塞，大到百万级消息积压4小时的紧急故障，总结出了一套“紧急止血→根源排查→彻底解决→复盘优化”的全流程方案 2.1.1 操作场景 比如电商系统中，百万订单消息积压，此时可以暂停“订单评价、物流通知”等非核心业务的生产者，只保留“订单创建、支付回调”等核心业务的生产者，让消费端集中精力处理核心消息。 -Xms4g）避免OOM。 四、彻底解决：从架构层面避免积压（治本） 找到根源后，从架构、配置、代码三个层面优化，彻底避免百万消息积压问题，核心思路是“提升消费能力、控制生产速度、增加容错机制”。
18010编辑于 2026-04-14- 来自专栏量子位
纽约大学博士拿出百万重金，悬赏让大模型表现差劲的任务
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 模型越大、表现越差反而能获奖？ 奖金总计25万美金（折合人民币167万）？ 这样“离谱”的事情还真就发生了，一个名叫Inverse Scaling Prize（反规模效应奖）的比赛在推特上引发热议。 该比赛由纽约大学的7位研究人员共同举办。 发起人Ethan Perez表示，本次比赛的主要目的，是希望能找到哪些任务会让大模型表现出反规模效应，从而找出当下大模型预训练中存在的一些问题。 现在，该比赛正在接收投稿中，第一轮投稿将截止到2022年8月27日。
26310编辑于 2022-07-06 - 来自专栏网络安全
一文了解全球三大顶级漏洞悬赏平台
，让我们一起来了解一下这全球三大顶级漏洞悬赏平台。 HackerOne 提供了多种漏洞悬赏计划，包括公开和私人项目，允许企业根据自身需求选择合适的安全策略。 奖金丰厚：HackerOne 的漏洞赏金可达数十万甚至上百万美元，吸引了全球顶尖黑客。 这个项目不仅开创了政府漏洞悬赏计划的先河，还进一步推动了白帽黑客在公共安全中的应用。 案例Netgear路由器漏洞 2020年，一位安全研究人员通过Bugcrowd平台发现了Netgear路由器中的远程代码执行漏洞，该漏洞影响了全球数百万台设备。
3K11编辑于 2024-09-13 - 来自专栏Albert陈凯
2018-11-19 Neo4j百万级数据导入只能用neo4j-import
image.png 业务需要使用Neo4j出数据关系展示图，数据库里有2张表通过一个字段进行关联，数据量是90万和500万，关系量是150w； 从一开始使用REST API 循环导入，但创建节点没有问题 百万级数据可以使用下面这种方法： 1、先生成csv文件，按格式来： 文件名：company-header.csv 内容： regno,name,id:ID 文件名：company.csv 内容： 1234 name,id:ID 3201,jobs,p001 文件名：relationship.csv 内容： :START_ID,:END_ID,:TYPE p001,c001,creator 然后通过neo4j 官方提供的Neo4jImport来操作，具体指令是： cmd下先进入Neo4j文件夹，执行命令：bin\neo4jimport –into data/graph.db –nodes:Company company-header.csv
1.4K20发布于 2018-12-14 - 来自专栏量子位
悬赏800万的超难测试集，被GPT-4o实现新SOTA，准确率已达50%
克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI GTP-4o挑战悬赏八百万的超难数据集，实现SOTA！ 数据集当中包含了各种类型的图形推理题目，被挑战发起者预言“大模型很难完成”。 对于每个问题，Ryan都会把网格以图像和ASCII字符两种方式输入给GPT-4o。 ，Ryan会从GPT-4o的回答中采样约5000个完成结果，对程序进行筛选与修正。 对这12个程序，Ryan会让GPT-4o尝试修正其中的错误 ，首先用少样本提示词要求模型获取实际输出与期望输出差异，然后对每个待修正的程序再采样约3000个完成结果。 不过Ryan同时指出，GPT-4o的视觉能力依然有待提高，同时还存在编程、长上下文和指令遵循能力不足，以及缓存空间不够等问题，如果这些问题能够被解决，将显著提高Ryan所用方法的效果。
36410编辑于 2024-06-19 - 来自专栏DeepHub IMBA
DeepSeek-V4 深度解读：百万上下文背后的工程细节
百万上下文从演示用 demo，变成了可以日常跑的工作负载。 把这些组合在一起，论文给出的对比是：以 BF16 GQA8（head_dim=128）为基线，V4 的 KV Cache 能压到约 2%。这就是开篇那个百万上下文能用了的基础保证。 FP4 QAT：把 MoE 权重再砍一半 V4 在 post-training 阶段对两类参数引入 MXFP4 量化感知训练：MoE 专家权重（GPU 显存大头）、CSA indexer 的 QK 路径 在 FP4 → FP8 的 dequant 是无损的：FP8（E4M3）比 FP4（E2M1）多 2 个指数位，只要每个 FP8 量化块（128×128）内部的 FP4 sub-block scale 真正的影响在另一面：当百万上下文从贵的玩具变成日常能跑的工作负载，下一波 agentic 应用、长 horizon 任务、在线学习的探索就有了新的基础设施。这才是 V4 系列的分量所在。
63210编辑于 2026-04-28 - 来自专栏大模型系列
打造你的百万上下文AI智能体：OpenClaw深度集成DeepSeek V4全攻略—— 解锁 DeepSeek-V4 的百万上下文与 MoE 架构
在众多可选模型中，DeepSeekV4以其万亿参数的MoE架构、百万token的超长上下文、卓越的代码与推理能力以及极具竞争力的开源与定价策略，成为了2026年最具吸引力的选择之一。 DeepSeekV4是什么？根据官方于2026年4月24日发布的公告，DeepSeekV4是深度求索（DeepSeek）推出的全新一代大语言模型。 /deepseek-v4-pro'如果您更倾向于使用经济版，可以替换为deepseek/deepseek-v4-flash。 5.2利用超长上下文DeepSeekV4的百万token上下文是其杀手锏。在OpenClaw中，您可以通过Skills（技能）系统来充分利用这一点。 DeepSeek-V4-Flash:适用于日常对话、内容创作、普通编程辅助等场景。成本极低（根据官方信息，输出定价约为2元人民币/百万token），性价比极高。
2.8K51编辑于 2026-04-24
腾讯云开发者
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