后端模型我选了蓝耘MaaS平台的GLM-5.1。选择逻辑很直接：GLM-5.1是智谱的旗舰MoE模型，754B参数，中文能力在同价位里排前列。我在蓝耘的模型广场里对GLM-5.1和DeepSeek-V3.2分别测了几组中文对话场景——GLM-5.1在需要角色扮演（我设了一个”技术顾问”人设）的场景下，语气和节奏感更自然，适合微信聊天这种非正式场景。而成本方面，蓝耘上GLM-5.1的计费是输入2元/百万token、输出3元/百万token，跟直接去智谱官网买API的价格一致，但蓝耘的好处是不用单独注册智谱账号、一个平台管所有模型，切换模型只需要改配置文件的模型名就行。
9°、俯仰1.2°的卓越角分辨率，同时FVR60深度融合了AI算法，不仅能输出高密度原始点云，更能在本地实时完成对车辆、行人的精准目标分类，为决策规划系统提供更直接、更语义化的感知信息输入。
如果你还没试过，现在就是最好的时机。参考资料： Claude Code 官方文档：https://code.
三位工程师在使用 ChatGPT 辅助工作时，将公司内部的源代码粘贴到了 ChatGPT 的对话中——目的是让 AI 帮他们调试和优化。
接上篇： macos（M4）上跑强化学习 - PyTorch LunarLander-v3 Stable-Baselines3 官方文档参考：https://stable-baselines3.