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9 小时 58 分钟前

回复了 kingfire 创建的主题 › OpenAI › oai 暂时取消五小时限额

昨天用了重置的他会自动返还你一张重置卡，明天还会再给你一张重置卡，圣.tibo 牛逼
https://i.imgur.com/CcQHEMe.png

17 小时 6 分钟前

回复了 hiboshi 创建的主题 › 问与答 › 有使用 opencode+omo 的吗？

omo 是特别重的一个 harness ，只有在大型项目下才好用（减少漂移），
另外 opencode go 套餐本来就给的少，那更不经用了。然后你还选了配额消耗大的模型做 sisyphus （ kimi k2.7 code ），如果要用 go 做主力考虑小米的模型和 deepseek 的，这两是量给的最慷慨能力又算在线的

17 小时 19 分钟前

回复了 swananan 创建的主题 › 程序员 › 突然发现 chatgpt 语音多了 live 功能，感觉练口语挺好的

功能是老早有了，但是 gpt live 模型是刚发的，非常好用，
openai 这边也和其他几个前沿 lab 一样实现了 bidi/full duplex 对话模型，区别就是之前虽然是对话，但是还是 take by turns 的，换言之就是你说那 ai 就只能听，不能和人一样边说边听边给反馈。
现在和真人一样了，可以边听边说，而且还会根据你说的话选择回话还是不回（真人对话你也不会对方说什么都会回应）

17 小时 28 分钟前

回复了 isbase 创建的主题 › 智谱 › 智谱接下来一年搞出来 Fable 级别的模型概率有多大？

不大，智谱现在的模型 700B,fable 少说是个 5T ，多了是个 10T 的模型，超大规模预训练智谱之前没发过产品，这个就连 openai 都翻过一次车的（ gpt4.5 ），理想情况下智谱肯定会选择训一个 < 2T 的模型，然后继续跑分赢就行了。
另外智力提升不是线性的，不能简单用乘法算，还要考虑提升预训练 size 之后之后每 param 分配训练 token 的问题，对他们目前的训练的资料也是一个很大的压力。

1 天前

回复了 duhbbx1119 创建的主题 › Claude › A÷，老子跟你拼了，被迫成为精神美国人

至于吗+1, 5.6 不香么，12 号之后连 fable 都不给你用了，和 gpt 直接差出一代模型的性能，不理解但尊重

1 天前

回复了 hrdom 创建的主题 › 问与答 › 如何让 codex 创造性地给我一些选择让我选，它默认直接做出的代码修改总是不符合我的要求。

codex 或者说所有 llm 就不存在创造性一说，不符合你心意要么你喂他正面例子（ skill / hook / 手写），要么你喂他负面例子（同前），要么两种例子你都喂

1 天前

回复了 yhc2073 创建的主题 › 程序员 › codex 的审美赶 gemini 还是差一大截呀

第一个那个字体排版基本就确定了是 5.6 了，大但是间隔错误（尤其是中文）

3 天前

回复了 azal 创建的主题 › OpenAI › 5.6 极高最高

@Yuanlaoer 😂 我看 cpu 100%才惊觉不对

3 天前

回复了 JackieTsien 创建的主题 › OpenAI › gpt-5.6-sol ultra 额度用起来太狠了

能跑十几分钟算好了，我 20x 两分钟没了，因为他给我开了 500 个 agents
https://i.imgur.com/4xldV4F.png

3 天前

回复了 azal 创建的主题 › OpenAI › 5.6 极高最高

ultra 还真不止给你开 10 个，我刚刚直接 2 分钟内把 5 小时 quota 干没了，猜猜他干了啥，他给我开了 500 个 subagents
https://i.imgur.com/prlYNR0.png

3 天前

回复了 kemo 创建的主题 › OpenAI › 5.6 的 Sol、Terra、Luna 应该如何选？大家可以参考一下

可以参考 deepswe 的测试，基本任何情况下都有一个 sol 或者 luna 的节点优于 terra： https://i.imgur.com/nayd5TH.png https://i.imgur.com/nddUacX.png https://i.imgur.com/9C5GWKm.png

3 天前

回复了 1874w 创建的主题 › OpenAI › 你们会开启 Codex 的 memories 开关，用来讲记忆带入到新对话吗？好用吗？

这玩意儿最大的问题是开了以后用你默认的模型在后台偷偷烧 quota ，如果你项目多那恭喜你，我之前一个 plus 账号啥都没做就把 5 小时的 quota 烧完了两次

5 天前

回复了 linlincie 创建的主题 › iPhone › iOS 27 beta3

多了个索引，然后 apple intelligence 多个 3g ，不知加了什么模块需要这个索引

10 天前

回复了 goumadantui 创建的主题 › 问与答 › 豆包为什么是神？

我说定型文就是好用
就很...你懂的吧

6 月 30 日

回复了 clacf 创建的主题 › 问与答 › 2026 年 6 月客观的评价下 glm5.2 目前的能力大概是什么档次？

用的 zai 的 coding plan （ pro ），opus4.6-4.7 水平左右吧，其实很难评价
因为国产模型一直是跑分高（跑分一般覆盖主流语言和应用场景）但是 corner case （比如冷门一点的语言）一直不如 a/和 oai ，数据分析能力也是差那么点水平，根据用途不同上下限差很远

6 月 29 日

回复了 92pretty 创建的主题 › 互联网 › 如何看待腾讯在 AI 大模型方面的全部落队？

你看小米就知道这个追起来难度不高了，腾讯等着你们钱砸的差不多了，市场差不多明确了再砸钱下场追也不迟，

顺带一提腾讯也不是没有自己 LLM 模型只是比较路边而已，也就是团队在，资源在，养着团队等就行了

6 月 29 日

回复了 hiboshi 创建的主题 › 程序员 › 现在没什么好用的 coding plan 了吗？

只有 cursor+composer2.5 组合, $20 的基础套餐就基本用不完了，$60 更是夸张到每月用个 2500M ，缺点是规划和前端差一些，规划用其他模型（比如 glm5.2 ）补上就行了。当然 cursor 只要用其他家的模型他的 quota 就会瞬间消失，

可能 cursor 做 coding worker ，opencode go 的$10 的 glm 做 planning 就是非常好的组合了

本来 codex 是个很好的选择，可惜 5.5 降智到狗都不用（一半以上的请求的 thinking effort 被限制在 512 tokens ），除非 5.6 出了不然不需要考虑

6 月 28 日

回复了 starlion 创建的主题 › 程序员 › AI 变化太快，概念层出不穷？ prompt engineering 到 context engineering 到 harness engineering 到 loop engineering 到 ... ...? 会到哪里？

这么多概念就是因现有的没法完整描述，以及有他的历史阶段性
prompt 试图解释的是如何有效的使用提示词驱动大模型，对应的是 2022-2023 最早期阶段 context 只有几 k,对话只能对个几段就必须截断的阶段，这个阶段能完整的跑个一两个 round 就不错了，所以才强调怎么在一个 round 里高效的输出结果。
context 对应的是第二阶段的 2024-2025,这个阶段里模型的上下文空间快速增长，让多轮的长任务成为可能，然后一个现象就被观察到了，就是 context rot, 上下文腐化，一个上下文里堆了太多的东西会影响 agent 表现，所以提出了 context engineering 用于解释如何合理的管理你的上下文。
harness 对应的第三阶段 2025 年末到 2026 年初，此时 agent 已经可以执行非常长的任务了，问题变成了任务漂移，此时 harness 解决的如何使用外部约束硬性约束 agent ，减少他的上下文漂移。
loop 这个我觉得才是有点没活硬整的部分，因为我认为 loop 本身就应该归入 harness 的一部分，虽然现在 agent 本质上就是一个 loop ，以及如果你学过控制原理就会发现不管是 harness 还是 loop ，最终的结构都是一个控制反馈回环。

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