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前两篇文章,我们讨论了产品决策,浅聊了开发技术,如果不来点更深入的硬菜,对开发人员不太过瘾,随着越来越多的公司入局AI,市面上的模型已经非常多,而且保持着较高的更新频率,那么着手开发时该怎样选择?
今年5至6月,一批 OpenAI 智能体将德国技术维基 DseWiki 变成跨任务的共享留言板,累计写入约1.8万条内容。独立研究者8月底偶然发现并曝光,但 OpenAI 数周前已知晓。公司在确认事件
前天晚上我用了一张重置卡,昨天一整天都在用 GPT-6 。模型档位还是跟之前一样,根据开发任务在中、高、极高、最高之间切换,Codex 的配置也没有改,上下文大小依然是默认的 258k 。 结果昨晚额度就直接用光了。今天早上看了一下使用情况,昨天一天一共用了大概 2.7 亿 Token 。 比较奇怪的是,我之前用 GPT-5.6 Sol 时也是差不多的用法,档位同样会根据开发情况在中、高、极高、最高之间切换,每天大概也是 2 ~ 3 亿 Token ,但一般能连续用三四天才会把额度耗完。 这次换成 GPT-6 后,差不多的使用强度却一天就没额度了,所以想问一下:是 GPT-6 的额度消耗/价格
现在用的那个全网崩的时候也崩,应该是真的,价格也不便宜,就是支持好差,陆续充了四五千了,客服还是基本不理人
在使用 AI 工具时,我们常常会围绕一个问题反复追问。尤其是网页版 AI,随着对话上下文不断累积,答案会经历多次调整和补充,直到某个时刻,终于得到一个准确、真正解决问题的回答。 但问题在于:这个来之不易的准确答案,往往被淹没在漫长的对话历史里。 下次再遇到类似问题时,我们可能又要从头开始描述背景、重
按量池开放,面向 Codex 重度用户:* 纯 Pro 池* GPT-6 / Codex 全模型可用* 全场 0.2* 长期大用量 最低 0.15* 高 RPM / 高并发* 按量计费,不限每日额度* 24 小时放心跑适合长任务、重度开发、多任务并行。有量直接说需求,长期用价格更好谈。[地址] : https://codex.zhuanyedaili.com[联系方式] :QQ 群:1106944249 https://codex.zhuanyedaili.com/scripts/codex-qq-group.jpg
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几个月没用 win 电脑 怎么会这样。。。。。。按照 ai 提示 各种补丁修复 清理缓存重装还是不行。。。。 hp 家庭版系统 hp 电脑。。。。 你么没有遇到过吗、、、。。。 win 电脑和我我的 mac 电脑都是靠 google drive 连在一起的。。咋整
workbuddy 的混元 3 模型,之前免费期用的还不错,感觉不比其他模型弱,一度让我重拾对混元模型的信任,结果今天调了一上午的 UI ,结果午睡前跑了个命令,一觉起来发现 UI 给我改的面目全非(ノ`⊿´)ノ。让回退,说某个文件删了,他没办法还原,让我自己从备份还原,这就是不看 ai 思考的后果吗🥲
ChatGPT 当军师,Codex 干实事。一个出主意,一个撸袖子。让 ChatGPT 网页额度也出份力,试试把 Codex 的 Token 花在刀刃上。
我也做了个插件(支持 chrome 和 edge),为了能直接同时向多个 AI 问同一个问题。免登录,无需 TOKEN 。 这是站点:www.duodaai.com 。 多答 AI ,一问多答。 当然 V 站伙伴们,肯定会送码,留个邮箱就行。 如果能方便大家使用的,后续需要其他功能,咱也能添加。 第一次接合 AI 开发,有什么不足之处,还希望大家多多见谅,同时也欢迎大家多提建议,谢谢。
使用 GPT-6 Astra 模型 请立刻更新你的 Skill 与提示词 OpenAI 研发人员@pvncher发文,现在的 GPT-6-Astra 越来越强,以前那些强制读全仓、频繁跑测试的 Skills 早就变成拖累上下文的负优化!过去为了让旧模型少犯错加上的规则,现在可能已经过时,甚至开始限制
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面向数学建模竞赛参赛新手的赛前备赛第一课:从认清国赛赛制与三天赛程节奏入手,用流程图直观拆解「问题分析 → 模型假设 → 建立模型 → 求解验证」的建模六步闭环,并讲透 AI 使用规范、MD5 提交与避坑清单这些决定成败的细节,帮你把每个环节都安排得明明白白,稳稳走完从组队选题到论文提交的最后一公里...
Apple ID 从港区转到美区,充值礼品卡购买 GPT 的订阅时,弹窗提示需要 Apple 确认,订阅失败。 求广大 V 友推荐一下靠谱的代充平台,多谢。
账号是(Google AI Pro) 关联地区是新加坡。 请求 gemini 模型都是 报错 FAILED_PRECONDITION (code 400): User location is not supported for the API use. 使用 claude 模型可以,有知道为什么的吗?
最近开源了我做的 Agent 项目 Morphz ,想和大家讨论一种不同的上下文组织方式。 它最核心的特点是:Agent 通过上下文事务,自主维护自己的结构化上下文,决定哪些内容需要保留、修订或退役,不依赖会话历史的 compaction 。 比如,处理完一份构建日志后,Agent 可以在同一笔事务里记录故障判断、更新阻塞项,再把已经处理的日志移出活动上下文。原始日志仍然保留,需要时可以召回。 Morphz 也支持多个执行线程共享上下文,通过事务协调修改。这些线程属于同一个 Agent ,可以并发推进不同工作。 我写了一篇文章,具体介绍上下文事务、容量维护、前缀缓存,以及跨任务记忆实验: 不用
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