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回复总数  386
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100 亿其实也不多啊,我光是一个 codex 都跑了 400 亿了...
另外凡是觉得长期任务不行的都可以看看 openai 说了啥: https://openai.com/zh-Hans-CN/index/harness-engineering
阿里说不行,openai 说行,你说有没有一种可能其中一个有点菜
之前都大赦过一次了,这是来晚了
3 月 8 日
回复了 mcfever 创建的主题 OpenClaw 我实话,我真不建议你现在就去养 小龙虾
龙虾的概念是对的,就是东西太糙了。不过我建议有能力的现在可以写自己版本的龙虾,更符合自己的需求
3 月 7 日
回复了 moudy 创建的主题 Apple Macbook Neo CPU 性能可以啊
@hguandl 今天看到的消息是说 tsmc 的产能不够, 只能改成用 a18pro ,不过说起来就这个定位的上网本可能 a19pro 和 a18pro 真的区别不大
3 月 7 日
回复了 Livid 创建的主题 OpenAI GPT-5.4 Thinking 依然过不了洗车测试
我是搞明白 gpt 为什么出错了
因为他默认你是去叫店员过来洗(也不知道他为什么认为这是普遍现象)
https://i.imgur.com/jtl2ecR.png
3 月 4 日
回复了 hc9527 创建的主题 程序员 如何判断一段代码是不是“古法编程”?
注释,文档写的异常完整,那基本就是 ai 作品了
@cskeleton SO 转行给大模型厂商卖数据去了, 虽然不知道他们能卖多久就是了
那反正很快也不会去读这些代码了,优不优秀没有区别,更何况这个优秀很大程度上是对于读者是人而言的
很简单,如果多次 review 不通过就要不通过的那边给方案,然后反向 review 他的方案
我也准备尝试 agent 全自动开发游戏, 虽然我准备搞像素风的
3 月 1 日
回复了 BelovedOne 创建的主题 问与答 应用程序会不会成为历史?
不会,at the end of the day, 你总要有一个方法和 ai 交互,而口述/打字绝对不是最好的那个,应用程序只是会变成新的形态而已(以你举的例子就是即抛型的)
2 月 28 日
回复了 slmaaw 创建的主题 随想 我觉得古法编程是一种乐趣
古法之所以叫古法就跟传统文化传人一样, 不是说他没有意义而是没有效率。
以及按我的理解公司做项目 成果和效率 > 意义和成就感,
当然自己的项目想怎么玩就怎么玩
@hrzlvn #46 趁现在讨论还有意义?😂,至少你现在对话的还是人类哈哈哈
2 月 24 日
回复了 stinkytofux 创建的主题 全球工单系统 智谱 GLM-5 是不是来搞笑的?
我倒是比较好奇, 智谱这几周在 v2 上都给骂成什么样了
是什么让你决定继续去买的
一些评论:
2022 ai 最多完成个补全
2023 ai 最多改几个文件,还要复制黏贴麻烦的很
2024 ai 写一个 demo 差不多了,玩具而已
2025 ai 根本搞不定复杂的设计和屎山代码的生产老项目, 还有出问题了谁来背锅?
2026 ?

人要向前看的, 这玩意儿 4 年前还是个补全代码都能出错的东西,你可以说 boris 自卖自夸在那里暴论,但是趋势就是 agent 开始趋向于自动化,自我完善化,agent 组织架构化( kimi 的 swarm, cc 的 agent team, codex 的 spawned agent ),这里同样有另一个 openai 实践完全自主化 codex 完成大型项目的例子: https://openai.com/index/harness-engineering/,

还局限于讨论屁股坐哪里我觉得意义不大,讨论讨论人类位置应该摆在哪里,HITL 应该做到什么程度,agent autonomy 应该给多少权限才是今年的话题
2 月 23 日
回复了 hlwjia 创建的主题 Codex 感觉 Codex 没有 Claude Code 那么耗 token 啊
codex 现在送 2x 的用量这是其一, 然后 codex 最出色的是他的 auto compact 系统,他自己知道什么时候该 compact 而不是非得等到一个窗口用完才 compact ,最后 codex 本身比较少 verbose ,也是省 token 的一环
那确实,之前在红迪上看到有人拿 seed dance 2 把妹非妹的崩坏集给重置了,这套东西再可控一点恐怕很多厕纸的外包就会大量使用这种方法来生产内容了
2 月 21 日
回复了 Winner4good 创建的主题 问与答 求文档 ai 率查验工具
没有 这些都不准,因为 ai 检测相对准确只有两种方法 1. token 级别的水印(需要提供商主动加入) 2. 开源模型知道本身 token 的分布

而这些网站/工具本质上就是拿大量的 ai 生成文章训练分类器,或者辅助通过检查文本困惑度和突发性来提供更强的 ai 文章信号,问题在于 llm 模型更新速度太快,每一代的新模型又是重新训练和微调的,基本上这些网站工具是很难跟得上进度的,准确度基本和扔硬币差不多

这个问题不应该使用工程手段而是应该通过管理手段来解决
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