Anitra

[Anitra @Anitra872487]

@leo114119 实则是每天无穷无尽的codex小版本更新😆

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@thsottiaux Constantly granting resets is like drinking poison to quench your thirst:
The service fails to satisfy users → resets are granted → server load increases → the service becomes even worse.

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@Spleap17598 我就是做A股趋势+长线投资的大学生，身边有类似投资思维的同学凤毛麟角，就算玩，也是短线赌博性质的。投资需要投入大量的精力和时间去学习研究，并不是什么非常愉快的事情

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@realchendahuang 绝不可能，GPT至少需要思考一分钟😅

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@YxzRainy 其实，普通任务dsv4.1f真挺好用的，不知道有没有人赞同的。数万行的巨大代码任务只是非常一小部分的需求，大部分平时还是处理处理文档表格，搞点小玩意儿

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@qi_shuai73288 @AISuperDomain 是不是平时额度就用一点点？

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@YxzRainy 有什么悬念吗？肯定是Fable5.5啊，6.1Astra能打过sonnet5.5就是超级惊喜了。除非oai直接端出bel。但万一bel也是一坨那就好笑了😆

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@leo114119 国模的前几名都是跑分王，根据我平时的使用体验，我认为顶端国模的真实智力在这个榜上应该在40-45左右（GLM5.3、K3、dsv4.1f），GLM5.3偏高，dsv4.1f偏低

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@intqwq 还要加上短视频和贷款才正宗😆

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@YxzRainy 反馈多是因为GPT和codex实在太难用了（相比于claude）😅

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@CoraliePlanck6 @shio_vinyl @thsottiaux

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@thsottiaux Codex is already bloated with features. Focus on subtraction, not addition.

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@thsottiaux @hugospdx When you’re short on compute, please limit the number of requests instead of quietly degrading the model’s performance. Knowing I won’t get a result is far better than using up usage and then receiving a garbage result.

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@TJwithAI 估计又是一个oai颅内高潮但实则无人在意的小功能

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@leo114119 或许这就是claude模型对指令理解更加“人性化”的原因之一吧

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@linbinricky @Fei2411 扩产也有客观瓶颈，而且中国似乎并不想举国之力押注AI，基本还是个能跟上就行的态度

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@Fei2411 还有一个好办法就是武统台湾，把台积电直接炸烂，这样英伟达就交付不出卡了，美国模型厂商被迫减缓新模型研发速度。但这将会是最后玉石俱焚的手段

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@Fei2411 因为随着模型规模扩大，中国厂商已经没有足够的卡来训练模型了，2026年英伟达和昇腾新增FP8算力的差距达到了十倍以上，中国能从合法渠道拿到的卡的性能最多只相当于阉割版的B200（昇腾950），可是北美厂商已经在用R100了。要承认客观物质差距，放弃人定胜天的幻想

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@klarkxy @Fei2411 如果说qwen是跑分王，那mimo就是跑分王中王promax

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@ubbuduiduidui @changzer 家里人如果喜欢喝酒，多放几瓶茅台也无可厚非吧；至于冰箱，我家的冰箱也这样放饮料和调味品啊，有什么问题吗？