Codex:你这个? 是对的
Codex:你这个? 是对的
黄健楸的文章
Codex:你这个? 是对的
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之前用AI复刻过RoamResearch的大纲跟同步功能（图一），并且私有部署在
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微信在灰度测试方言“小游戏”，会采集数据，供给语音相关模型训练。看来是想赶超豆包
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去年年末后，有些人已经不手写代码了，那也不叫编码，或许得叫模码
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我觉得Gemini肯定有很多小红书语料……
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Codex可存重置。Tibo再次表示团队没有查出任何额度下降的地方，并且给出了可存重置，说是庆祝20M用户 我个人提出，可以自行根据日志去计算1%额度等效多少token，至少说明额度跟token的比大致是固定的。 （真搞“新”花样了，之前暗示过一下，见图二）
Codex可存重置。Tibo再次表示团队没有查出任何额度下降的地方，并且给出了可存重置，说是庆祝20M用户
我个人提出，可以自行根据日志去计算1%额度等效多少token，至少说明额度跟token的比大致是固定的。
（真搞“新”花样了，之前暗示过一下，见图二）
Codex可存重置。Tibo再次表示团队没有查出任何额度下降的地方，并且给出了可
Codex可存重置。Tibo再次表示团队没有查出任何额度下降的地方，并且给出了可
![DeepSeek官网的识图模式，会随机把梁文锋识别成其他人，打上水印效果更佳。
图三终于正常了
图四识别成最帅官员[吃瓜]然后死机了 ](https://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/a184b4c290ec1e7c1790dc9c03ec07e5.jpg)
DeepSeek官网的识图模式，会随机把梁文锋识别成其他人，打上水印效果更佳。 图三终于正常了 图四识别成最帅官员[吃瓜]然后死机了
DeepSeek官网的识图模式，会随机把梁文锋识别成其他人，打上水印效果更佳。
图三终于正常了
图四识别成最帅官员[吃瓜]然后死机了
DeepSeek官网的识图模式，会随机把梁文锋识别成其他人，打上水印效果更佳。图
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DeepSeek长眼睛啦。经过昨天DeepSeek Harness的预告，deepseek-v4-flash-vision-exp真来了。token单价跟普通flash一样，单张图片上限384个token(800×800像素)。 DeepSeek小键盘正在实际验证新版Harness 到时发布0.2.8后，就能用了。 等不及的话可以自己配Harness。
DeepSeek长眼睛啦。经过昨天DeepSeek Harness的预告，deepseek-v4-flash-vision-exp真来了。token单价跟普通flash一样，单张图片上限384个token(800×800像素)。
DeepSeek小键盘正在实际验证新版Harness
到时发布0.2.8后，就能用了。
等不及的话可以自己配Harness。
DeepSeek长眼睛啦。经过昨天DeepSeek Harness的预告，dee
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最近不少网友声称Codex额度“暗改”。 Tibo回应说没暗改过，还说：「我们确实注意到的是，在与受影响的用户交谈时，许多人都在使用sub2api。将订阅转换为API流量，然后重新提供或在多个用户之间共享，这种做法是我们不支持的，这种使用类型会被我们的防欺诈系统标记。」 其实重点是“多个用户之间共
最近不少网友声称Codex额度“暗改”。
Tibo回应说没暗改过，还说：「我们确实注意到的是，在与受影响的用户交谈时，许多人都在使用sub2api。将订阅转换为API流量，然后重新提供或在多个用户之间共享，这种做法是我们不支持的，这种使用类型会被我们的防欺诈系统标记。」
其实重点是“多个用户之间共
最近不少网友声称Codex额度“暗改”。Tibo回应说没暗改过，还说：「我们确实
最近不少网友声称Codex额度“暗改”。Tibo回应说没暗改过，还说：「我们确实
Codex用了sb jsonl来存数据，导致我分析数据只能慢慢读文件，而不是写几个SQLite完事。而且它是按日期存储文件的——如果用户动了上周的任务，它可能会改历史数据。 也就是说，我不能假设用户以前的任务不会改，然后缓存就完事…… 神奇的是，这也导致有人觉得Codex慢，特别是喜欢用长会话的，上周的
Codex用了sb jsonl来存数据，导致我分析数据只能慢慢读文件，而不是写几个SQLite完事。而且它是按日期存储文件的——如果用户动了上周的任务，它可能会改历史数据。
也就是说，我不能假设用户以前的任务不会改，然后缓存就完事……
神奇的是，这也导致有人觉得Codex慢，特别是喜欢用长会话的，上周的
Codex用了sb jsonl来存数据，导致我分析数据只能慢慢读文件，而不是写几
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「模型纪年」新增外部AI测评列表， 网页链接我个人看得比较多的是Artifici
「模型纪年」新增外部AI测评列表， 网页链接我个人看得比较多的是Artifici
「模型纪年」新增外部AI测评列表， 我个人看得比较多的是Artificial Analysis、OpenRouter Rankings、大模型竞技场（Arena.ai）。 这样可以节省一些工作，不用重复跑一些跟公开评估集类似的任务。 但考虑到细分场景很多，且偏好影响很大，这些只是一个参考维度，不要作为定论
「模型纪年」新增外部AI测评列表，
我个人看得比较多的是Artificial Analysis、OpenRouter Rankings、大模型竞技场（Arena.ai）。
这样可以节省一些工作，不用重复跑一些跟公开评估集类似的任务。
但考虑到细分场景很多，且偏好影响很大，这些只是一个参考维度，不要作为定论
小时候看过一副漫画，售货机出现了一款「难喝饮料」，结果大家纷纷好奇尝试。但我找不
小时候看过一副漫画，售货机出现了一款「难喝饮料」，结果大家纷纷好奇尝试。但我找不
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