Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы.
Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой...
В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу.
Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности:
1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть.
2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить.
Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где?
#games
Codex Chronicle research preview
https://x.com/thsottiaux/status/2046291546325369065
Codex 今天更新了预览研究记忆功能,直接利用屏幕的上下文来改善和增强记忆,结合 Computer Use 插件 Combo,真正能够随时如意地看到和操纵你的电脑,加速自动化。
设置的个性化中开启。目前早起测试消耗大,不过今天也重置了 quota。现在面向 PRO 及 Mac 用户开放。
Context 重要性毋庸置疑,是所有所见所得。这个操纵最开始使用 AI 语音软件 VoiceInk 的时候貌似也有屏幕上下文的概念。
#codex
⚡️Скоро новости будут выглядеть так:
— Сегодня вышло 3 SOTA-модели
— Пока вы читали этот твит, они уже устарели
OpenAI выпустили GPT-5.3-Codex
Модель лучше справляется со сложными задачами разработки и может долго вести большие проекты без потери контекста.
Это полноценный агент, который может планировать шаги, работать с инструментами и действовать в реальном рабочем окружении.
Работает быстрее предыдущей версии и при этом сильнее в рассуждениях.
Подходит не только для кода, но и для анализа, исследований, документации и продуктовых задач вокруг разработки.
OpenAI фактически использовали Codex,чтобы создавать сам Codex - модель участвовала в собственном цикле разработки.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
@ai_machinelearning_big_data
#openai#codex
✴️OpenAI снова перевыпустили Codex, теперь как нативное приложение под Мак
Здесь можно вести несколько задач параллельно, изолируя изменения каждого агента через worktrees, собирать «навыки» из ваших инструментов и правил, а также запускать автоматизации по расписанию — всё в одном месте.
Из коробки доступны ключевые сценарии:
• Многозадачность без конфликтов. Работайте с несколькими агентами параллельно, а изменения держите изолированно с помощью worktrees.
• Навыки (Skills) как переиспользуемые блоки.Пакуйте инструменты и договорённости в готовые способности и подключайте их в проекты за минуты.
• Фоновые автоматизации.Делегируйте рутину: настраивайте запланированные воркфлоу, которые крутятся в фоне без вашего участия.
Доступность и лимиты: Codex уже доступен на macOS; Windows — скоро. На ограниченное время Codex входит в ChatGPT Free и Go, а для Plus/Pro/Business/Enterprise/Eduудвоены лимиты — в приложении, CLI, IDE-расширении и в облаке.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#chatgpt#codex
™️Codex 0.40.0: GPT-5-Codex по умолчанию и умнее работа с контекстом
Перевод с англ. Обновление Codex 0.40.0 сосредоточено на стабильности и удобстве девелоперов: модель GPT-5-Codex теперь по умолчанию, контекст автоматически «компактится» при больших объёмах, лимиты прозрачно видны, а код-ревью стало гибче.
Что изменилось:
🟡Default-модель: теперь GPT-5-Codex.
🟡Авто-compaction: для GPT-5-Codex срабатывает при 220k токенов.
🟡/status: показывает usage limits.
🟡Новые /review: ревью конкретного коммита, против базовой ветки или по кастом-инструкциям.
🟡MCP таймаут:60 c по умолчанию; настраивается в config.toml через tool_timeout_sec для каждого MCP-сервера.
Подробнее в релизе:GitHub — Codex v0.40.0
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#chatgpt#codex