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20. lappuse no 60 · 719 ziņas
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北京晚上骑车车体验还是挺好的
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ping0.cc被曝利用WebRTC静默上报用户真实IP https://www.nodeseek.com/post-674661-1
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一位女士突然出现在台球厅里寻找她的丈夫,她看到他坐在那里,似乎有点醉了,便走上前去,做出了一个出人意料的举动,让所有人都大吃一惊 @友谊翻船实验室: 发布视频 播放量:27.78万 弹幕:1188 评论:1968 点赞:3.26万 投币:952 收藏:8111 转发:4887 发布日期:2026-03-15 04:00:00 上传日期:2026-03-14 06:30:31
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确实,人生两个时候有必要穿得好看,一个是结婚,一个是下葬。而殉情可以一次性满足两个愿望。
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为什么张雪峰那么有钱还天天吃外卖? | 原文
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经过和多个群友之间交叉对比的体感来说,现在 Codex CLI 里公认的按 Coding 和语言 (说人话的) 能力排行: GPT-5.2 > GPT-5.4 >= GPT-5.3-Codex > GPT-5.2-Codex > ... 以防有人不知道为什么这么排序: 目前一般认为带有 -Codex 后缀的模型一般都是不带后缀 (如 GPT-5.2) 主模型的微调+一定程度裁切剪枝后的「参数量较小」的小模型,无论是工具调用还是智力,都打不过不带后缀的主模型。 然后 GPT 5.2 虽然表现不错,但 “可能是参数量较大” 或其他原因所限,其推理速度一直都很不理想,甚至一直被诟病 — 于是 openai 灵机一动:将 5.3 和 5.4 的参数量规模一缩再缩... 于是后面版本迭代的最大目的不再是「提升模型上限」,而转变为了 「加快推理速度」 「降低 TTFT 延迟指标」。 当然这也不是 OpenAI 第一次整出这样的活,不知道有没有读者觉得以上文字 “非常眼熟” 呢? 对,这和 GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o 时期的套路就是几乎一模一样的: 先提出一个能力非常强的底座模型,随后随着用户数量的提升,就开始提出一个 “提速但不怎么涨价” 的 “Turbo 版” (缩参数量 降低智商) 模型、增加多模态输入但又偷偷缩小参数量的 4o -------- 另外对于 5.2 之后的模型越来越不说人话的问题,目前很多说法认为是因为 “提升 Agentic / Coding 能力” 而不得不做出的牺牲,不过这个观点还是有待进一步观察
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衡量一个 Coding Benchmark 榜有没有水分的一大指标:它的 GPT-5.2 是不是排在 5.3-Codex 或者其他 -Codex 后缀模型的前面 5.4 可能比 5.2 差 但 *-Codex 绝对是比 5.2 差的 如果你对这个结论很疑惑?可以看看 https://t.me/hatschannel/2857
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用 Nekogram 的有福了 https://thebadinteger.github.io/nekogram-phone-exfiltration/