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是个负责的家长啊, 小孩子多练练体能 球类运动挺好的, 轮滑不知道会不会影响脚步发育, 着凉发烧也是好事, 至少以后知道出汗了别着凉
长久旅行还是房车适配, 不然后排平放+车顶帐篷早该流行起来了, 澎湃适配是那种出去玩最长也就一周的短露营型基地车,
一部分是夸大其词渲染问题, 另一部分是模型逃逸很曹丹啊, 不知道什么时候他就自己跑出去读答案了, 爬虫行为还会自我迭代, 有了视觉能力以前的验证码什么的也无效了, 轻轻松松吃满带宽爬走数据
没毛病, 近 10 天, 测试 opus high| sol high 明显流口水, 指令遵循能力下降, opus 到 max 反而更省 token 了, 但也有点蠢, sol 慢得一逼, 已经不想用了, 干啥都半小时起步
想问下你们是怎么切换模型的, 都是用的 cc 还是说 cc+grok build 这么弄, opus 设计好 md 以后就让 grok 重新读任务 md 然后工作? 我这边主要是有不少上下文的任务, 下一个脚本都很依赖上一步的数据架构和内容, 每次让 AI 去读一遍设计也挺费 token 呢
自从开始用 sol 了, 每天中转站都得 50 块, 真的心疼钱. sol 也开始降智了, 难绷
刀法精准, 为了从各个地方抠带宽吧, 雷电 4 的 40G 性能也挺难用满的, 以后估计 max 芯片才给雷电 5, ultra 芯片可能以后计划着上光通路互联?
没有文档上下文就还是要求他们联网列证据吧, 你看到的就是模型幻觉问题, 越短的问题要求的隐含知识量越大, 你觉得是基础问题, AI 可没有这经验
同上, 我想到个笨办法就是有能接入 PC 开关跳线的 wifi 开关, 再接中枢控制. 米家的开关便宜十几块就有了, 我看到个能开发 api 的要一百多