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V2EX  ›  bwnjnOEI  ›  全部回复第 1 页 / 共 7 页
回复总数  124
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我一般先在 https://digvps.com/review 查查 今年用的是 Evoxt
9 月 24 日
回复了 blackantt 创建的主题 › Claude › 到底应该用 astra 还是 opus 5.5 来写代码呢?
这俩都订了 20 刀的并且用了快 2 个月

分啥代码

比如如果涉及深度学习/ML/LLM/Agent 等相关的代码肯定 astra 最好甚至比 fable5 好( 5.1 没用过),这还是在不自动路由的情况下

要是软件工程方面的肯定是 opus 更好而且 5.5 输出可读性提高不少,而且 anthropic 快 IPO 了这一段时间用量和智商都能坚挺一段

astra 应该对位的是 fable ,opus 对位 sol ,所以要是软件工程的话毫不犹豫 opus

但单论智能的话特别是在科研或通用智能方面看,我个人觉得 astra 是目前最聪明的,但是没有六边形战士。

不喜勿喷
@bwnjnOEI 欺诈筛查、内容审核、路由分配和风险评估等等
这玩意应用场景多得很
我看有人说是因为 20X 的用户两极分化用的少的 5X 就合适用的多的 20X 不够用,所以据说要推出 30X 的。
9 月 1 日
回复了 Joway 创建的主题 › 程序员 › 尽职编程: AI 编码时代的个体差异的来源
看到你也花大量时间在理解模型产出的文档上我就没往下看了因为我也一样。抛开这点,agent 失败的地方都是文档内容点之间的空隙,你也是吗?
很多人都撞在 usage limit 到 20 号,如果他 20 号重置就是*狗篮子*行为。所谓的重置不就是借未来的 token 吗,你说未来有 token 银行什么的我都信没准已经有好几家了。
我用 hermess 的 cron 定时向我爸妈微信提醒吃药和保健品但是不能像你的一样打卡 我试试
8 月 16 日
回复了 KedaArray 创建的主题 › 程序员 › AI 开发,框架的作用大还是模型的作用大
问题复杂度<模型能力,无法区分框架带来的收益

关于你的疑惑是因为最新模型通常是根据带有官方 harness 的 rl env 环境训练出来的

你需要构建/维护一套自己的测试集出来新东西都测一测也能缓解焦虑
“她是非互联网行业的,基本用不到啥 AI ,工作也比较清闲”这就是你的不对了,分手吧你俩不合适,至少你需要那种持续学习共同进步的,最好找个二次元女装大佬当女朋友那样 200 刀的会员“她”会很开心
8 月 5 日
回复了 ccai 创建的主题 › Claude › 被 Opus 搞崩了,想换 Fable 5,有靠谱中转吗?
在桌面端开 ultracode 能好不少 以及提示他让它以 ASD-STE100 的方式回复至少能读懂它的输出
7 月 30 日
回复了 zhuiyun041 创建的主题 › Claude › Claude 挂了?一直报错
桌面端的 code 能用
狭隘和猥琐地看,reward model 都是和 researcher 价值观对齐的,未来可能真就要么是 researcher 要么成为他们的性服务人员。
我刚在 x 上刷到这个东西叫 lumi 吧
7 月 25 日
回复了 blackantt 创建的主题 › Claude › fable5+gpt sol max, 2 个该怎么无缝切换/合用?
可以试试小众但轻量却不失优雅的 hcom 它是基于 hook 实现的
我觉得上面的角度都是应用层和软件工程的角度 换个角度可以了解下自我迭代 元代理 哥德尔机等概念。如果对 kv cache token 经济学有深入就更好了
现在都训练自己的路由器难的 fable/mythos 简单的自己部署的或廉价的模型,积累了足够多和高质量的业务数据再微调自己的模型,所谓的国内蒸馏美国模型也都大同小异,本质上是解决冷启动问题。但目前国内模型在不同纬度数据质量参差不齐所以比如 glm5.2 在个别几类问题上表现还有待提高,话说最近配合 zcode 用着还不错至少有那味了。
7 月 4 日
回复了 ryougifujino 创建的主题 › 程序员 › OpenCode 直接把 Mac mini M4 搞死机了
glm 5.2 配 zcode 更好一点
6 月 30 日
回复了 yippees 创建的主题 › 程序员 › 和大模型斗智斗勇的一天天
2 4 claude 和 GPT 也一样你可以用类似 code memory mcp 这种东西建立 ast 树并增量更新,其余的问题由于国内后训练和那两家还是有差距从强化学习环境到后训练方法都有差距 合成数据实际质量一般 像 3 这种 reward heck 程度还是高。
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