已收到官方补偿 

综合了更多消息，看来真的是草台班子 https://linux.do/t/topic/3008252

现阶段的办法应该就是在 AGENTS.md 定义清楚“清理”是什么意思

打错了，已更正

Engram 卸载到 RAM 以后，剩余的权重 + KV Cache 可以勉勉强强塞下

5x 的内部名称是叫 pro lite，看来要变成大杯、超大杯的思路了

5x 的内部名称是叫 pro lite，看来要变成大杯、超大杯的思路了

学校合作的银行有的可以线下办理用于留学的信用卡

希望未来 DeepSeek 视觉能力起来以后，可以自己解析自己 现在 Astra 的额度消耗量太恐怖了

直播训练 LLM，至少大厂好像还没干过 ---  显存用爆了？ --- ![图片](https://cdn3.ldstatic.com/optimized/4X/2/0/f/20f57a3

 有可能会还给你

难道这是在用二分法探索让用户负载刚好匹配服务能力的价格嘛 ^-^

如果只是交接文档的话，可以当成日志、按日期命名，这样旧的自然就不去多注意了。 如果更像 wiki 的话，那确实需要有一个机制定期维护一下。

主观上感觉不一样的事情，就可以开一个新对话了。 个人建议更好的做法是在 AGENTS.md 规定一套让 AI 自己记录工作进展的机制。这样哪怕是做到一半的工作，开新对话也不会有负担。 毕竟压缩的本质就是把当前的工作情况给浓缩成一段文字。而你有一整套记录库的话，更不容易丢失信息，还可以人工检查记下来的有没有偏离正确方向。

或许更准确的理解是：用 Python 写了汇编代码和工具，再用这个工具生成机器码

在作者官网下载 Snow Shot | Work elegantly and efficiently, every time 怎么有杀毒软件报警了 VirusTotal

之前小模型的上下文是 1M，大模型反而变成 256k 了？

慢慢看了一下，里面细节还挺多的。 顺便一提，用 WebP 动图就能在论坛的限制范围内上传了： 

做了第2版，看看如何 提示词：  GPT 5.6 Pro (v2)： share.concentrate1.com DSpark 原理交互课｜让大模型少跑几趟 面向 Transformer

我也有类似感觉，直到搞明白了正确的阅读顺序以后，才逐渐变得清晰。我再试试看能不能通过提示词优化一下。

方法没问题，这就是官方推荐的  额度消耗要具体问题具体分析，比如一个任务如果在原来压缩上限稍多一点就能完成，那这样算下来可能还会省一点额度

2026年以后都不太稳定，有时候连着问、分开问都会不一样，不同推理强度也有区别 > 首先是最简单的直接问： > [image] > [image] > 显然，这不像是靠谱的样子。 > 于是，我换了种问法： > [image] > 可以看出，到2025年6月就停了。 > 再把推理强度拉到极高试试看： > [image] > 截止时间变到了2025年底。 > 然后我再去问轻度思考，也继续问出来直到20

研究了一下，实际截止时间在今年年初到5月左右 > 首先是最简单的直接问： > [image] > [image] > 显然，这不像是靠谱的样子。 > 于是，我换了种问法： > [image] > 可以看出，到2025年6月就停了。 > 再把推理强度拉到极高试试看： > [image] > 截止时间变到了2025年底。 > 然后我再去问轻度思考，也继续问出来直到2025年底的新闻。 > 那么这就是极

难道是官方出现了什么紧急情况，导致其他定时发布的措手不及了 搞不好可能不仅仅是技术问题

thenewstack 虽然不是最有名的，但好歹也是正经的媒体

现在报的这些都是正经的美国主流媒体

你可能被翻译坑了。实际的意思是，用近乎免费的 Luna 干活，让 Fable 作为指导，从而在节省费用的同时发挥旗舰模型的能力。 

估计是因为讯飞没啥存在感，所以就算出事了很多人也不知道 不过这里讨论的是本地模型，除非往里面故意投毒，不然商业层面的事情也没啥影响吧

我研究了一下，可能是草台程序把全局配置里的 config.toml 写错了 解决方法是把这个文件备份、改名。这个时候应该就能启动了。 启动之后再让AI自己检查具体错在哪里（或者发到网页会话里也行）。