GPT-6 发布“Better prompt cache”,提示词缓存,带来了什么?
“新故相推,日生不滞。” ——王夫之,《尚书引义·太甲二》[1] 模型收到的每一次请求,都会由“旧(上下文)”与“新(提示词)”进行交接。 Prompt Cache 要处理的就是这交界处的一笔账:旧的
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“新故相推,日生不滞。” ——王夫之,《尚书引义·太甲二》[1] 模型收到的每一次请求,都会由“旧(上下文)”与“新(提示词)”进行交接。 Prompt Cache 要处理的就是这交界处的一笔账:旧的
最基础的,去广告,优化开机速度、运行速度 还可以想办法做成agent的边端设备 集思广益,还能怎么玩
事件:证书机构 eMudhra 的 8 根中间 CA 私钥被证实外泄,安全研究者用私钥签发消息演示、甚至展示了伪造的任意域名 TLS 证书。Mozilla 10 月 17 日接报后 3 小时内完成 Firefox 拦截,10 月 20 日全平台处置收尾。 浏览器无感,运行时要动手。Firefox、Chrome 用户被 OneCRL/CRLSet 静默保护;但 Go 官方以 URGENT 轨道发布 1.27.3 与 1.26.10,在标准库验证器里硬编码 8 个密钥哈希过滤——只在用新版重新编译后才生效,已发布的二…
贼贵
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之前在某行业第二梯队厂里工作,做过campaign,用户拉新,社媒,数据都还可以的,也有结果能拿出来。现在出来跟朋友一起搞项目算是创业,给我搞麻了。感觉之前擅长的做的好的啥也不是,套用在创业项目上p用没有。之前在厂里,也就为了交作业,有用的没用的刷刷数据都过的去,跟朋友出来自己干了,刷数据也没啥意义了。天天盯着数据愁的发慌。。。。。像无头苍蝇一样,不知道怎么搞流量,怎么搞用户。。。。。
【摘要】我花了一天时间,将 Web 组件库完整移植成原生 Avalonia 组件库,提供跟 Web 完全一样的体验 大家好,我是 token,最近我开始实验我的 AI Coding 方案。在此之前我已经落地了很多商业级产品,这次我尝试验证:使用 AI 完整复刻 Web 端的组件库到 Avalonia。这次可 阅读全文
Workrun 正从可视化编排转向对话式自主编排。本文分享这次重设计的产品思考、Agent 分工与工程实践,探讨 AI 时代工作流工具的新交互。
从预约改期看 Agent 工具粒度:把不变量留在权威服务 用户要把九点的预约改到十点。模型选择了“修改结束时间”,接口返回成功,于是原本九点到十点的预约变成九点到十二点;资源占位仍是九点到十点。数据库
具备当下所有 AI 工具( codex 这些)的基本能力,读文件,写文件,操作浏览器,网络搜索,终端,多 agent ,提问等 基本是应该对齐了第一梯队的 harness 能力 相比其他 codex 这里产品的区别点在于 “专门服务于办公文件( word 文档,ppt ,excel )”这类场景(就是纯粹)吧,有如下优势 1.设计了对应的专属工具,所以理论上应该会比用 skill 的方式去改文件更省 token ,更快吧; 2.在预览方面做了一些 ui 的小巧思 diff 查看(支持办公 office 三件套的)…
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