https://linux.do 论坛的话题更新通知频道。
Myth (@laipeng102) 在 原来上下文超过200k之后衰减这么夸张？ 中发帖

评测数据基本超200k之后得分都腰斩了，那这样的模型跑分结果还有可信度吗 
搞1M上下文也没什么意义了 徒增费用 
 [mrcr-chart-full-8-needle-2026-08-21 (2)] 
感兴趣的可以研究一下
@daxa 在 看到有人吐槽gpt，感同身受啊 中发帖

有没有佬有啥好的解决办法 
 [Screenshot_2026-08-21-12-19-29-950_com.xingin.xhs]
Akan (@Akanyi) 在 【RelayFor】事故公告 中发帖

这是通知贴，因此没有公益推广，不含链接，请勿举报 
主帖已有公益推广 

很抱歉专门发个帖通知大家，今天挂了的原因不是上游和号池的原因，是我的VPS提供商的母机硬盘炸了，我已经联系客服正在处理，迁移我的实例可能需要一些时间（游戏存档20个g，RelayFor数据库和日志一共40个g（不含佬们的Prompt，我们一直都不收集的）） 
很抱歉又拉闸了……
@haiqing 在 有没有可靠的租房平台啊 中发帖

个人对个人的平台，就像瓜子二手车平台一样，除去中间商一套差价🤣 
感觉现在租房平台真是乱啊，哪哪都是职业房产经纪人，青岛这边中介都是一个月房租
Leochens 在 GPT额度怎么回事啊这周感觉缩水好严重 中发帖

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20x用户 一天就干了24%，绝了，快速模式都不敢开。 
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测出来额度只有两千出头，缓存命中也少的可怜，各位佬体感如何
fahaiya 在 分享一个免费跑gpt1k图，API 中发帖

给你分享一个超级好用的跑1k图API哦，完全免费哒~ 
链接 
sk-M8nxN8ylgwnXIGtm8h2e5Unv2RJ9RLOavVPtBreXMzhWYlOG
今天你摸鱼了吗 (@GI5) 在 求助佬友们，公益站都用不明白了喵（多图） 中发帖

如题，我最近在L站领鸡蛋的时候以外发现了这个公益站，里面的模型很全，但是不知道为什么调用总是出问题 
在通过ccswitch接入calude： 
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大多情况是非流，偶尔流式传输也是error 
在通过ccswitch接入codex： 
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在codex里左右脑互搏，一会儿和我说有工具可以用，一会又说不对没有了 
真的搞不明白了，求求大佬教教 :bili_051: :bili_051:
𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷 (@lezishen) 在 画点美女2026821 中发帖

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蟹黄堡 (@Lame1255) 在 deepseekv4 flash 涨价受害者实锤 中发帖

梁子涨价让我的消费暴增 
平常也就养养小马-过一过资讯，价钱现在直接翻倍了！ 🫥 
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海绵丶 (@guliacer) 在 ZFB红包羊毛，需要有小米体脂称 中发帖

家里有小米体脂秤的 下载蚂蚁阿福APP 
给AI发送：一亿斤 
然后绑定小米体脂秤就可以领10元红包 zfb通用的
aaa3055 在 德国沃达丰注册时的问题 中发帖

https://www.talordata.com/ 这个网站薅的静态ip，sock5 一直无法链接成功 
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在3xui搭建sock5出口也是链接不上来
lizzzc 在 A股感想另一则 中发帖

真正具备强劲造血能力的企业鲜少急于上市，XX选择IPO，本质上是早期资本寻求退出套现的刚需。从产业周期来看，机器人赛道道阻且长；未来人形机器人行业必将繁荣，但届时的终局名单里是否还有XX，仍是未知数。
yezi 在 佬友们有啥简洁的浏览器推荐不？ 中发帖

除去主流常用的浏览器，有啥小众简单的吗？
小肉包 (@hjianing424) 在 俄罗斯中转站有没有推荐的 中发帖

rt，国人开的中转站模型参差不齐我想试试外国人开的
terry (@terryliu) 在 【GPT周限】关于GPT周限额度我有一个发现 中发帖

关于GPT pro20x周限额度我有一个发现： 
按照估算额度，目前发现如果缓存命中率高，额度会多一些。 
命中率：93    估算额度：2300+刀 
命中率：95    估算额度：3100+刀 
不知道为什么。 
你们有什么发现吗？
Anny (@annyc) 在 大肥鱼的思考。。。 中发帖

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只会吃白饭的大肥鱼真可爱。。。。。。。。。
CBYellowstone (@CberYellowstone) 在 Codex 中的 GPT 5.6 系列模型默认上下文已增加到872000 中发帖

该提交已经包含在今天早上发布的149版本中。 
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jerry (@jerry2262) 在 使用 AI 后的一点思考 中发帖

现在的大模型评价标准有一个越来越明显的偏好：让模型在长线任务上、在完全没有人类反馈的情况下，自主地把 benchmark 分数推到更高，它们都在奖励同一种能力——给一个目标，给足工具和环境，剩下的全部自己来，直到任务达成。 
我对这种偏好有一个疑虑。为了"长线自主"而训练的模型，在任务的中间节点会按照优化目标充分剥削局面：它倾向于做出只为当前目标服务的特化决策，因为那样做能让它在后续拿到更高的分数。但真实世界里很多有价值的东西没有明确的结束节点，一个系统必须保持继续演化的可能性，这就要求过程中框架始终“干净”。模型似乎没有"保留余地"的意识；或者说，它在"保留余地"和"把某一点优化到极致"之间，建立不起良好的平衡。 
虽然确实可以通过打磨提示词、反复交互来改善以上的不良表现，但我感觉这些都只是治标不治本的手段，问题的根源还是在于模型本身。 
以上只是我个人一点臆想，想听听各位佬有没有相关的...
月踏流云 (@flyingmoon) 在 【求助3级大佬】亲友想要进L站一睹芳容，但是我的邀请链接进CD了 中发帖

我把亲友的邮箱发您，替我邀请一下，感谢佬友
wangmt 在 佬们，狗狗加速还有90GB的流量，明天就要过期了，帮我蹬一下吧 中发帖

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After
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