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Compilation 贴吧
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更新了我九年前的一个 App,修复了 CompilationCache 目录大小计算错误的 bug。
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我国基于嫦娥工程成果编制完成1∶500万全月地质图,重写月球历史并披露最富地层。 China has completed the compilation of a 1:5 million global lunar geological map based on the Chang'e program's achievements, rewriting the moon's history and #Lunar#
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《从技术史的角度看“卖token”》 这篇文章的主线是: Energy → Computation → Information → Intelligence 能源→计算→信息→智能 19世纪初,人类进入电气时代,开始用kwh来计算电的基本单位,标志着电力进入工业化生产,电力不再被简单地理解为代替人力畜力的一种生产力,而是可以通过网络传输,被标准化计量购买的商品,广泛参与到人类生产中。 引发我们的第一个问题,就是一个技术发明到什么阶段,才能变成基础设施,引发科技革命呢? 20世纪初,IBM mainframe等大型机的诞生,MSU(Million Service Unit,百万服务单元),衡量CPU处理能力,MSU成为软件计费的新的计量单位。 随后AWS所代表的云计算革命,让计算能力开始像电力一样,可以被远程调用、弹性扩展和按量付费,资源、算力、存储都可以被标准化售卖。 第三阶段,则是API Economy 革命,API计费时代,概括来讲就是cloud computing + SaaS + API economy,不再是出售硬件、云算力,而是而是把算力、数据库、业务能力、AI能力全部封装成可调用接口,对外商业化。 不管是laas代表的infra: GCP Azure AWS paas代表的开发者工具如数据库中间件消息队列等。 还是Saas:salesforce、飞书、zoom等成品软件,直接面向客户。 API通过按量计费,成为统一的接口,成为参与到工业化的标准产品。 第四阶段,就是我们现在正处,AI API token时代,跟上一代计费标准不同,AI API计费主要是按照 input tokens + output tokens。 跟电力时代的kwh一样,token正成为ai时代的计量单位,但目前这个计量单位并不统一,因为从实验室出来的智能并不一致,deepseek的token只有claude fable 5token的 1/200。 token只是依托于api时代流传下来的短暂计量工具,它可能不是 machine intelligence 最终的价值单位,而是机器智能从实验室技术走向标准化商品过程中出现的一种过渡性计量制度。 如果未来商业模式不是api,如果开源模型能占据主导地位,在普及度上超越闭源模型,Electricity → Computing → AI,一定会出现统一的计量单位。 过去150年,现代技术体系不断把原本依附于机器、组织乃至人的能力,抽象出来,使其变得可计量、可定价、可通过网络输送,并最终成为可以按需购买的商品。 电网对电力做过一次统一。 云计算对 computation 做过一次统一 API economy 对 digital capabilities 做过一次。 但是ai暂时还没有实现智能计量统一,一个可以商业化的通用计量方式,是不是还有很久的路要走。
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目标完成5万个蓝V互关 #蓝V互关# ✅互关 ✅蓝V ✅一起拿工资 Target completion of 50000 blue V intercoms
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今天尝试在 CPA 跑 OpenCode 的 muse-spark-1.3-contributor-free 一直报 500 错误,让 Grok 测试排查后才发现,它只支持 /v1/responses,不支持 /v1/chat/completions。 解决方法很简单:只需在 CPA 中把 OpenCode Zen API 从“OpenAI 兼容渠道”切换到“Codex”即可正常使用。 发出来给兄弟们提个醒,免得大家走弯路。
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小米家的 MiMo 也开始支持 OpenAI 的 Responses API 了 这件事比单纯又兼容一个接口更有意思 早期的 chat/completions 协议,本质上约定的是模型上下文怎么传。一个 messages[],里面按 system / user / assistant / tool 去堆历史 这个协议很适合聊天,但不太适合 Agent 因为复杂 Agent 不只是回一句话,它还要携带状态、调用工具、处理工具结果、管理多轮任务、接收多模态输入,甚至在一次任务里连续推理和执行 所以 OpenAI 从 2025 年开始,把新一代能力重心逐步转向 Responses API Responses API 的核心变化是,它不再只是聊天补全协议,而更像一个Agent 执行协议 它把状态延续、多模态输入、reasoning、tool call、tool result 等能力统一到一套结构里。以前很多要开发者自己在框架层拼装的东西,现在开始被协议层标准化。 MiMo 现在支持 Responses API,应该是开始向 Codex、OpenClaw、Cline 这类 Agent 和 AI Coding 工具链在靠拢
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