实践哥 Li

实践哥 Li

@MinLiBuilds最近同步 9/6/2026, 3:29:52 AM

AI Builder 超级个体。实践哥Li不做概念党,只聊 AI 实战。分享Claude,Codex,Grok,Gemini, 开源大模型各种一手折腾心得。

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GPT-6 Astra 在中文开发者圈的新讨论集中到 Codex 长任务、模型档位选择和 Token 额度消耗。G哥建议在配置文件中打开 context management experimental_mode,以明显减少长任务消耗;海拉鲁编程客称 Astra 在后端开发场景中整体体验超过 Fable 5.1,尤其是限制更少、medium 档更耐用;小互转述 OpenAI 员工关于重新分配人与 AI 工作的经验。Morris 进一步给出 Astra、Sol、Terra 的额度消耗和适用场景分层,显示讨论已从“模型强不强”转向真实工程成本和工作流管理。

Participated post: 开源模型有手机端了。我本地跑的 Qwen3.8-27B dense,有手机端了! 我到现在还有点兴奋,先说事。 先说 agent。Codex 有自己的远程控制,出门在手机上就能指挥家里电脑上的
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#GPT-6 Astra#Codex#Token消耗

近7日爆款推文

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突然发现,之前折腾什么 Tailscale + tmux、Claude Remote、Codex 远程,全他妈浪费时间。 这才是终极的手机 AI 远程。 目前体验下来最舒服的产品,手机上看到的 100% 和你电脑上的那个终端一致。 我手机使用的是 Qwen3.8-27B Dense,用 Pi 连模型。 如果你家里跑着 Qwen、GLM、Kimi、MiniMax 这类本地模型,你大概率遇到过一个很蠢的问题: 模型就在家里。 Agent 也在家里跑。 但你一出门,它就跟你失联了。 现在手机上直连 Mac/pc 正在跑的终端 Agent。 不是远程桌面里缩放半天找窗口!! 就是真正的终端。 完整 TUI、会话列表、多 Session、手机输入,断开以后任务继续跑,回来继续handoff。 现在出门,掏出手机就能继续让家里的 Qwen 干活。 这软件本来是远程游戏软件,结果这一轮升级,莫名其妙把自己做成了本地模型的手机端。 玩本地模型的,真可以试试这个。 👀
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第三方基于底模后训练很好理解。 但为什么大厂自己能训基模,也还是这么干? 因为重训 Base 太贵,而且变量太多。 你可以把它理解成: GPT-5.1、5.2、5.3,一路修到 5.6。 中间不断做后训练、补能力、调行为、修问题。还有一些会基于这个 base 增加不同的能力。 只要这个 Base 还能榨,就继续榨。 如果问题已经不是后训练能解决的了,比如底层能力、数据分布,甚至架构本身有限制。 大厂一般多条线一起动:在优化5.0架构的同时,还在新的架构上进行训练。 换下一代 Base 就变成 6.0。 所以 Post-training 更像是在一个大脑上不断升级。