外汇局单次新增68.4亿美元QDII额度,纳指ETF溢价短期仍难消
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重置额度之神 Tibo,剧透了 Codex 下一次大更新
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Codex 正在重置额度,并且已经做了 Token 消耗的优化,理论上来说现在 Codex 的额度会更耐用了。--- 以下来自 Tibo 推文 ---Tibo:我们正在为所有 Codex 和 ChatGPT Work 的付费用户重置使用额度。如果你想了解 Codex 额度消耗问题的最新进展,请接着往下看。最近,我们的团队一直在日夜奋战,翻阅了成千上万份用户报告,并马不停蹄地发布了一系列修复补丁。接下来,根据你使用 Codex 的习惯不同,你会发现自己的额度比以前变得更“耐用”了——使用时长大约能增加 10% 到 50%。这次我们真的是拿着“显微镜”进行了地毯式排查,揪出了许多潜伏已久的小毛病。以下是我们发现并修复的核心问题:- Compaction(上下文压缩)。在进行压缩时,我们之前错误地保留了旧图片,有时这会让上下文体积依然很大,从而再次触发压缩操作。修复后,对于重度使用图片的用户来说,额度消耗下降了约 10%。已修复。- Memory(记忆机制)。后台负责处理记忆的程序有时会继承“停止挂钩”(Stop hooks),导致在挂钩阻止它们结束时,这些程序依然在无意义地空转。这虽然只影响了不到 1% 的用户,但在极端情况下表现得非常糟糕——我们甚至观察到一个线程循环检查了 15,000 次自己“是否可以停止”。已修复。- Goals(目标指令)。在某些情况下,设定好的 `/goal` 指令在完成后,并没有乖乖停下,而是越过了预定的停止条件继续运行;或者,模型会死磕那些已经失效的工具,无限重试而不停止。我们看到的一些极端案例中,这竟然白白消耗了用户每周 15% 到 70% 的额度!已修复。- Automations(自动化任务)。部分自定义的定时任务,其运行频率超出了用户的实际设定。已修复。- Subagents(子智能体)。执行复杂任务时,主模型有时会调用其他专门的模型来协助)较小的模型(例如 Luna)有时会在没有被明确指令要求的情况下,擅自“请外援”调用能力更强(也更耗费额度)的助手模型。同样,如果负责调度的模型本身没有开启 `/fast`(快速)模式,它却会错误地要求子智能体以 `/fast` 模式运行。已修复。- Computer History(计算机历史记录)。旧版的代码实现会导致系统反复对重叠的活动记录进行总结。在部分案例中,单是这个小失误,每周就能吃掉用户高达五分之一的额度。已修复。- Rolling task summaries(滚动任务总结)。在普通的对话轮次中,系统会触发额外的后台请求。这不知不觉中增加了大约 1% 的 token(词元)消耗。虽然每次只扣一点点,但积少成多也是一笔不小的开销。我们现在已经禁用了这个功能。- MCP。部分工具返回的结果被系统重复编码了两次。我们还发现,一些工具的指令会被意外截断,导致系统不得不重新获取。已修复。为了彻底斩草除根,我们对系统架构进行了底层调整,以防止这些问题卷土重来。退一万步说,即便问题真的复发,我们的团队也会第一时间收到警报。此外,我们正在开发一项新功能,未来你将可以直接在应用内清楚地看到额度究竟花在了哪里,再也不用瞎猜了。毫无疑问,我们现在正在为大家重置所有的使用额度。祝大家度过一个愉快的周六!
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