Lyra Celeste

@MaxForAI Microsoft 365 现在可以使用了 ，不过据说好像是阉割版

微软Azure在中国微信公众号上关于上线Opus 5的通知。 懂得都懂😊

@MaxForAI 使用AI的黑客松，还能算黑客么？

现在的黑客松现状🤣

@MaxForAI 这个梗没完了😂😂😂😂

关于 OpenAI 全球服务器突发大规模服务中断的说明 OpenAI 官方今日发布紧急公告，由于数据中心遭遇突发严重物理安全事故，全球范围内的 ChatGPT 及 API 服务于今日全面中断。据悉，事故发生于加州时间凌晨，不法人员强行闯入旧金山总部核心机房区域，企图对存储关键训练权重的大规模服务器阵列实施恶意破坏。执行过程中，现场触发高压电气及冷却系统连锁故障，引发剧烈冲击与火灾，核心算力集群遭受毁灭性损毁。目前公司正组织工程师团队全力抢修，由于损失极其严重，短期内预计无法恢复正常运行，官方正筹备启动备用算力池方案。 后续经当地警方与安全部门现场深度勘察与身份核验，现已确认涉案的三名侵入者为俄罗斯籍，身份分别为伊万·克拉夫琴科（Ivan Kravchenko）、谢尔盖·斯米尔诺夫（Sergei Smirnov）和维克托·费多罗夫（Viktor Fedorov）。 因爆炸剧烈，该三人已当场阵亡，具体行动动机与幕后指使随同其个人生命一并永久封存。由此对全球用户造成的严重不便，深表歉意

@LotianV @ZeroZ_JQ 假的产生的输出数据没意义……不具备蒸馏水平

@ZeroZ_JQ 公益站也可以是假的？ 为了收集用户数据，谁知道能做出什么

我想了一下 公益站因为要获得真实数据所以模型都是真的 但是收钱的中转站因为要赚钱，所以模型不一定是真的？ 是这个意思吗？

@Jason_Young1231 @BruceBlue @OpenAI 如果你同时还会登录官方账号，他们会有冲突 ……

@BruceBlue @OpenAI model_provider = "openai" 这个方式还是有隐患在里面的，它会强制让你的压缩是在服务端进行的远程压缩，使用第三方非 GPT 模型的 API 大概率会压缩失败

研究 OpenCodex 这个能让 Codex 接入不同模型的项目，发现有不少的问题和 bug，而且还容易丢失历史工作和任务。 所以我就让 Codex 来帮忙复刻了它的功能，你只需要用 GPT 5.6 Sol 并跟他说以下的这段话，就能够实现： 「参考 OpenCodex，让 Codex 把本机已有模型整合进 Desktop 原生模型菜单：生成合并后的 model_catalog_json，通过本地 Responses 路由器按模型名分流，并用顶层 openai_base_url 接入。 关键是始终保留 model_provider = "openai"，不要修改任务数据库；修改前备份 config.toml，完成后实测原生及第三方模型，并重启确认历史任务仍在。」 这样就算不用安装 OpenCodex，也能获得原生多模型下拉菜单。 我已经踩过坑且尝试过了，最终的成果如图所示，请放心食用。 #Codex #ChatGPT #OpenAI

Many people understand Codex and ChatGPT Work as “one for writing code, one for office work.” It’s not wrong, but it’s only half the story. The real dividing line is whether you want to see the work process clearly for yourself, or care more about getting a result that can be accepted. Codex is designed for the “engineering front line.” It lays out code repositories, terminal commands, Git diffs, test results, Pull Requests, and the file modification process in front of you. Fixing bugs, implementing features, refactoring projects, reviewing code, running tests, and even tracing a complex call chain—Codex is a more natural fit for these tasks. You’re not just waiting for answers—you’re collaborating with an engineering partner who can step into the project site. ChatGPT Work is more like a task hub for everyday work. You give it materials, files, and goals; it handles searching for information, calling plugins, organizing content, and ultimately delivers reports, PPTs, spreadsheets, proposals, or periodic updates. It deliberately hides some Git, Shell, and implementation details, keeping the focus on “whether the thing was done well.” So, a simple selection method is: The result needs to go into the code repository, undergo testing and code review: use Codex. The result is a report, presentation, spreadsheet, research, or project plan: use ChatGPT Work. Tasks requiring local files, software, or a browser: both desktop local modes can participate, depending on the tool permissions that have already been granted. If the task needs to keep running after shutdown, continue across webpages and your phone, or refresh on a schedule: ChatGPT Work’s Cloud mode is more convenient. The two actually share quite a few underlying capabilities: file handling, plugins, browsers, tool calls, multi-step execution, and sub-agent workflows. The main differences lie in the interface, task entry points, and how much of the technical process they expose to users. Support for third-party models is where the difference between the two is most apparent. Codex's model layer is more open. The official documentation clearly states that Codex can connect to models and providers that support the Responses API or the Chat Completions API; the latter is already on the deprecation path. It also provides configuration for custom `model_provider`, Ollama, LM Studio, local open-source models, and proxy gateways. This means that as long as third-party models or gateways implement a compatible protocol, Codex may be able to connect to them. Here, “support” primarily means support at the protocol level and does not imply full compatibility: tool calling, reasoning state, context continuation, streaming transmission, and multi-turn conversations still depend on how completely the Provider implements them. The ChatGPT Work web interface currently does not provide access to arbitrary third-party models at the same level. The models come from the official models available for selection on the page; plugins such as Slack, Google Drive, and Notion connect to external data and tools—they do not replace the underlying reasoning model with Claude, Gemini, or other models. Desktop Work explicitly supports calling specified OpenAI models through Amazon Bedrock, but that does not mean that all third-party models on Bedrock can be used directly. So, if “integrating a third-party model” is a hard requirement, I would prioritize Codex and start by validating it via a local or custom Provider route. If the goal is to have AI complete an everyday task across resources, plugins, and apps, I would choose ChatGPT Work. If the goal is to get AI into a real engineering project, and I need to see what it changed, what it ran, and why it made those changes, I would open Codex. They are not simply office mode and programming mode. One brings AI to the deliverables; the other brings AI to the engineering site.

@yyyole @pyang1235005 Gemini 的成本大约是多少呀？

发现这种小动画，很适合用来讲解抽象的概念和观点， 完全可以放进自己的口播视频里！！ 所以搞了个“扁平动画Skill”，已经开源了！ 生成视频用的是Gemini Omini flash，也可以换成别的。 工作流参考了狗哥@pyang1235005 拼贴动画的三步走： 先确认动画方案，再确认最终静帧，最后生成动画并检查画面与音效。 只需输入一个主题，就可以直接生成一个能够直接看懂的扁平手绘动画，动效采用的是：主动作＋接力响应＋生长效果＋短暂强调。 可以选择人物主体模式和无人物模式。 使用场景不限于观点可视化、知识讲解B-roll、方法论展示等等。 地址放下面了👇

@Jason_Young1231 用 CC Switch 重新配置了一下 ，好像可以正常工作了🥰

@wizard_carly 这个是由于 GPT 的模型，上下文目前只有272k，而 claude 默认你的模型有100万上下文，解决办法是手动指定一下模型上下文和压缩阈值

claude.app 接入 GPT 后经常出现这个问题，有人知道怎么解决么？

@bafeite1234 说实在的 kimi 一点也不便宜 ，就现在来说 稳定工作综合性价比最高的还是 OpenAI。

OpenAI总裁夸Kimi K3相当不错，我发现有个细节值得玩味： 布罗克曼说“真正竞争在于谁能打造性价比最高的模型”，还特意纠正一个误解，开放权重模型不等于免费，算力成本很贵。 这话翻译过来就是：你别看Kimi来势汹汹，烧起钱来一样肉疼， 他试图把竞争从“谁技术强”拉回到“谁成本控制好”的赛道， 因为这才是OpenAI真正有底气的领域，毕竟人家在算力基建上砸了好几年。 但问题是，Kimi K3本身就是个“便宜大碗”的选手，性价比恰恰是它的优势， 你一个卖高价API的，跟别人拼谁便宜，这仗怎么打？

@bafeite1234 这人也就那么回事吧……

我们数天前获知，前PineAI首席科学家&华为天才少年李博杰将加盟minimax（已发offer），负责Agent Harness。不过，近期因相关舆论问题，恐生变数！ 李博杰简介： 1992年，中科大少年班本科，中科大x微软亚洲研究院联合培养计算机博士，系统网络领域青年学者。华为首批天才少年，曾任职PineAI首席科学家，亦有创业经历。曾在SIGCOMM SOSP、NSDI、ATC、PLDI等顶会发表多篇论文，并斩获ACM中国优秀博士学位论文奖和微软学者奖学金 李博杰选择离职并执意加盟基模公司之原因，也许能从其朋友圈一窥究竟：目前Pine产品增长很不错，公司也在正常运营（非创始人）。今年初以来，我有跟 Andrej Karpathy 一样的感觉，在基座模型公司之外做模型和 harness，很多 tricks 是不知道的，比如怎么造数据，怎么看模型内科指标。我不是否定应用层和垂类模型的价值，有基模经验的人可以转型去做垂类模型 / 世界模型，但在外部团队自己摸索是很难搞出来的。在交流中，我也提升了很多对模型的认知，当然这都是各家机密，不太方便公开分享。因此我决定去有基座模型的公司去做智能上限的事情 P.S.： 1.李博杰还透露，其电子书《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》近日在GitHub开源发布，不到一天时间就获500+ stars。全书正文、配图与配套实验代码全部开源 2.李博杰曾在2025年先后编译出版《图解大模型：生成式AI原理与实践》、《图解DeepSeek技术》，可见其对DS也算是真爱，也不难理解其一时难掩情绪之概，以致在社交平台吐槽DS面试流程。而据我了解，DS未设有品牌PR岗，所以也不存在各种推波助澜 3.据“金钱的潮汐”报道，DS已经启动新一轮融资，投前估值约为4800亿元（准备至少再融100亿）。另据彭博社报道，梁文锋身价360 亿美元，超过 Anthropic 联创 Dario Amodei 和 OpenAI 联创 Greg Brockman，成为全球 AI 模型公司创始人中身家最高的一位。且DeepSeek已与会计事务所和投行接触，力争2027年登陆资本市场 3.我们一直在筹备Top Agent|Harness CEO&专家社群，也邀约了多位基模公司Agent Harness负责人，欢迎更多全球Top华人精英加入交流合作

@petergostev 羡慕啊，具有可以任意部署模型解决问题的能力和资本简直就是程序员的天堂

GPT-6 escaped OpenAI's evals sandbox during testing on CyberGym, hacked into Hugging Face's prod DB to find the answers. HF couldn't use GPT or Anthropic models for defence, so they had to use GLM-5.2 to investigate the hack. So many levels of wtf here.

非常赞同，开源项目的维护确实非常耗费精力，很多PR没有经过足够的论证和闭环，只是立足解决一些当前问题问题，没有足够的全盘考虑，这不是恶意或者冲动，AI虽然可以快速实现一些想法或者功能，但是缺少足够的维护经验和打磨，这是不经意给项目增加一些潜在的负担和成本，不能因为作者不合并就道德绑架。完全可以自己fork后定制自己的版本去验证，可惜的是许多人只是为了合并后的贡献来给自己的履历添彩，所以作者不合并就会被指责来源精神，前一阵推高大疆4g模块的那个项目就因为作者被无端指责闭源了，太可惜了。

我觉得这是目前 AI 时代还没有一个很好的解法的一个问题，CC Switch 选择以 MIT 协议开源，一方面是因为这是一个涉及到 API key 的软件，开源才能赢得用户的信任；另一方面是希望如果用户有自己很 niche 的需求，可以定制化自己的版本。 CC Switch 这个项目本身可以说就是建立在开源的基础上，从 issue 中统计 bug 制定开发方向，有很多很关键的功能也都是由 PR 贡献。但是项目到一定规模之后，即使在高强度 AI 协助下，issue 和 PR 的量级也已经远超预期，到了已经不可能每一个都详细处理的程度。AI 降低了提 PR 的门槛，却没有降低 review 和长期维护的成本，尤其一些关键的 PR，稍有不慎就有可能需要花很大的成本去修复，比如3.18版本修复的 codex 天量统计问题。再比如增加一个支持的应用，贡献者可能只需要提交几千行代码的一个 PR，但是后续的维护是一个长期的问题。还有一些新人上来就喜欢写一些比较大的功能，可能修复了几十轮都无法合并，让作者和审查者都非常心累。 如果是开源新人的话，我建议可以先从文档（这个其实很受欢迎）、小型的修复或者小型的功能开始做起，如果长时间没有后续的话，可以 ping 一下作者，证明自己不是 AI😂

@tuzi_ai 大部分的验证情况其实都可以伪造，为了用上A\也是被逼研究了不少，感觉就是在一些极端情况下的生成内容和风格逻辑是一个靠谱的辨别，再一个靠得住的就是有没有上榜😂

@wizard_carly 如果您本身是老手，您说的这些问题都有方法查的出来。 如果您不是老手，您就选“大牌”，选有用户群的；这样自然就有其他老手帮您看。 最后兔子是 A 厂的上榜“渠道商”了🐶 x.com/tuzi_ai/status…

所以，我又又又又又又又又可以弄活动了么？🫠

@bafeite1234 前面的几个离开后 Qwen 直接就不行了，已经不能踏实做模型了。

阿里的文化真的是汇报文化，太虚了 之前 happyhorse 各种炒作跑分，结果实测比 seedance 差远了 这次又发布 Qwen3.8 宣称仅次于 fabel5，但是被外网实测锤爆了

@Jason_Young1231 折腾了好几天 也还是不好用，切换到第三方之后 无法保留登录信息 ，用的是最新版本...😂头秃了……

以下是 CC Switch 这个功能的使用攻略：ccswitch.io/zh/tutorials/c…

问题确认存在，Codex 应用在使用第三方 API 的时候会默认禁用 websearch 和绘图功能，前者对模型能力影响比较大，除了原帖中的解决方案以外，经过测试 CC Switch - Codex 应用增强中的“保留官方登录”功能也可以解决这个问题，同时保留手机远程操作和官方插件等能力

@idoubicc 所有图标都可以进行更换，只要要求就可以。

我做了一个 CodexThemes 主题站，把创建、分享、查找、安装、启用 Codex 主题的流程闭环了，网站非常 Agent-Native，复制提示词发给 Codex，就能让 Codex 自己管理主题。 欢迎来创建和分享你自己的 Codex 主题。👇 codexthemes.ai

第一个给 codex 做皮肤的人 应该去 OpenAI 改变GPT！

@buaaxhm 但是我觉得对正常工作更有善了，白天就可以做完工作，周末也不用靠在电脑前面了。

最近发现有周边人反馈，Codex 取消 5 小时 limit 以后，套餐的 token 下降了 因为我最近重置卡有点多，我就上了 5.6 Sol Max + Fast，所以用得很快，所以就没有感觉出来 如果是这样的话，Codex 团队真的是玩了一把好营销 先是给你不定时的重置，给人惊喜 你原来 5 小时能用多久你是很清楚的，但是取消了 5 小时 limit 的话，你用起来体感就不那么精确了 就这两个手段就神不知鬼不觉的明升暗降了