ChatGPT Pro 5x 用 gpt-5.6-sol max, 审查一个 review 用了 40% 的 5 小时额度。

另一方面是 codex 的 harness 特别消耗 token，我平常都用的是 omp/amp，明显要耐用得多。

听说GPT-5.6 也要被限制使用，我倒不指望用这些模型做什么特别难的事情，聪明的模型最大的优势其实是CoT相对更精炼一点，速度更快一点。

想买RTX Pro 6000 的时候被涨价逼得消费降级买了RTX 5090。
犹豫要不要把手上 16 寸的M2 Pro 32G+1T换成 14 寸的M5 Pro 64G+1T的时候凭空涨了 5000。

跟着摩尔定律长大的人快被逆摩尔定律气得没脾气了。

GLM-5.2 说自己用的是PPO而不是GRPO (也就是之前DeepSeek R1 用的方法)，也就是说做RL的时候还是需要一个critic model来估计value。

让模型自己探索的效率太低了我们没有这么多算力，蒸馏最先进的闭源模型只能让我们接近而不能超越，我猜这些都不如蒸馏最先进的人类，人类的工作流说少不少说多不多，一个AI公司招人覆盖能被用到AI的领域也许比显卡便宜多了。

所谓人类和模型的Co-Training。

想起以前听学术圈的人八卦说唐杰老师开公司了大概率后面要评科学院院士就不太可能了，今天一用GLM-5.2 就不禁感慨，那又咋样呢？

我还没有用过Anthropic的Claude Fable 5 模型，可能因为它记得我做AI+Bio。

既然不用署名，就有人敢用AI生成的Figure 1

愿有一天能买到sm100a的洋垃圾