在使用codex的时候，有的时候会让他干一点不相干的小事情，放在项目里又显得很多余，我知道codex++可以清理，codex++是相当于下载了一个升级版的codex吗，直接用codex++就可以替代codex吗。 或者大家有什么好办法能够清理掉没用的记录呢 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
个人最近在改论文，使用中有这种感觉。 如题，这里指的是比较不相干的任务，相关的任务我不太清楚，比如说， 第一种是，先告诉他做A（他不知道要做B），然后做完后，再让他去做B。（可以通过queue消息来做到） 第二种是，一次性完成A和B。（或者说弄个完整的计划什么的） 这里要提一嘴，就是通过计划来做，也是被包含在第二种中的，我感觉plan的质量也比我单独给他一件一件事会更差。 这里的重要的区别在于，第一种做前面的事情的时候是不知道后面的事情的。（类比于人，待办事项太多会感到焦虑？ ） 个人就感觉第一种效果会比第二种好很多。 8 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
RT，水群时亲友说发送 <think> 给ds会回复一个毫不相干的随机回答，于是我就去尝试了一下，是真的。 以下所有对话均为新对话，没有任何上下文。使用的是网页版开启深度思考未开启联网搜索的专家模式 第一次：已读乱回 第二次：正常回复 第三次：已读乱回 第四次：已读乱回 第五次：已读乱回 第六次：已读乱回 第七次：已读乱回 用API渠道来尝试，也存在该情况。 引申出思考：这是什么原因？ 亲友说：难道跟GPT的"大发展有限公司"一样存在训练语料污染吗？ 并不是。典型的语料污染是指训练数据内混入了不该有的垃圾内容/数据，导致某种情况下的输出会含有毫不相干的文本。 而这个情况更像是 <think> 作为模型训练里常见的思考标签，常用于被标记推理过程： <think>这里是推理过程…</think> 那么当我发送这个标签时，模型会认为"哦我现在该输出推理内容了"，于是开始模仿这个格式。又因为Transformer+自回归是基于记忆中所有上文来预测下一个token从而输出内容，当它看见和空白的上文时，依赖训练时标注的内容格式，开始生成：“我们需要理解用户的问题: …”/“我首先需要分析用户的问题…”，再基于这句话来生成一个随机的问题来圆回整个上文。 当然这都是我自己的见解，如果佬们有其他高见也欢迎讨论 12 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
这幻觉有点离谱啊，完全不相干的事情。虽然是第一次遇到 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
某用户使用 kimi 的时候，kimi 将其他人的简历发给了他，和上下文完全不相干，被泄露简历的当事人已被 kimi pm 联系 相关帖子 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题