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This was 100% true at the time. There were only a few niche cases where you would have been able to get that value, ones that would not apply to most people. And the real "value" they took from it was bragging rights.

This was 100% true at the time. There were only a few niche cases where you would have been able to get that value, ones that would not apply to most people. And the real "value" they took from it was bragging rights.

It does NOT apply to Opus 4.5. It is worth paying for Max, for perfectly ordinary people. You simply have to be willing to take some time to think about what would be useful to you.

avatar for entirelyuseless
entirelyuseless
Thu Dec 11 01:27:09
Running a marketplace startup isn't a Monday-Friday or 9-to-5 job.

Once you hit liquidity, you're always open for business.

Running a marketplace startup isn't a Monday-Friday or 9-to-5 job. Once you hit liquidity, you're always open for business.

Founder of Everything Marketplaces (@marketplaceshq). Always working with & investing in marketplaces at https://t.co/lUdl8p1TzR

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Yoroomie
Thu Dec 11 01:26:22
对话式逆向工程剖析 ChatGPT 记忆系统
❌ 完全没有向量数据库和 RAG
✅ 而是一种分层、高效的四级上下文结构

核心发现:比想象中更简洁
ChatGPT 的“记忆”并非在一个巨大的数据库中搜寻你过去说过的每一句话。相反,它通过巧妙地拼接不同层级的信息,在个性化和响应速度/成本之间取得了平衡。

ChatGPT 上下文的四层结构
1. 会话元数据
  · 环境感知:包含你的设备类型、大致位置、时间、订阅等级以及近期的使用习惯(如活跃频率)。
  · 作用:让回复适应你的当前环境(如深色模式、地理位置)。临时仅限当前会话,不保存。
2. 用户记忆库
  · 长期核心事实:存储你的姓名、职业、偏好、长期目标等关键信息(作者示例中存了33条)。
  · 来源:你明确要求“记住这个”,或系统自动识别的重要事实。持久跨会话存在,直到被删除。
3. 近期对话摘要
  · 短期兴趣地图:这是最令人意外的部分。它不是完整的历史记录,而是最近约 15 个对话的轻量级摘要(包含时间戳、标题和用户消息片段)。
  · 作用:提供一种“连贯感”,让 AI 知道你最近在关注什么,而无需加载全部历史。近期随时间推移更新。
4. 当前会话窗口
  · 即时上下文:当前对话的完整记录。采用“滑动窗口”机制,当对话过长超出 Token 限制时,最早的消息会被“挤出”。
  · 作用:保证当前对话逻辑的严密和连贯。当前随会话结束或超长而滚动。

为什么这种设计很聪明?
· 效率至上:传统的 RAG 需要对每一次查询都在海量历史中进行搜索,计算成本高且延迟大。
· 抓大放小:ChatGPT 的策略是——“记住重要事实(层级2),了解近期话题概况(层级3),专注当前对话细节(层级4)”。
· 工程哲学的体现:这是一种实用主义的工程设计。它牺牲了对过去每一个微小细节的完美回忆,换取了极其流畅、快速且看似“懂你”的交互体验。

总结
ChatGPT 让你感觉它“记性很好”,并不是因为它真的记得你两年前说的某个琐碎细节,而是因为它始终随身携带一份关于你的“核心档案”(长期记忆)和一份“近期动态简报”(对话摘要)。这是一种极为高效的“伪全知”体验。

阅读原文(作者 @manthanguptaa)

对话式逆向工程剖析 ChatGPT 记忆系统 ❌ 完全没有向量数据库和 RAG ✅ 而是一种分层、高效的四级上下文结构 核心发现:比想象中更简洁 ChatGPT 的“记忆”并非在一个巨大的数据库中搜寻你过去说过的每一句话。相反,它通过巧妙地拼接不同层级的信息,在个性化和响应速度/成本之间取得了平衡。 ChatGPT 上下文的四层结构 1. 会话元数据 · 环境感知:包含你的设备类型、大致位置、时间、订阅等级以及近期的使用习惯(如活跃频率)。 · 作用:让回复适应你的当前环境(如深色模式、地理位置)。临时仅限当前会话,不保存。 2. 用户记忆库 · 长期核心事实:存储你的姓名、职业、偏好、长期目标等关键信息(作者示例中存了33条)。 · 来源:你明确要求“记住这个”,或系统自动识别的重要事实。持久跨会话存在,直到被删除。 3. 近期对话摘要 · 短期兴趣地图:这是最令人意外的部分。它不是完整的历史记录,而是最近约 15 个对话的轻量级摘要(包含时间戳、标题和用户消息片段)。 · 作用:提供一种“连贯感”,让 AI 知道你最近在关注什么,而无需加载全部历史。近期随时间推移更新。 4. 当前会话窗口 · 即时上下文:当前对话的完整记录。采用“滑动窗口”机制,当对话过长超出 Token 限制时,最早的消息会被“挤出”。 · 作用:保证当前对话逻辑的严密和连贯。当前随会话结束或超长而滚动。 为什么这种设计很聪明? · 效率至上:传统的 RAG 需要对每一次查询都在海量历史中进行搜索,计算成本高且延迟大。 · 抓大放小:ChatGPT 的策略是——“记住重要事实(层级2),了解近期话题概况(层级3),专注当前对话细节(层级4)”。 · 工程哲学的体现:这是一种实用主义的工程设计。它牺牲了对过去每一个微小细节的完美回忆,换取了极其流畅、快速且看似“懂你”的交互体验。 总结 ChatGPT 让你感觉它“记性很好”,并不是因为它真的记得你两年前说的某个琐碎细节,而是因为它始终随身携带一份关于你的“核心档案”(长期记忆)和一份“近期动态简报”(对话摘要)。这是一种极为高效的“伪全知”体验。 阅读原文(作者 @manthanguptaa)

邵猛,中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱:shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴

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meng shao
Thu Dec 11 01:25:18
Our team is so cracked
Jeremie, Nick, Doug, Wei put out a banger piece on OpenAI's Abeline Texas Stargate delay 2 weeks ago
We called the -11.5% move in $ORCL stock today
We also called out the $CRWV miss before earnings
2 minutes high alpha notes, DC model
Sales@semianalysis.com

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Dylan Patel
Thu Dec 11 01:22:25
Nothing has ever made me feel older than a potential intern saying he’s been playing Roblox for the last 13 years 🥲

Nothing has ever made me feel older than a potential intern saying he’s been playing Roblox for the last 13 years 🥲

📈 Leading Growth @GroqInc 📌 Prev @a16z @HubSpot @TheHustle 💻 Chronically online: https://t.co/AkbwhoTr0K 📘 Wrote https://t.co/w1DBDrOZdI 🎙 Podcast at @sydlis 👇

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Steph Smith
Thu Dec 11 01:20:27
Claude Code CLI现在支持异步子代理,对监控日志或构建长时任务场景比较实用

可以启动一个或多个子代理,后台独立运行,即使主代理完成后,它们仍会在后台继续执行任务

比如说,监控服务器日志文件,一旦子代现发现特定错误信息就自动触发警报或执行某个操作,无需人工一直盯

当一个耗时很长的构建任务,可以让子代理去等待构建完成,构建完成后让它邮件或消息通知等

#AI编程 #ClaudeCode

Claude Code CLI现在支持异步子代理,对监控日志或构建长时任务场景比较实用 可以启动一个或多个子代理,后台独立运行,即使主代理完成后,它们仍会在后台继续执行任务 比如说,监控服务器日志文件,一旦子代现发现特定错误信息就自动触发警报或执行某个操作,无需人工一直盯 当一个耗时很长的构建任务,可以让子代理去等待构建完成,构建完成后让它邮件或消息通知等 #AI编程 #ClaudeCode

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AIGCLINK
Thu Dec 11 01:17:21
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