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博客发布 10-03
OpenAI

GPT-6 系列模型指南

A model guide for the GPT-6 family

OpenAI 于 2026 年 10 月发布的产品指南,面向创业者,讲如何选择 GPT-6 系列模型、调节推理力度、改进提示与技能、协调工具调用,并为生产环境准备工作流。文中含 TL;DR 与“在生产环境中有效运行”等章节,主题是在控制时间与成本的同时获得较好结果。

博客发布 10-09
OpenAI

Asana 借助 GPT-6.1 Sol 在浏览器测试中将模型成本降低 76 倍

Asana cuts model costs 76x in browser tests with GPT-6.1 Sol

OpenAI 2026 年 10 月 9 日发布的客户案例,介绍企业级技术公司 Asana 在 Codex 中使用 GPT-6 Astra,使其浏览器代理在测试中成本降低 76 倍、速度提升 5 倍。页面标注的产品为 Codex,正文还列出“预计模型成本降低 76 倍”等数据条目。

博客发布 10-04
Simon Willison 博客

我们几乎在所有地方都需要默认的硬性预算上限

We're going to need default hard budget caps on pretty much everything

这篇文章主张按使用量计费的服务和 API 应提供“默认硬性预算上限”功能,即超过设定金额后直接中断服务并返回错误,而不只是发警告邮件。作者以编程代理和个人代理容易启动会产生费用的代码为例,说明若无硬上限可能出现睡梦中被额外扣费数百数千美元的情况,并提出硬上限应作为默认设置,想要取消的人可显式勾选。

博客发布 10-09
Simon Willison 博客

用语音为我的博客构建的新功能

A new feature for my blog, built using my voice

作者记录自己几乎全程通过语音对话为博客新增了 Newsletters 页面,用于索引其免费周报和赞助者专属月报。文中描述使用 ChatGPT 桌面应用 Codex 标签页的语音对话模式,连本地开发环境,在厨房做饭时口述需求,由 GPT-6 Astra High 生成模型、迁移、视图代码和模板等。适合对语音编程工作流感兴趣的读者。

博客发布 10-13
Simon Willison 博客

用 Python 3.15 剖析 web-edit:火焰图与源码热力图

Profiling web-edit with Python 3.15: flame graphs and source heatmaps

这是一篇研究笔记,作者让 Codex 中的 GPT-6 Astra Extra High 用 Python 3.15 的新剖析器对自己开发的 web-edit 应用做分析,并生成火焰图和源码热力图。文中给出示例图,并说明对未修改的 web-edit 应用采样 15,296 个 CPU 栈后发现,混合换行符保留逻辑占用了大部分繁忙编辑负载,preserve_endings 出现在 64.8% 的栈中。

博客发布 10-13
Simon Willison 博客

你好 Python 3.15,告别 3.10,现在可以用 3.11 了

Hello Python 3.15, goodbye 3.10, and now I can use 3.11

这篇博文介绍 Python 3.15 发布及相关资料,提到由 3.14 和 3.15 发布经理 Hugo van Kemenade 整理的“What's new”指南。作者作为需支持多个 Python 版本的开源软件开发者,说明自己将放弃 3.10 并开始采用 3.11 的特性,并列举了 3.15 的亮点,如 PEP 810 的显式惰性导入和推导式中的解包语法。

博客发布 10-16
Simon Willison 博客

sparqlite:用 Rust 编写的、内置于 SQLite 的 SPARQL 1.1

sparqlite: SPARQL 1.1 inside SQLite, written in Rust

这是 Simon Willison 的一篇研究记录,描述他在 Claude Code 的“Ultracode”模式(通过动态工作流协调多个子代理)下,用一个提示词要求编写一个能直接在行上操作、速度很快的 SQLite SPARQL 扩展。文中提到 Claude Code 运行超过 12 小时、产出多个 crate,作者还追加提示要求为各目录补 README、编写 tutorial.md 及示例数据脚本,并对项目规模之大、难以逐行审查表达了看法。

博客发布 08-15
Sebastian Raschka

Claude 的文本水印是如何工作的

How Claude's Text Watermarking Works

一篇简短图解,依据 Anthropic 公开材料说明 Claude 文本水印的原理。文中讲到大模型生成 token 时某些位置存在多个高分候选,水印用一个密钥结合前文 token 上下文生成伪随机种子与候选分数,使采样偏向特定候选;在大量位置重复后形成统计上难以自然出现的模式,从而可被检测。

博客发布 08-11
Sebastian Raschka

Muse Glimmer 30B 架构笔记

Muse Glimmer 30B Architecture Notes

Sebastian Raschka 关于 Meta Muse Glimmer 30B 的简短架构笔记,涉及门控的局部与全局 GQA、KV 缓存效率以及发布时的基准对比。正文将其描述为一个 30B 多模态推理模型,采用类 Gemma 架构、131k 上下文窗口、稠密(非 MoE)结构,并使用 GQA 与滑动窗口注意力的混合注意力,局部与全局比例为 3:1,同时对两者都采用门控注意力。