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OpenCodex v1.0.8 本次为一次小幅优化与修复更新 🛠️ 模型推理强度自动识别：根据厂商实际返回的能力，动态显示模型支持的推理档位。上下文长度自动读取：优先使用厂商接口或模型注册表返回的上下文窗口；若未能获取，则默认按 200K 处理。第三方模型 Computer Use 回归：恢复桌面操作能力，继续使用完整的智能体工作流 🖥️ 📦 macOS 版本现已发布，Windows 版本仍在持续更新中

Ryanxlll2

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Anya Rossi• Live Now

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🚀 OpenCodex 1.0.8 🪟 Windows 版已对齐 macOS 1.0.8。 🌐 本地网关：服务商、API Key、本机订阅和模型目录管理 🧠 智能模型：自动识别推理档位与上下文窗口，支持 Chat / Responses 🖥️ Computer Use：截图、鼠标、键盘、工具调用和连续交互 🤖 GPT-Live：实时语音、任务分派和执行模型切换 💬 会话中心：浏览、删除和导入多种 Agent 会话 #codex #opencodex #chatgpt

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Ryanxlll2

12,896 views • 1 month ago

字节跳动在其视频生成模型 Seedance 2.0 震惊全球数日后，发布了 Doubao 2.0。此次更新将产品从简单的问答功能，升级为支持更复杂的现实世界任务以及更具自主性的行为。这一动作正值 Meta 收购 Manus、阿里巴巴将支付功能整合进 Qwen 之际。自 2022 年高点以来，AI 热度已有所降温，大模型（LLM）的进展似乎进入平台期，用户对单纯的聊天机器人不再感到惊艳，而开始期待 AI 能真正完成实际任务。字节跳动表示，Doubao 2.0 的 Pro 版本在推理能力、长上下文处理以及多模态能力方面，可媲美西方先进模型——包括 OpenAI 的 GPT-5.2 和 Google 的 Gemini 3 Pro——同时在运营成本上更具优势（据称 token 成本低约 10 倍）。

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亚洲股市 AsiaStock

36,087 views • 6 months ago

发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)：对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集：准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置：在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控：在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择：通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用：微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型：用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)：在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。

发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)：对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集：准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置：在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控：在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择：通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用：微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型：用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)：在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。

歸藏(guizang.ai)

61,931 views • 2 years ago

百度突然放出其文心大模型4.5和推理模型X1，并宣布完全免费😃 此前宣布的是原定于4月1号发布4.5 并免费。同时百度宣布根据基准测试多模态理解、文本和逻辑推理能力显著提升，在多项测试中表现优于GPT4.5，且其API调用价格仅为GPT4.5的1%。而且百度还发布了自己的深度推理模型X1，性能对标DeepSeek-R1，并增加多模态、多工具调用能力，也是免费使用，API调用价格约为R1的一半。文心大模型4.5的输入价格为0.004元/千tokens 文心大模型X1 的输入价格为0.002元/千tokens 简单测试了下X1 初步感觉还是不错的，思考过程非常的清晰，回答也很不错，还会帮你思考更多。

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小互

62,698 views • 1 year ago

一个全平台的本地 LLM 聊天软件Jan，支持自动下载模型以及非常详细的设置。懒得配置 Ollama 的可以试试。除了支持本地模型以外，在线的模型可以使用 API 接入，All in one 的模型管理。交互和 UI 也都很合理。同时支持在系统的任何可以输入的地方调取模型能力。

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歸藏(guizang.ai)

47,533 views • 2 years ago

GPT-Realtime-2 语音模型发布语音首次接入 GPT-5 推理能力 OpenAI一口气发布了三个实时语音模型： GPT-Realtime-2 GPT-Realtime-Translate GPT-Realtime-Whisper 其中GPT-Realtime-2 是其中的主角，这是 OpenAI 第一次把“GPT-5 级推理”塞进语音模型，同时把上下文从 32K 扩到 128K... GPT-Realtime-2：首个具备 GPT-5 级推理能力的语音模型，能在对话中推理复杂请求、并行调工具、处理打断和纠错，上下文窗口从 32K 升到 128K GPT-Realtime-Translate：实时语音翻译模型，支持 70+ 种输入语言、13 种输出语言，跟着说话人的节奏边听边译，能处理口音和专业词 GPT-Realtime-Whisper：流式语音转文字模型，边说边出字，专门给实时字幕、会议纪要、客服转写这类不能等的

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小互

31,189 views • 4 months ago

一个相当牛的开源项目 Windows-Use，让任何大语言模型直接控制操作 Windows 系统。支持打开应用、按钮点击、文字输入等基础交互，可自动化执行命令，实现系统级别的自动化操作。 GitHub：同时可实时捕获和理解界面状态，智能判断下一步操作，不依赖传统的计算机视觉模型。支持 Windows 7 到 Windows 11 全系列系统，可直接语音输入，动动嘴皮就能控制电脑。

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一个相当牛的开源项目 Windows-Use，让任何大语言模型直接控制操作 Windows 系统。支持打开应用、按钮点击、文字输入等基础交互，可自动化执行命令，实现系统级别的自动化操作。 GitHub：同时可实时捕获和理解界面状态，智能判断下一步操作，不依赖传统的计算机视觉模型。支持 Windows 7 到 Windows 11 全系列系统，可直接语音输入，动动嘴皮就能控制电脑。

GitHubDaily

35,658 views • 1 year ago

MAI-UI：阿里通义开源的手机GUI智能体可以实现豆包手机助手的效果，自动化操作手机。特色是采用了本地模型+云端模型协作的方式，兼顾性能和准确度，在多项手机操作评分中排名第一。目前2B模型和8B模型已开源。 Github：

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Gorden Sun

64,434 views • 8 months ago

🚀 OpenCodex 1.2.0 框架彻底重构完成！这一次，我们重构了底层模型路由，并加入了「Provider Split Bridge 智能分流桥」，区别于市面上几乎所有的第三方网关代理方式⚡ 过去的 OpenCodex 和其他第三方网关一样，采用全局代理模式：所有模型都经过网关。一旦网关崩溃，原生 GPT 和第三方模型会一起失效，只能还原原生模式才能恢复使用。现在，模型路由彻底分离： 🟢 原生 GPT 永远直连 OpenAI 无论网关开启、关闭、崩溃，还是第三方模型异常，都不会影响 GPT。除非 OpenAI 官方服务本身发生故障，否则 GPT 始终正常运行。 🔵 第三方模型按需接入网关网关开启时，第三方模型正常运行；网关关闭或崩溃时，第三方模型停止服务，但不会牵连原生 GPT。 🌉 Provider Split Bridge 智能分流桥网关启动时自动接入，自动识别官方模型与第三方模型，并将它们分别送往正确的服务通道。 🤖 Native Subagent Bridge 子智能体接力桥当主会话通过 spawn_agent 派发任务时，子智能体请求会通过独立桥接通道进入网关，再由网关按照任务指定的模型和推理档位进行智能分流。主会话仍然保持原生直连，不会变成全局代理，也不会影响 GPT 的正常会话。 🔄 会话完全互通会话列表、聊天记录和上下文完整继承。同一会话中可以自由切换 GPT、Gemini、DeepSeek 等模型，互不影响，也不会丢失上下文。 OpenCodex，从「全局代理」进化为「官方直连 + 第三方隔离」的双通道智能架构。官方模型永远稳定，第三方模型按需接入。🛡️✨

🚀 OpenCodex 1.2.0 框架彻底重构完成！这一次，我们重构了底层模型路由，并加入了「Provider Split Bridge 智能分流桥」，区别于市面上几乎所有的第三方网关代理方式⚡ 过去的 OpenCodex 和其他第三方网关一样，采用全局代理模式：所有模型都经过网关。一旦网关崩溃，原生 GPT 和第三方模型会一起失效，只能还原原生模式才能恢复使用。现在，模型路由彻底分离： 🟢 原生 GPT 永远直连 OpenAI 无论网关开启、关闭、崩溃，还是第三方模型异常，都不会影响 GPT。除非 OpenAI 官方服务本身发生故障，否则 GPT 始终正常运行。 🔵 第三方模型按需接入网关网关开启时，第三方模型正常运行；网关关闭或崩溃时，第三方模型停止服务，但不会牵连原生 GPT。 🌉 Provider Split Bridge 智能分流桥网关启动时自动接入，自动识别官方模型与第三方模型，并将它们分别送往正确的服务通道。 🤖 Native Subagent Bridge 子智能体接力桥当主会话通过 spawn_agent 派发任务时，子智能体请求会通过独立桥接通道进入网关，再由网关按照任务指定的模型和推理档位进行智能分流。主会话仍然保持原生直连，不会变成全局代理，也不会影响 GPT 的正常会话。 🔄 会话完全互通会话列表、聊天记录和上下文完整继承。同一会话中可以自由切换 GPT、Gemini、DeepSeek 等模型，互不影响，也不会丢失上下文。 OpenCodex，从「全局代理」进化为「官方直连 + 第三方隔离」的双通道智能架构。官方模型永远稳定，第三方模型按需接入。🛡️✨

Ryanxlll2

57,335 views • 1 month ago

前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发了一个非常创新的模型，他们叫交互模型。这个模型能够持续接收音频、视频、文本等原生的多模态内容，并且实时进行思考、响应和行动。它不像之前那种 Agent 脚手架，把多个模型、多个模态的模型通过 Agent 串起来，而是所有模态都在一整个模型里。这样就可以让用户和 AI 在任意模态下实时进行交互：你可以随时打断它，随时进行补充，AI 会实时关注你的状态，输出结果，不会像之前一样，必须等一句话结束了才能跟模型交互。核心思路就是把交互部分训练到了模型里。他们从零训练的这个交互模型主要包括两部分：前台交互模型： (a) 一直在线，一直在听、看和读用户提供的内容 (b) 每 200 毫秒作为一个节点，同时处理输入并产出一小段输出 (c) 负责照顾用户的在场感，支持用户打断、插话，并能对屏幕和视频内容做出反应后台推理模型： (a) 用来处理需要持续推理、工具调用以及长上下文、长规划的任务 (b) 交互模型会在合适的时候，将推理模型的结果放回到对话里，不会插入突兀的内容用户最终看到的结果，就是一个既能实时交互，又能够处理重度任务的界面。

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歸藏(guizang.ai)

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Codex最新的录制技能开启方法给大家更新一版，大家赶紧去体验一下！打开 Plugins → + → Record a skill，亲自操作一遍，Codex 就能把流程保存为可重复执行的 Skill。需满足：macOS、Codex 26.616+、启用 Computer Use，并获得功能灰度。优势：不用写代码，演示一次即可自动化重复工作，还支持更换文件、日期等参数复用。

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雨哥向前冲

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🚀 OpenCodex v1.0.2 正式发布！我们把 Codex Desktop 的「原生能力、第三方模型、语音交互、会话管理」整合进了一套完整的本地工作流！ ⚡️ 【本地网关】原生 & 第三方无缝切换 • 原生 GPT 通道始终保留，第三方模型自由切换。127.0.0.1 纯本地监听 + macOS Keychain 凭据安全存储，支持一键还原原生 🎙️ 【全局语音 AI】刘海 HUD 交互体验 • 刘海 HUD 动态波形（Listening / Thinking / Speaking） • 支持短按连续对话 / 长按 Push-to-Talk 模式，所有模型统一支持 🧠 【会话管理】历史上下文无缝承接 • 一键扫描并导入本地历史 Agent 会话 • 智能生成摘要，过滤冗余日志，可直接在 Codex Desktop 中无缝接续工作 #codex #chatgpt #opencodex

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Ryanxlll2

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更新 Intel B580 显卡最新驱动之后，我其他啥都没改，Win11 下本地跑 AI 正常了， 7b 能到 50+tokens/s, 14b 模型则能到 30t/s。看到「本地跑模型无用」的论调，实际上我自己就已经在本地使用了，对于强隐私性需求(比如邮件摘要)，应该不会有人想交给第三方，如果能用不高的成本，self-host 一个「智商还行」且安全的的本地大模型，不需要很聪明，恰好能满足我这种用户需求。

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李彦宏：开源模型是智商税，闭源模型更强大，推理成本更低 7月5日，2024世界人工智能大会（WAIC 2024）期间，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏接受采访时表示，开源其实是一种智商税。“当你理性地去想，大模型能够带来什么价值，以什么样的成本带来价值的时候，就会发现，你永远应该选择闭源模型。今天无论是ChatGPT、还是文心一言等闭源模型，一定比开源模型更强大，推理成本更低。”

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宝玉

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使用AI生成3D模型，最终利用comfyUI渲染输出成片的工作流全过程以下是GPT4总结的制作流程： 1. 文本到3D生成在LumaLabs使用Gini文本到3D：访问LumaLabs网站，选择Gini文本到3D功能，输入如“Naruto T-pose”的描述性文本提示生成3D模型。预览和调整：预览生成的3D模型，根据需要调整文本提示或使用提供的选项重新生成以获得满意的结果。 2. 导入和编辑模型导入模型到Blender：将生成的3D模型（如身体、头部和手部）导入到Blender中。调整模型位置和比例：在Blender中调整各个部分的位置和比例，确保模型的整体协调。组合和调整细节：将不同的部件（头部、手部等）组合成一个完整的模型，对模型的姿态、细节进行必要的调整。模型优化：对模型进行必要的优化，包括调整网格和重新拓扑（如果需要），以便于动画处理。 3. 动画和导出应用骨骼和动画：将调整好的3D模型导出为FBX文件，然后在Mixamo网站上应用自动骨骼绑定和选择动画。导入动画到Blender：将带有动画的模型重新导入到Blender中进行进一步的编辑和调整。 4. 进一步编辑动画循环设置：在Blender中设置动画循环，确保动画可以平滑地循环播放。相机和光照设置：调整相机角度和光照设置，以改善动画的视觉效果和氛围。渲染设置：调整渲染设置，包括分辨率和渲染引擎设置，以获得高质量的动画输出。 5. 最终渲染和后处理渲染动画：在Blender中渲染完成的动画，导出为视频文件。后处理：可选地，将渲染完成的视频导入到Comfy UI或其他视频编辑软件中进行后处理，添加背景、特效和其他视觉元素，以完成最终的动画作品。通过这些具体的小步骤，从文本描述到完成的3D动画的整个制作过程被详细地概述和解释，为想要学习这一流程的人提供了一份详细的指南。

使用AI生成3D模型，最终利用comfyUI渲染输出成片的工作流全过程以下是GPT4总结的制作流程： 1. 文本到3D生成在LumaLabs使用Gini文本到3D：访问LumaLabs网站，选择Gini文本到3D功能，输入如“Naruto T-pose”的描述性文本提示生成3D模型。预览和调整：预览生成的3D模型，根据需要调整文本提示或使用提供的选项重新生成以获得满意的结果。 2. 导入和编辑模型导入模型到Blender：将生成的3D模型（如身体、头部和手部）导入到Blender中。调整模型位置和比例：在Blender中调整各个部分的位置和比例，确保模型的整体协调。组合和调整细节：将不同的部件（头部、手部等）组合成一个完整的模型，对模型的姿态、细节进行必要的调整。模型优化：对模型进行必要的优化，包括调整网格和重新拓扑（如果需要），以便于动画处理。 3. 动画和导出应用骨骼和动画：将调整好的3D模型导出为FBX文件，然后在Mixamo网站上应用自动骨骼绑定和选择动画。导入动画到Blender：将带有动画的模型重新导入到Blender中进行进一步的编辑和调整。 4. 进一步编辑动画循环设置：在Blender中设置动画循环，确保动画可以平滑地循环播放。相机和光照设置：调整相机角度和光照设置，以改善动画的视觉效果和氛围。渲染设置：调整渲染设置，包括分辨率和渲染引擎设置，以获得高质量的动画输出。 5. 最终渲染和后处理渲染动画：在Blender中渲染完成的动画，导出为视频文件。后处理：可选地，将渲染完成的视频导入到Comfy UI或其他视频编辑软件中进行后处理，添加背景、特效和其他视觉元素，以完成最终的动画作品。通过这些具体的小步骤，从文本描述到完成的3D动画的整个制作过程被详细地概述和解释，为想要学习这一流程的人提供了一份详细的指南。

Yangyi

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