KingGaruda

@tonyer fps 高刷需求我理解，为啥要 4K ，如果兼顾影视的话，感觉屏幕对于 fps 游戏太大了。。我也想换显示器，蹲一下你，等 2K 高刷。

@KaiWuBOSS 我觉得你思路没问题，但是没法达到替代 opus 的效果，应该能达到早期 cursor 的那种效果，代码能跑绿，符不符合预期看命，迭代会很痛苦。项目越大，效果越差。因为现在的 coding 模型起到的作用不只是单纯的生成了。

我更想知道你的几千块怎么挣的

我是文字游戏爱好者，咋一进去我就 Get 到这套游戏玩法了。但是这并不是一个好事，一个好的文字游戏应该是循序渐进的，就像新手教程里说的，不要最开始就追求流派。在实际游戏中的做法，最开始不让你感知到这个概念，在不同的游戏体验中摸索到。你现在的页面 感觉是 把游戏 wiki 和游戏内容放在了一起

@KaiWuBOSS 我不太确定我有没有聊偏；让 llm 做最基础的工作，通过局部较优，达成全局相对优，思路我理解是 ok 的，我理解这里的流程卡点是 划分局部的工作谁在执行？以及任务的合并优化谁来处理？所谓的元专家组么？他的效果怎么保证，我理解你思路所说的专家飞轮是基于存在 ground truth 的情况才存在不断迭代突破模型上限的可能。但是如果知道 ground truth 的话，理论上，我感觉其实你对 AI 的生成其实不强依赖。纯工程的方法可能会更高效。

另外，你现在的思路以及方案，总的来说是自上而下的看待问题，和拆分问题。可以实际自下而上的手动 run 一趟，自己充当框架的连接点。我理解只要能跑通一次，你的框架至少在某个场景下一定是有效的。换句话说，先针对性的实现一个东西再不断拓展。你现在认为粗糙的地方我觉得都是不紧要的，你限定 语言、操作系统、交互形式、产品形态出一个足够好用的东西，自然会引发如何拓展的思考，现在聊的太泛，大家很难聚焦问题，和了解你实际的效果。

我感觉这个立项有点超前。。现在开源模型跟闭源模型的差距，通过软件工程很难解决。上面聊到工作拆分的思路，一方面是不能很好的拆分，其实要是能很好的归并，他本质上就能直接解决，只是从节约算力的角度分发下去，另一方面拆分下去用到的更小模型，效果更差，恶性循环了。如果只是将就着用，都将就了为啥还要较真。

我感觉这个测试场景有点草率。。至少在你的 claudeCode 里选定模型测试？感觉偏差源于官方优化。 我只是好奇正经自开发场景下 glm/kimi/ds 哪个比较合适。

习酒在南方的认可度我感觉一般。同湖南地区人，抽烟常喝酒就是 和天下+茅台 抽烟不常喝酒 和天下+五粮液，都是一对哈，不抽烟的话也提一对华子（如果你抽烟的话）。这里的区别倒不是价格，主要是不常喝酒的人不一定喝得惯酱香型，然后配几件水果，例如一箱车厘子，一箱粑粑柑之类的。至于其他亲戚我的建议是直接红包，老人可以提点实用的营养品。西洋参这个基本不会出现在我上门的礼品里，属于不实用的部分。