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老生常谈的问题了，机器学习深度学习数据就是很重要，甚至可以说是决定性因素，当然不只原始数据，还有数据增强和合成数据管线之类的东西

这种渠道我之前也测过几下，很诡异，他的effort似乎调了是没用的，而且没有推理token数量，直觉上是某种逆向，但无法确定来源

可能不行，但未必这么快。 提示：这种论调在 o1-mini 发布之前其实流行过一段时间，但互联网没有记忆（

> 没有自驱力的模型，似乎上限基本就是下限。 loop其实不是大问题，对于任意模型你都可以几乎无限制的提高他的努力程度，比如每轮都自动发“请继续找视频的问题并改进，使他更完善” 难点还是判断力，也就是知道什么是好的，什么是差的，差的应该往哪个方向改才能好

根据我的测试<1.3-1.5的没有完全真的 都有或多或少的参水 而1.3-1.5其实是很高的倍率了，pro20刀（算140rmb吧）周限300刀月1200刀，实际上甚至接近0.1，如果不封号

一般不是吧，不过也不排除降低到 5.6 Pro 之类的

6-Astra(网页端叫ChatGPT 6 Pro) Opus5.5 Fable5.1 这几个就行了 需要注意的是 6-Astra 在纯官方 API 才有满血 MAX

全新的话买neo不如win本了 或者等下一代neo 如果是a20p就可以考虑 不过不知道要等多久 8g你用了就后悔了。买neo说真的不如直接二手m1 16+512，现在应该三四千，但要避免被坑

neo不要买 air最好选到24G，如果只远程为主可以考虑16G

这玩意水很深 不想碰就全新国行官方或授权渠道即可

Opus 5.5 在一些地方是 > Fable 5.1 的，直接说是蒸馏和量化似乎并不可靠，起码有额外的后训练或者是更新的大模型蒸馏来的。

这机器续航比较短板，不过不需要很好续航也勉强 512g不行外挂个硬盘吧

样本量太小，无法得出有统计意义的结论