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OpenAI Codex 不只是代码工具：5个非技术岗位的真实跑通场景
OpenAI Codex 不只是代码工具：5个非技术岗位的真实跑通场景 上周，我们团队的运营同学小林在晨会上分享了一件事：她用一个工具，10分钟内完成了原本需要两个小时的竞品数据清洗——把散落在三张截图里的价格、功能点、用户评分，整理成了一份干净的对比表格。 我问她用的什么工具。 她说：「Codex
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你可能写过 Function Calling，但 Perplexity 说那还不够
你可能写过 Function Calling，但 Perplexity 说那还不够 你有没有遇到过这种感觉：明明觉得自己懂了，但某一句话让你突然卡住—— Perplexity 在推出 Agent Skills 的时候，官方文档里有这样一句话： "Building with Agent Skills
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我把产品图扔给AI，20分钟拿到5条UGC脚本，然后对着屏幕改了两个小时
我把产品图扔给AI，20分钟拿到5条UGC脚本，然后对着屏幕改了两个小时 我以为最省事的是生成视频，结果发现最省事的是那之前的两个小时。 这句话听起来有点绕，但如果你真的用过Higgsfield的营销视频Agent，你会立刻明白我在说什么。产品图一扔，等待转圈，脚本出来了，分镜出来了，视频也出来了—
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GPT-Realtime-2 中文实测：惊喜有，但「生产级」的坑比你想的深
GPT-Realtime-2 中文实测：惊喜有，但「生产级」的坑比你想的深 我让它接了一个模拟客服电话。 用户刚说完"那个……那个啥来着"，它就开始回答了——答错了。 这是三个月前我用旧版 Realtime API 踩到的坑。当时的 VAD（语音活动检测）太激进，用户一停顿超过 400ms，系统就判
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Cursor /orchestrate 深度实测：它让我少写了80%的代码，但我一秒都没敢不盯着它
Cursor /orchestrate 深度实测：它让我少写了80%的代码，但我一秒都没敢不盯着它 你有没有经历过这种情况——把任务扔给 AI，它做完第一步，然后停下来问你："接下来怎么办？" 你输入下一步指令，它又做完，再停下来问。你做了个计算：这个任务需要5步，你就得回答5次问题，复制5次代码，
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GPT-Realtime-2 中文语音实测：「生产级」这个词，OpenAI 赌对了吗？
GPT-Realtime-2 中文语音实测：「生产级」这个词，OpenAI 赌对了吗？ 我以为最大的问题会是延迟。 结果让我真正卡住的，是它处理"那个……那个……等一下……那个"的方式。 这篇文章能给你带走三样东西：实测数据（延迟、断句率、语义完整度）、分类结论（你的业务到底该不该上）、可直接跑通的
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GPT-4o Realtime 新语音模型中文实测：「生产级」的承诺，我帮你验过了
GPT-4o Realtime 新语音模型中文实测：「生产级」的承诺，我帮你验过了 我用中文说了一句"帮我查一下明天北京的天气"，它停顿了将近一秒，然后用一种介于粤语腔和台湾腔之间的普通话回答了我。 那是三个月前，我第一次接触 Realtime API 的体验。这次 OpenAI 推出 gpt-4o
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同一周，三家顶级AI公司都在自建基础设施——你的API选型逻辑该重新想了
同一周，三家顶级AI公司都在自建基础设施——你的API选型逻辑该重新想了 上周我刷技术新闻的时候，连续看到三条消息，放在一起让我有点坐不住： Perplexity 宣布自建数据中心；OpenAI 加速推进自研芯片和网络基础设施；xAI 大规模扩张算力集群。 单独看，每条都是"行业动态"，值得点开瞄一
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ChatGPT为什么有时快如闪电、有时慢如蜗牛？答案藏在一个叫MRC的协议里
ChatGPT为什么有时快如闪电、有时慢如蜗牛？答案藏在一个叫MRC的协议里 你有没有遇到过这种情况： 同样是问ChatGPT一个问题，昨天下午问"帮我写一封邮件"，0.5秒不到字就开始往外蹦；今天上午同样的操作，转圈转了快10秒，你已经去倒了杯水回来，它还在"思考"。 你第一反应可能是：是不是我的
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凌晨赶方案，ChatGPT转圈20秒——背后是1万张GPU在"堵车"
凌晨赶方案，ChatGPT转圈20秒——背后是1万张GPU在"堵车" 凌晨两点，你在赶一份明早要交的方案。 打开ChatGPT，输入问题，按下发送——然后就是那个让人抓狂的转圈动画。5秒、10秒、20秒……你开始怀疑是自己的WiFi出了问题，切换到手机热点，还是一样。 你以为这是"服务器不够用"的问
