@gpt5 codex app 里默认还是 256k ，可能 api 的话默认 1M 了吧

期货的有低费率渠道么？

80pct 吧。但是数据壁垒和应用墙是道坎。

在我看来，agent 就是下一代 app 的范式。原来的 app 是 [hardcode] +高用户使用门槛（很多中老年人不知道如何操作），产品通过 UI 的组合操作来表达用户意图；现在 LLM 就是大脑（非 hardcode ），mcp 是工具，skill 是领域知识/sop/手册。用户只需要表达，LLM 识别意图+规划+执行。

本质上就是，从结果表现来看，LLM 不同于以往的效率工具，它是能做“脑力劳动”这个 level 的工作了的

MzQzOTg2MDIyQHFxLmNvbQ== 很有兴趣体验

@Muyun 非常感谢，回答很有帮助&启发。

1.确实，端到端是一种技术范式，走向数据驱动
2.L 还有一点好处它能理解环境语义(得益于 LLM 的通识)，比如施工牌、交警手势，上限感觉还是高的。但是对算力要求会更高？
3.所以 VLA 是通过 V>L>A 来防止高维到极低维的信息 loss 么，这 latency 会很高吧？
4.vision-action pair 的数据积累，不知道算力和数据对于 AD 更是瓶颈呢?其实我之前没意识到数据的问题，确实 VA 的数据不像 LLM 好获取。而且城区不好用大家不愿用，负反馈循环了..但是车企有宣传比如 1000w clips ，不知道这量级算多算少。
5.world model ，理想、华为宣传上好像是已经在用做仿真和 RL 训练了。理想联合发的有个 paper 4D Gaussian ，我理解就是带有预测的交通世界模型来仿真。不知道"还需要几个技术突破"具体指啥？

@Chicagoake 确实比以往赛季复杂些。我觉得还不错，可玩性很高

@Hercules 别说了，两星岩宝刚输了

@howencilx 太棒了，果然可以了！

@shadowyue 我需要 chrome 里设置。可是 chrome 的代理设置会转到 win 系统的代理配置。这个配置在开启加速器后会始终保持关闭（加速器作的妖）

@cctv180 这和浏览器->代理设置 的区别是啥？

@epiphyllum 迅游，进程模式。它还有个路由模式。

我发现开启迅游后，“代理服务器”开关会被关闭，手动开启指向梯子后又会被立马自动关闭。

猜测迅游应该是监听了这个 event ，始终保持关闭？

@InDom 对。是比较休闲的下棋，不是需要 all in 注意力

@dyvy 不稳定，我是自己搭的。不是优化线路..

@Muyun Cool.请问你是 AD 的从业者，能不能随便聊聊目前最新的智驾路线(比如 VLA 、WEWA ）

@unco020511 城区还是高快？高快现在各家都很不错了

@metalvest 认同。所以我了解现在有了 4D ，随时间变化的 3D 空间的仿真训练。应该就是为了学习这种预测能力

@cynics 我没试过 FSD 。但是国内 FSD 版本似乎测评里表现一般（当然跟 tesla 训练国内数据限制有关）

@frankies 确实很多领域内名词，需要学习=.=

VLA 我还是觉得上限更高，但是对算力要求也更高（目前车端的算力不太够？）。至于世界模型仿真 RL ，VLA 也能做不冲突。可以具体说说各自的优劣嘛？

@stinkytofux 就第一次会有些忐忑，后面还好~ 而且我只在高快上用，城区不用。我觉得高快场景很简单了，现在辅助驾驶能很好 cover ，能节省非常多精力。但是确实需要知道能力的边界，保持专注