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9 月 10 日

回复了 lynn1su 创建的主题 › 程序员 › 继上贴， agent 记忆框架记忆条数超过 10000 后出现老年痴呆问题，我想我解决了

@vopsoft 测试某条记忆是否出现矛盾的地方

9 月 10 日

回复了 lynn1su 创建的主题 › 程序员 › 继上贴， agent 记忆框架记忆条数超过 10000 后出现老年痴呆问题，我想我解决了

@liangbancai 提取的时候有个 llm 整理好在返回给 agent

9 月 9 日

回复了 lynn1su 创建的主题 › 程序员 › 继上贴， agent 记忆框架记忆条数超过 10000 后出现老年痴呆问题，我想我解决了

@qianfengzongheng #2 我不希望限制记忆数量上限，因为会舍弃部分细节，我不喜欢这种。人脑就会偶尔忘记细节，我不希望我的 agent 也会忘记细节

9 月 9 日

回复了 lynn1su 创建的主题 › 程序员 › 继上贴， agent 记忆框架记忆条数超过 10000 后出现老年痴呆问题，我想我解决了

@qianfengzongheng #2 成本还好。。服务器都是家里以前的斐讯 n1 盒子+nas 虚拟机

9 月 9 日

回复了 lynn1su 创建的主题 › 程序员 › 继上贴， agent 记忆框架记忆条数超过 10000 后出现老年痴呆问题，我想我解决了

嵌入模型是我本地部署的 embedding 模型

9 月 8 日

回复了 zhangli2946 创建的主题 › 程序员 › 面对越来越贵的 token 我们能做什么

@mlxjclf97 就是这么多，死活用不完

9 月 8 日

回复了 lynn1su 创建的主题 › 程序员 › 腾讯 9.4 日最新开源的 WeMM-Embedding-9B 多模态嵌入模型应该是当世最强嵌入模型了把？众多微信用户数据一起养出来的

@langsfang #1 我觉得你说的不对
1.embedding 来做检索不是岔路，是便宜的替代方案
2.KV 一个 token 存几十层×几千维，10M 上下文就是 TB 级显存； embedding 一个向量才几 KB ，差几十上百倍，公司用大规模知识库规模化只能用 embedding
3.我觉得你 10m 只是能搜到，不是能理解并思考，你多段 KV 拼起来缺跨段注意力，位置编码外推 40 倍
所以我觉得吧，还是嵌入模型好使

9 月 8 日

回复了 zhangli2946 创建的主题 › 程序员 › 面对越来越贵的 token 我们能做什么

阿里 coding plan 200 元，90 万亿 token qwen3.7 plus ，了解下
我这个月用了 56 亿，可恨我没啥任务跑了

9 月 4 日

回复了 lynn1su 创建的主题 › 程序员 › opencode 出新模型了，叫 Omen Alpha，输入输出价格接近 deepseek，速度飞快

@honjow #30 谢谢，已艾特

9 月 4 日

回复了 lynn1su 创建的主题 › 程序员 › opencode 出新模型了，叫 Omen Alpha，输入输出价格接近 deepseek，速度飞快

@Livid 站长，25 楼有人乱打广告

9 月 4 日

回复了 lynn1su 创建的主题 › 程序员 › opencode 出新模型了，叫 Omen Alpha，输入输出价格接近 deepseek，速度飞快

@tylerrrrrr #25 兄弟我记得站长说过不能在非广告节点打广告把？而且还是在人家帖子里，你不怕封号啊？