标题: codex拉闸后试用了一下glm5.....
作者: #WReck
板块: #国产替代
编号: 1847428
帖子: https://linux.do/t/topic/1847428
时间: 2026-03-29 21:27:45
摘要:

最近一直在优化一个多平台下载器的项目，web端、ios端都做了，算是我第一个vibe coding的项目吧 ，主要就是给我自己方便下点抖音小视频的，ios的deeplink也做了，基本就是抖音分享页里面点一下app跳转拉起页面自动解析再选画质下载就行了，专为我这样的懒人服务了。
这一套就只有最开始一个前后端架子是用的cc+minimax2.5搭的，发现国模拉垮的很就换5.3codex和后面的gpt5.4做主力开发了，全程一行代码也没敲（我自己虽然是干java的，但这个项目的技术栈命中我的就只有个mysql），就把控一下项目总体方向和当个牛马测试员，下面贴几张图大概看看。







跑题了，重点来了，今天codex拉闸了没得蹬的，想着薅一个佬友放出来的阿里codingplan试试glm5现在还能不能用了，如果能有gpt5.4八成功力也成了，就让他真实项目里跑一跑帮我改一下ios端用户页的ui，那个布局太丑了让他重新调整一下。
skill就用的gstack的这一套，跑了一遍autoplan就发现不对了，如果是gpt的话跑一轮基本就直接过了，也不会review出什么问题，glm5我直接跑了三轮最后还是有点问题，我懒得搞了直接先让他执行了。
但是glm5第一点就是话太少，话少其实不算优点，它说的少你对它制定的plan理解程度就会偏低。
第二点就是速度太快，这个明显就是推理强度不够了，属于是硬伤，哪怕我已经开了high effort了，明显就是做的快想的少。
第三点就是出现了中英文随机切换的情况，做的plan里面中英文混杂在一起几乎达到了各占50%，这是gpt没有出现过的。
第四点就是一次改不到位，有明显的bug，布局设计的也蛮丑的，让他改第二次，改完还是有bug，我直接放弃了删分支了，这次测试真是又验证了一遍我一个月前用国内版trae的结论，纯是一大坨。编程能力真的是隔着一条河了，真是没招了，还得想办法搞gpt的订阅了

标题: 【周回顾】基于AI的过去一周新闻分析（0322-0328）
作者: #Nightone
板块: #前沿快讯
编号: 1847430
帖子: https://linux.do/t/topic/1847430
时间: 2026-03-29 21:28:02
摘要:

新闻源：BBC NEWS 中文、FT中文网、法广RFI、36氪、虎嗅、爱范儿、少数派、人民日报、求是网、21世纪经济报道、央视新闻等
由AI对一天的新闻进行汇总分析，一周后再由AI分析一周的新闻并给出报告
时间范围：2026-03-22 ~ 2026-03-28









新闻在这：
0322-0328.zip (494.8 KB)

标题: Meta 下一代 AI 模型 “Avocado” 详细再度曝光
作者: #Bunn
板块: #前沿快讯
编号: 1847480
帖子: https://linux.do/t/topic/1847480
时间: 2026-03-29 21:36:49
摘要:

Meta 公司备受期待的下一代人工智能模型（内部代号为 “Avocado”，意为“牛油果”）的研发现状，似乎比外界此前预期的要复杂得多。
据《纽约时报》等媒体报道，由于内部测试显示该模型在性能上仍落后于谷歌（Google）、OpenAI 和 Anthropic 的顶尖系统，Meta 已将其发布时间从 2026 年 3 月推迟至至少 5 月。然而，从 Meta AI 界面泄露的最新证据表明，该公司正在幕后进行大规模的并行实验，甚至在部分请求中调用了竞争对手谷歌的 Gemini 模型。
泄露的 Meta AI 内部模型选择器显示，Meta 正在评估多种不同配置的 Avocado 变体，旨在覆盖从轻量化到多模态的各种应用场景：

Avocado 9B：拥有 90 亿参数的小型化版本，可能针对移动端或快速响应场景。
Avocado Mango：带有“智能体”（Agent）和“子智能体”标签，似乎是一个具备图像生成能力的多模态变体。
Avocado TOMM：全称为“多模型工具”（Tool of Many Models），专注于工具调用和集成。
Avocado Thinking 5.6：Avocado 推理模型的最新版本，旨在强化逻辑思考能力。
Paricado：一款纯文本的对话模型。



如此众多的“发布候选版”（Release Candidates）表明，Meta 目前尚未最终确定哪种配置将作为正式版推向市场。
尽管 Avocado 在处理复杂数学问题上比早期的 Llama 模型有了显著进步，但内部评估显示，这些问题在数月前就已经被 Gemini 3 和 GPT-5 轻松解决。
这种性能上的差距已引发 Meta 高层的严重关切。据报道，Meta AI 领导层甚至讨论过临时向谷歌购买 Gemini 技术许可的可能性。目前的 A/B 测试证实，Meta 已经在部分请求中路由至 Gemini 模型，采取一种“分层处理”的策略：在 Avocado 尚未完全成熟前，利用外部模型填补能力空白。
  
      

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