https://x.com/KyeGomezB/status/2045659150340723107

  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - kyegomez/OpenMythos: A theoretical reconstruction of the Claude Mythos...

    A theoretical reconstruction of the Claude Mythos architecture, built from first principles using the available research literature.


  

  
    
    
  

  


目前GitHub上已经2k star了，具体细节在X上有说明。作者也强调了属于理论探讨，仅供参考（不过还是起了OpenMythos的名字）。
按我浅显的理解，传统思路是堆层数，参数爆炸，作者考虑可以把一些层重复使用，最多能循环16次。然后结合MoE的方案，每次循环激活的专家不一样，那就避免了简单重复每次循环到一样的东西。（但是这样实际训练算力并没有节省多少吧，比如1T的参数多循环几次肯定算力也要翻几倍了，可能也就是部署推理的时候省点显存？）
刚好隔壁看到有佬说Opus 4.6是5T参数，4.7就阉割到只有1T，我怀疑是不是就用这个思路，1T的参数量循环10次甚至9次，发现有些性能指标比5T的强，就放出来作为4.7。
然后他们那个吹上天的Mythos说不定就是拿5T参数的模型循环10次甚至9次，一看都赶上10T甚至9T参数量了，所以拿出来大吹特吹？不过Mythos要是真的那么强，怎么不先用来升级下4.7，最糟糕的情况下，该不会Mythos全是营销，实际就是4.7吧？
后面放一些X上的截图，不过这个看到没绷住必须放前面，哎，Deepseek怎么那么坏

不是Deep Research，是那个每次思考几十分钟的Pro，思考程度进阶
今天看一篇文章的评论里讲到可以提供GitHub仓库链接和token，然后让pro直接push提交
但是我尝试了下，AI操作的报错是Could not resolve host: github.com
不知道是不是要授权什么的，还是提问方式不对

本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

因为Chatgpt官方的Codex App只支持Macos, 因此使用github workflow部署了一个定期自动打包为Deb包的脚本，与官方原版功能完全一致，只是在另一个平台重新打包而且，非重新实现。非第三方客户端。使用下来体验完全一致，感觉有用佬友可以star一下哦~非常感谢！

  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - guangzhaoli/codex-desktop-deb: Automated CI/CD pipeline to build Codex Desktop...

    Automated CI/CD pipeline to build Codex Desktop .deb packages for Linux


  

  
    
    
  

  



补充一个在Codex APP中使用ssh远程开发的方法:

在~/.codex/config.toml的[feature]中添加:

remote_connections = true


在Codex App中打开设置，选择连接即可

chat.qwen.ai
  

  
    

Qwen Studio

  Qwen Studio is an official platform from Qwen that empowers both everyday users and developers with unified access to Qwen’s series of open-source and proprietary models. It offers comprehensive functionality spanning chatbots, image and video...