现在很多模型我感觉让它说英语阅读难度要低不少。

考虑周限额，其意义就是限制你一周的平均消耗速度 <= total_quota/7d = q_0 。但是任意一个处于一个周期内的时间窗口之内，你用的速度可以高于此可以低于此——只是限额要求你一周平均下来不能高于前面的速度 \int_{1w} q(t) - q_0 dt < 0 。

（用三月七都能理解的说法就是：对于一个消耗速度严格等于 q_0 且计划持续续费的用户而言，reset 就是 no-op ，不赚不亏）

那接下来就很容易理解了，如果你重置前使用平均速度 q > q_0 ，那你就是赚的——因为接下来你本需要保证消耗速度小于 q_0 的代价被“一笔勾销”了。

反过来，如果你重置前使用平均速度 q < q_0 ，你本在接下来的周期之类能 q > q_0 蹬，现在 reset 来了，你接下来的 q > q_0 蹬的尝试就会面临不得不在同一个周期内减速的要求了。

或者说，周期用量是一个平均速度，用户可以在其上削峰填谷，重置对于一些人是白送你额度填谷，对于一些人是把你削峰的配额拿走，所以自然是有赚有亏。对于 openAI 而言，其技术上可以从后台看到当前用户在各自周期内的平均消耗速度——估算其是否显著的低于 q_0 ，决定最不亏的重置时间。

当然，对于用户而言，你完全可以保持 q > q_0 到用光配额，然后睡大觉。但是需求不总是如此灵活的，有时候在一周之内，对用量配额进行非主动的削峰填谷是不可避免的。

哦，严格来说甚至不是机场，而是我就一个自己的 VPS 负责人在国内的时候的代理，所以我的出口 ip 如果人在海外就跟着人走，人在国内就是龟壳云的固定 ip——但是忘开代理也足够漏信息了

现在已经没用 claude 了，之前用自己的英国汇丰卡支付的帐号，回国之后虽然就机场没有随便换，但是好几次打开 claude code 忘记了关代理（然后当然是提醒 Claude 在中国不可用，然后开代理重启，要是这个时候他们后台其实收到了带有我的 token 的请求那其实已经明牌我在中国了），但是最后也没封号。

最后单纯因为觉得 1. GPT/codex 已经足够好了 + 2. 先前 Claude Code 用隐写收集信息事件 + 3. 听说大量封号事件，觉得上赶趟给 Anthropic 送钱太__了（这一点最重要，给一家我不喜欢其理念的公司花钱，我不愿意，类似的理由我也拒绝用京东），于是取消了订阅，转而 Codex pro 20x 爽用了。

@To5tE #49 算是很正常的操作了，linux 装上几个必要的包，然后按照 https://github.com/tpm2-software/tpm2-pkcs11/blob/master/docs/SSH.md 流程生成密钥就行

Windows 上我记得也有开源的此类软件，不过我没用过

@To5tE #9 最好用硬件密钥，比如 tpm 或者 yubikey 这样的硬件提供的 pkcs11 的证书存储，这样就能保证密钥盗不走了。或者开一个 ssh-agent ，然后在 agent 的运行环境把~/.ssh 给 mask 掉但是放行 agent 的 socket

> UUID 或设备路径错误文件系统类型错误挂载参数不支持本地设备不存在 NFS 等网络文件系统不可达其他只有实际挂载时才会暴露的问题

那现在这个机器是怎么拉起来的？按理说只要现在机器还在运行出问题的最多就是 nfs ？

我一开始这么想，直到我试图将其安装到我的公用集群环境上。

结果发现我们的文件系统有每个用户的 inode 限制，dsh 的 node_modules 一口气吃掉了一大块，根本受不了

突然在想，我要是暂停续费，等订阅状态消失之后再重新订阅，会重置额度周期吗🤓

@Kirkcong 没有水印能抵挡完整的重写，类似于你用铅笔描一遍肯定图片水印就没了。但是要是部分重写期间，一些表述还是留下来就可能能被识别，但是置信度肯定会下降。

无所谓，反正我正常用，发现被重置了就多用点，给我重置我总不亏

比如，采样器可以根据前 10 个 token 拿出来 hash ，给一个伪随机数发生器，然后这个随机数发生器的输出用来做 Gumbell 噪声，然后采样的文本序列去和同样的 hash 算法+伪随机数发生器+噪声算法做互相关，那么 AI 生成的文本位置就会有一个显著的关联。

@maichael 不是，是在采样阶段微调 token 概率（比如偏置概率，引入特殊长程关联等）。
这些微调不改变语义，但是对于长文本而言，人类或者其他模型恰好写出/输出这样的 token 序列概率很小，于是就是特异性的水印了。

估计涉及保密协议，二游内测都要上传身份证，要是要发现金奖励还得填写银行卡呢

要不检查一下系统提示词有没有类似的要求，导致模型陷阱去了？

@yanqiyu s/保留一个球对称性/保留一个绕着源所在直径的旋转对称性/

物理，最近正在让 AI 写代码通过玻尔兹曼输运方程求解一些带有良好对称性系统（球内外两种液体）的光场传播，流程是 Opus 构建计划/Sonnet 实施计划，遇到的问题包括但不限于（给我留下印象，气炸了我的 bug 们）：
1. AI 一开始不知道全反射这茬，看见 asin 炸了直接给我悄咪咪 clip 掉了影响到的所有光；
2. 我发现了问题，告诉 AI 这 tm 是全反射，AI 悄咪咪的让全反射的光反射一次之后直接全部出去了；
3. 我告诉 AI 球的不变量要求全反射的光的直射路径永远不会出射，AI 才意识到错误；
4. 球对称性系统我要处理 L_1^{scatter}散射项，但是显然整个系统在考虑源项的存在，至少保留一个球对称性，AI 估摸着觉得散射项的存在因为需要考虑散射点，就觉得三个任意点不一定保留对称性（这部分神论甚至是 opus 搞出来的），把我球对称性丢了；我一看显存占用直接指数增长，给我血压气炸了；
5. AI 在求解决定亮度的关系时使用了链式法则——在一些情况下 AI 选择的参数化倾向于简并——这时候雅可比变成了 0/0 的不定形，AI 完全没细想就把这些光丢掉了（觉得简并的参数意味着“允许传播的轨迹测度为 0 所以不贡献”）。

把别人对象做成 skill+长期记忆是否是一种 NTR ？