⚡ OpenAI ускорила загрузку длинных чатов в Codex в 16 раз Проверили на экстремальном кейсе — диалог
AI Summary
OpenAI значительно улучшила скорость загрузки длинных чатов в Codex, сократив время загрузки с 27,6 до 1,7 секунды, что составляет ускорение в 16 раз. Обновление, которое выйдет на следующей неделе, также уменьшает количество запросов на 98% и снижает потребление памяти на 41%. Теперь пользователи смогут быстрее открывать длительные сессии, что решает классическую проблему с производительностью.
⚡ OpenAI ускорила загрузку длинных чатов в Codex в 16 раз
Проверили на экстремальном кейсе — диалог из 741 сообщения объёмом 231 МБ. Обновление выйдет на следующей неделе.
Что изменилось:
• Загрузка — с 27,6 до 1,7 секунды
• Запросов меньше на 98%
• Подгружаемых кусков переписки — на 99,6%
• Прирост потребления памяти снизился на 41%
Классическая проблема: чем дольше живёт сессия, тем тяжелее её открыть. Теперь это в прошлом.
🔗 https://x.com/ajambrosino/status/2088401536057827344
Похожие новости
Cursor использует недовольство GitHub и запускает конкурирующую платформу для хостинга.
Компания Cursor, известная своим AI Code Editor, запускает новую платформу для хостинга кода, которая станет конкурентом популярному GitHub, на который разработчики жаловались. Новый сервис нацелен на решение проблем, с которыми сталкиваются пользователи GitHub.
🎨 Скины для помощника в Codex Если надоел стандартный вид ассистента в Codex, можно сменить его на
В Codex появилась возможность менять внешний вид ассистента, предлагая пользователям разнообразные скины, в том числе в аниме-стиле и неожиданные персонажи, такие как Добби и Си Цзиньпин. Пользователи могут загружать свои варианты или выбирать из обширной галереи, доступной на нескольких сервисах.
Программирование🧠 Anthropic открыла системные промпты Claude Компания выложила инструкции для всех моделей — от Ha
Компания Anthropic открыла доступ к системным промптам для своих моделей Claude, включая Haiku 3 и новые Fable 5 и Opus 5. Теперь пользователи могут ознакомиться с командами, которые модель получает перед началом общения, что позволяет лучше понять логику её работы и эволюцию требований к ответам. Это особенно полезно для специалистов в области промптинга и тех, кто интересуется внутренними механизмами моделей.