Show Notes
【本期主题】 GPT 5.6 系列支持百万上下文，Codex 也能装下更长的协作内容。本期从 Tibo 的更新消息出发，解释上下文窗口、自动压缩和知识截止日期分别是什么，再聊长窗口带来的成本与性能代价。C哥给出的使用建议是，在内容堆得太满之前主动压缩，或者写交接文档，把关键信息传给下个会话。 【核心看点】 GPT 5.6 系列一起支持百万上下文，大模型能记住多少聊天内容，究竟由什么决定？
把更新截图交给 Codex 配置并重启后，界面显示的可用上下文为什么还值得单独查看？
自动压缩阈值设到九十万意味着什么，旧信息被清理之后，对话为什么还能继续下去？
把只知道一九九零年前知识的爱因斯坦放到二零二六年，怎么解释模型的知识截止日期？
模型能搜索到新消息，和出厂时就知道这些消息有什么区别，追新模型又图的是什么？
上下文堆到五六十万后性能可能下降，怎样用手动压缩或交接文档保住协作里的关键信息？
【主播】 软件和人工智能专家，程序员，已申请数十项技术专利。连续创业者，历任多家公司 CTO，AI 畅销书《DeepSeek 全场景指南》《学会提问，驾驭 AI：提示词从入门到精通》《玩转 Skill》作者，C 哥的 AI 成长圈主理人，帮众多企业和个人落地 AI。
前往小宇宙评论区与主播互动
More from C哥聊科技
【本期主题】 DeepSeek 前几天把自己内部在用的推理框架 DeepInfer，连同编解码组件 deepseek-recipe 一起开源了。如果说开源模型权重是交出一张跑车设计图纸，那这次等于把生产节拍和制造工艺也交了出来。这期讲清楚推理框架和编解码到底管什么，为什么自己部署的模型总是“不对味”，以及 DeepSeek 把最赚钱的东西送出去，背后算的三笔账：腾出算力做 AGI、把技术栈变成行业地基、打通国产模型和国产芯片。 【核心看点】 开源模型权重为什么只是一张跑车设计图纸，离真正造出车还差什么？
【本期主题】 微信电脑版灰度上线新功能「小微」，把 AI 塞进了聊天、朋友圈、公众号和网页的每个角落。这期带你把它的五个入口逐个走一遍，从今天就能用起来。 【核心看点】 微信上的 AI 到底藏在哪个角落？
【本期主题】 DeepSeek Harness 开源，表面是带本地网页界面的编程智能体，底层则是基于 Cordis 的可组合执行系统。C哥拆开插件卸载、依赖管理和局部替换，解释它如何让智能体更可控地修改自己。但这只是自进化的基础：能换零件之后，还需要学习闭环与效果评估，才能知道改哪里、有没有变好。 【核心看点】 DeepSeek 没有先做成熟办公产品，而是开源执行底座，本地网页界面下面到底藏了哪三层东西？
【本期主题】 小红书开源 dots3-note 预览模型，并限时免费开放 API。C哥关心的不只是长上下文和多模态，更是内容平台为何需要自研模型：高频调用的成本、生活决策的复杂性，都和业务场景相关。本期结合模型闯关、保存记忆的例子，也聊预览版的稳定性短板，以及模型走进搜索、推荐和创作工具前还缺什么。 【核心看点】 小红书开放首个 dots3 系列权重，还限时免费提供接口，这个预览模型带来了哪些能力？
【本期主题】 知识库一定要先切片、向量化吗？C哥把 RAG 和 Skill 的参考资料机制放在一起，比较它们怎样查资料、保留上下文和更新文件，再用 Claude Code 查登录逻辑说明按需检索。本期也保留 RAG 适用的边界，最后给出目录引导、本地精确搜索、外部检索补充的三层知识库查找方式。 【核心看点】 文档切成几百个词元的小片段之后，为什么章节条件和引用关系容易在检索里丢掉？