[输入阶段]
└─ Tokenizer 正确接收 \u005f
└─ 模型内部语义表征：sep = U+005F (完全正确)
│
[自回归解码阶段]
├─ 1. 竞争机制：`_` (snake_case) vs `-` (kebab-case) 在标识符空间争夺权重。
├─ 2. 衰减触发：在重复生成或长文本生成中，`_` 作为亚稳定 Token ，概率（ Logit ）逐渐下降。
├─ 3. 第一次突破：某一处的 `_` 掉入陷阱变成了 `-` (例如第 1 行变成 yield_time-ms)。
│
[上下文反噬 (Context Feedback)]
└─ 错误生成的 `-` 进栈成为 Prompt -> 注意力机制被 `-` 强化 -> `_` 的 Logit 跌至谷底 -> 彻底锁定为 yield-time-ms 。

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和其他 AI 讨论后这个问题的结论是 gpt 5.6 sol 中 yield 后面的 -（连字符）在训练数据中的先验权重（ Prior Weight ）太高.

到底 openai 给 gpt 5.6 sol 喂了什么垃圾语料. 都被喂成豆包了.

改用 macos, 重启系统会自动打开重启前的程序

现代的二进制格式基本都自带压缩了。只有基本只有明文文件和老掉牙的格式需要二次压缩

插队凑热闹


>你看着是个文件夹窗口，早就不知道被各种软件插进去多少 DLL 文件了。。。
用 sandbox 试了一下，感觉和第三方软件无关

经常在 NAS 和电脑上倒腾文件，开了一堆窗口，忘数数量突然就来一下全部窗口冻结。真糟心。

把需要存储的资料用 base64 加在 url 上, 同步书签

@qq316107934 是固定映射，因为大部分随机库都是假随机。

用这个正整数作为 seed 生成 3 个随机数（逃

关闭自动更新,上 ups 电源

现在在考虑 loading 的方案，但表格的规模可能会不断增加至上 100 行， 100 列。每一次修改格子都要做一次 json 读取好像有点吃不消。

修正： 已创造或已存档的表格不会有影响。

感觉这样的数据结构挺小众的。创建 iteration 的时候才做 sorting ，不会对机器很大负担么？

简单来说就是想要 O(n)的有序数据结构?

最喜欢把代码打印下来，拉屎的时候看，屏幕前看得眼酸。

broworld

underworld

@icedx 用 path+filename 要作字符串操作,感觉会很麻烦. 最后从 google drive 中取得灵感,用 id+filename+parent 解决. 感谢