reasonix安装卡住
呃，上一期视频我看到 resanix 的 作者也给我点赞了，那我们现在说一下 resanix 为什么缓存命中率能够达到百分之九十九甚至百分之百的原因。呃，首先说一下 deepsea 的 缓存机缓存命中机制，那么 deepsea 的 缓存命中依靠的是一个前缀缓存单元单元的检解锁。 tipsix 本身是有一个上下文缓存缓存，那么当你发送呃醒救消息时，它不会立即 即搜索或者重建整整个绘画，它会搜索前缀缓存单元，检查缓存单元是否与之前的几个前前前缀缓存单元一致，那么一致的话就判定为命中 缓存检查的话是逐字节检查的，最小的单元是幺零二四 token， 并且有一个黄铜窗口机制，也就是说你近期的绘画中的缓存都是可以命中的。 然后 zennex 的 话是针对这个缓冲命中机制做了三个特性优化。第一个就是前缀不可变，那么它前缀是在整次绘画中一次生成，然后会持续使用，包括它的 system promote tour use。 那 么当你像修改它的 tour use 顺序或者是增加 tour 呃 tour 时， 呃会弹出警告，因为这样了，这种情况会导致缓冲无法命中，并且还有一个指纹首位通过哈希的方式检测呃前缀是不是被异常修改。另一个就是只增加不修改。那么多轮对话中的 新的用用户请求消息直接是提取字母串，然后增加到请求消息当中，这样的话， deepsea 服务器在接收到消息的时候，字节序前面的字节序就是完全一致的， 全面的缓冲消息就能全部命中，那么只有新的增加的消息会出现 miss。 最后一个就是保证前缀的确定性，它 system promote 是 没有时间戳的。另一个是它 to use 的 时候是会返回一个确定插入顺序的副本呃，并且 待做接收序略化的时候会返回一个确定性的呃，接序略化接收，这样的话它的自己的顺序就是确定的。在 deep stack 减存这缓存的时候，这个就不会出现 miss 的 情况。 较机制的设计哲学就是以牺牲一定的上下文容量和工具调用灵活性来换取缓存命中的大幅提升。
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10:53查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，我是 linux 作者。呃，今天给大家介绍一下我们这个产品啊。呃，这个是我们的 github 首页， 我先教大家怎么去安装我们这个 linux， 它很简单，首先你要安装有一个环境， node js 的 环境，只需要搜索， 然后 get node js 啊，如果你是 windows 的， 就直接这边安装就行了，如果你是其他系统的，它会自动推荐，点击完之后会有一个安装的一个装包， 这里呢可以默认一直点下一步就可以了，我这里已经安装过了，就不再介绍。然后接着呢，我们可以打开我们的这个 cmd。 嗯，首先呢我们需要一个项目，我们可以在 f 盘下面新建一个自己的项目，我们可以随机取一个叫做 test 啊 test 一， 然后在这个 c m d 里面呢，可以进入，进入到这个 f 盘的 test 一 里面，然后输入我们的这个呃， resix 启动指令， 这里是我已经。嗯，之前启动过了，然后正常的启动呢，会有一个启动的界面，它会引导你去输入你的 api key， 然后如果你不知道 api key 在 哪里获取的时候呢，这里上面也有一个链接可以让你去点击， 当你输入这个 api key 之后呢，它就会进入到这个界面，那这里呢就是有一个 web。 呃，我们不仅仅是支持这个终端的啊，也支持 web 的 啊，点进去之后呢啊， ctrl 加左键，点进去之后呢，这里是我们的这个后台，然后这里的面板呢，它是一个 t y 的 镜像，就是你这里写的任何东西，它在这里都会啊反馈出来，比如说我们说你好啊， 这两边是同步的，当然你在这里发，这里也是会同步的，那这里呢有一些功能，就是可以看到一些以前的计划，还有一些绘画啊，包括你的这个，呃，应用缓存，还有包括你的 token 消耗啊，用量。 然后我们这里的话，呃，是当你比较熟悉的时候，你可以再来看这些，这里是比较深度用的一个地方，比如说对你的项目的文件进行一个缩影啊，可以本地有个模型给你安装 啊，然后下面有些 m c p 啊，还有包括 skills 啊，记忆啊、 memory 啊，户口其实都是支持的啊，包括这里有一些设置啊，但是这些设置可以都不用改。然后 我们可以先啊尝试着做一个项目啊，比如说做一个五子棋项目， 呃，在他做五子棋项目的时候呢，我可以给大家介绍一下，就是我们这个 deepsea， 就是 另一个用户用我们这个 reason， 然后它的用量， 嗯，这个用量呢？大家看一下啊，它用的非常多，它用了大概四亿三千五百万个 token， 对 吧？嗯，这是 flash， 它大概就是一百块钱不到，跑了它就跑了，它这个跑的用量有点大啊，其实用量也大，正常人不会跑这么大的。 那为什么我们这个缓存命中率它能达到百分之九十九啊？这个有百分之九十九以上啊。呃，我可以给大家讲一下啊，就是我们有一个叫做前缀缓存的这个命中率， 就 deepsafe， 它有个 api 有 个特性，就是你请求开头若干字节，如果跟上一次完全一致，它命中的部分呢，就会按照定价的百分之十来计费，也就是说如果你命中了它，就给你打一折啊，这个机制是 deepsafe 提供的，那所有的 deepsafe api 的 这个客户端呢？都有这个功能，那 为什么大部分客户端命中只有三十到六十，我们可以达到百分九十九呢？啊？这就要考验这个你设计客户端的设计水平了 啊啊，他这边还问了我们一些问题啊。嗯，我这个是滚轮，也可以去控制啊，比如说他要做一个 web， 那 我们做个 web 就 够了啊，回答一下他问题， 那接着我们讲别人怎么做啊？就是主流的 engine 呢？一般怎么做的？为什么他们做不到百分之九十九？第一个就是 devic 自家的这个 chat， 他 们的 chat 它对话率一般都是六十到八十左右，但是啊，比如你新开一个会话，它的命中率马上就会掉到零 啊。第二种呢就是，呃，就 cherry studio 这种，他们用 open ai 的 那种形状的 sdk， 每一轮对话的历史呢，都是会重新序列化的，重新排序，有时候还会塞个时间戳进去，他们那个前缀的字节序列就变了，缓存就废了，所以他们的一般命中率呢，可能会更低一些。 然后第就是最后一种呢，就是那个 close code code 啊，这个就比较主流啊，我先把这个 set up 一下，让它继续跑。 然后他们呢，就是他们不是为 deepsea 缓存设计的，他们是为自己的这个 cloud 和 gpt 是 能力设计的，他们的优架构 能力呢，就是能力优先，成本是结果，所以我们是反过来的，我们是成本，是约束条件，我们的能力呢，只会在这个约束下最大化，所以这是产品定位的区别，不是说谁好谁坏啊 啊，这里再统一一下，因为我们现在这选的是 review 模式啊， review 模式就是他每操作就是每一个操作都会问我们啊，要不要这么做，我们可以呃，也可以关掉，我们比如说加 shift， 加 tap 切换一下，切换到 auto 啊，就让自己写，我们就不管了。 然后我们具体做了哪些事呢？我们其实就是呃，就是在所有提示词前面 计算一下他的这个码，然后把他的绘画一开始就会计算一下哈，吸一下定死。所以在这个绘画里面，前面的这一段的字节都是不变的敞亮。听起来是很简单，但是很多框架都做不到，因为他们很想动态去根据对话状态去调整 system prom 的， 这样看起来会更聪明，但是缓存会当场失效，所以我们选择不动它。 第二个就是 append only， 就 只追加不改写，他每个对话的时候我们都是指望日制的末尾加东西不行不准，不进行重新排列，也不会去修改，他就保持他前面的字节保持不动。 那这条听起来是很简单，但是要嗯实现起来呢就比较麻烦，你跑久了肯定会很想清理一下历史啊，让上行往好看一点啊，那一清理缓存就完蛋了，对吧？那 后面还有一个就是呃 r 一 的这个思考，我们升到 v 四之后就叫 thinking， 它这种推理模型呢，它会输出一大堆的这个 reason content， 就是 那种 呃，就是用过的都知道，它会有一个自己推理的一个，一个就是可以看到，但是它不是作为一个主要输出的， 然后他有一些框架呢，就会把这个东西呢塞回去，这样就会让 angela 记得自己想过什么。那我们会把这个东西呢隔离在一个新的区域里面，每一轮结束的话就清空了啊，然后我们会通过一个叫思维提取的模块，然后去把它要用的时候就拿出来啊，我们会把它压缩成一个结构化的一个小块， 然后最佳进 log 里边啊，原原始的那个呃思考链呢，就不会进缓存了，这里他要启动一个端口去跑起来。好，我们拍摄啊。没有哈，他肯定想别的办法。 然后呢？除了缓存呢我们还有什么省钱呢？然后比如说，呃，就成本控制的一个东西，就比如说 flash first， 就是 优先 flash 模型，然后 pro 的 话因为比较贵嘛，那百分九十其实口顶 flash 够了。那 cloud， 比如像 cloud cloud code 以前都是用 sonet 对 吧？ coser 也是 sonet， 然后口袋是默认的 gpt 啊，都是那种稍微便宜点的模型。那每一轮结束呢，就是有差不多三千个 token 返回就会自动压缩啊，模型用的时候就有个完整内容，用完就只剩下摘药，如果下一轮还需要的话就重新 build file 啊，总比拖着这个呃十二 k 的 这个托儿跑起来会便宜很多啊。 如果一碰到难题，你可以单轮起用这个 pro 模式跑一下，那跑完就自动回收啊，但那这样肯定会就是单次这种呃缓存命中肯定会降下来啊，但是可以更好的解决问题吗？对吧？那这里他说他设计好了，那我们可以去看一下 啊。跑起来了，我看看他运行怎么样，我随便玩一下，我感觉他设计还可以啊，对吧？啊？五子连击，黑棋胜，重新开始啊，没问题，我们来让白棋胜一把。 好，白棋获胜啊。好，那我们这个如果说这个时候呢，你想看一下这个后台 dashboard 啊， 可以这样，然后它会有一个提示，你可以点击这个进入外部后台啊，在这里也可以看到效果，它这里展示是一样的，这里可能会稍微好看一点。 好，我们这里可以看到它在后台跑了一个 job， 所以 我们才能啊预览出来这个游戏啊，如果它没跑这个 job 的 话，你在这里是看不到这个游戏的，那我们可以把它停掉。 那停掉的话，我们先可以看下 jobs 就是 跑了哪些任务，他跑了两个任务，第一个任务是失败了啊，那第二个任务是成功了，这个是成功了，那我们可以把他杀掉。 q 二，他是第二个。好，他正在停止。 好，停止了，停止后这边就没有那个东西了，那当然这个网页在刷新的时候他就打不开了啊，就无法访问了。 那整个流程就是这样，就是你想做什么都可以跟 ai 去沟通啊，我们这里的缓存它基本上达到了百分百，就是基本上全命中了啊，没有什么没有命中的，然后你可以在后台可以看得到这个。呃，详情啊， 我们可以在这盖栏里面可以看到，因为我刚刚还之前还对话过其他东西啊，平均下来可以达到百分之九十七啊，还是非常高的，因为我们第一轮聊天的时候，他肯定是比较低的嘛，他是后面慢慢的就会增高啊，就是一轮比一轮的比一轮高。 好，那我们今天就介绍到这啊，欢迎大家来使用我们这个 listeners 啊，如果有你有什么问题或者反馈都可以来我们的 github 上提这个问题啊，我都非常的呃乐意去 啊，比如说你们要发 pr 啊什么的，我都会乐意去合并或者提出一些我的建议啊，去改进一下。好，谢谢大家。
9907做游戏的小🐟
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358悟空爬虫
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90一路生花🌼
00:40查看AI文稿AI文稿大家要是平时用 deep sync 在 终端改代码，最怕的是不是 token 越跑越贵？我这次拿同一个项目，让 deep sync， t o i 和 resanix 跑同样的分析和改动流程， resanix 这边连续跑到最后，缓存命中拉到百分之九十四点四。 t o i 前面分析阶段也很猛，最高一度到了百分之九十九点六，但一进真实改代码阶段，它最后这轮掉到了百分之七十九点三。 也就是说 t o i 更像前面分析猛， rezanix 更像长绘画，更稳。所以我觉得 t o i 可以 尝试一下。但如果真的在乎长期跑下来的 token 成本和稳定性， rezanix 值得现在就试一试。如果大家也在找这种真能接近开发率的 ai 工具对号，可以先关。
144向日楑
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01:32查看AI文稿AI文稿ok， 速览一下 razenix， 呃，一款为 deepsea 特调的 agent， 那 么它是做了缓衰循环优先，这样的话它的缓衰命中率会非常之高。 呃，一般都在百分之九十以上，我实测的情况是大部分在百分之九十九到甚至是到了百分之百，那么我开 pro 的 情况下是三十多轮对话，花了我二毛七分， 所以大家可以猛猛登。然后缺点不足的话也比较明显。第一个是 web ui， 它的交互并不是很好，有时候会有一定的 bug， 然后有时候会出现呃， 交互之后模式无法切换，或者然后无法正常切换模型的这个状况，然后在 c r i 上话，它反应是正常的。另一个的话就是 plan mode 并没有集集成到 shift table， 也就是它的 a 键的状态中。那么后面呢？我觉得它可以切换增加这种模式。目前的切换方式是使用命令行，并且还手动关闭的话也需要输入 play off。 ok agent 应该后续有开发 desktop， 也就是桌面版应用的计划，因为我已经在源码中找到 desktop 目录，并且现在应该是在开发中，我们后续可以期待一下。
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