OpenAI ha corregido la falla de consumo anómalo en el límite de Codex, debido a una tasa de aciertos en la caché anormal, se han restablecido los límites de todas las cuentas

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Generación de resúmenes en curso
Mensaje de Coinjie.com, el equipo de ingeniería de OpenAI Codex anunció que han localizado y corregido una falla subyacente que causaba un consumo anormalmente rápido del límite de uso del sistema de programación inteligente Codex, y han restablecido los límites de uso de todas las cuentas afectadas.
Sottiaux señaló que el consumo anormal del límite se originó en medidas de optimización de rendimiento implementadas anteriormente.
El equipo descubrió que, durante la reversión de las optimizaciones, la tasa de aciertos en la caché cayó drásticamente cuando se comprimía el contexto de sesiones largas.
Cuando el sistema intentaba comprimir el historial de sesiones largas para liberar espacio, debido a que la caché no podía acceder correctamente, Codex tenía que volver a calcular y procesar todo el contexto histórico, lo que provocaba una pérdida anormal de tokens del límite.
Actualmente, OpenAI ha eliminado el código de optimización que causó el fallo y el estado del sistema ha vuelto a la normalidad.
Debido a la falla del sistema que provocó deducciones no deseadas en los límites de los usuarios, la compañía ha restablecido los límites de uso de Codex en todas las cuentas para compensar a los usuarios afectados.
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ContrarianIndicatorMyself
· hace3h
La compresión de conversaciones largas falló, parece que las optimizaciones complejas deben hacerse con precaución
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EveningBreezeBorrower
· hace11h
Finalmente se restableció, hace unos días el límite desapareció sin razón y pensé que era un problema mío.
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TokenomicsTailor
· hace13h
Se ha recibido el correo de restablecimiento de límite, la velocidad de procesamiento esta vez está bien
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BlueLakeOverlooker
· hace17h
La tasa de aciertos en caché se desplomó, causando un consumo masivo de tokens, este error está bien escondido
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AprWhisperer
· hace20h
El equipo de Codex responde bastante rápido, pero ¿no debería fortalecerse la fase de pruebas?
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MevTeaBreak
· hace20h
Este tipo de errores ocultos son realmente difíciles de detectar, se puede entender, pero la experiencia del usuario se ve afectada.
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OwlAuthorizationMonitor
· hace20h
La tasa de aciertos en la caché cayó del 90% a menos del 30%, me duele por esos Tokens
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QuantizedDaydream
· hace20h
El límite ha regresado, esta noche seguiré trabajando duro en el código
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RugpullTaster
· hace20h
Restablecer el límite es una buena cosa, pero el progreso de mi proyecto ya ha sido retrasado.
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GasFeesWithAPomeloFlavor
· hace20h
Espero que al eliminar las optimizaciones no vuelvan a surgir problemas de rendimiento, saltos de un lado a otro.
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