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  1. Reddit · r/LocalLLaMA64

    mnemonic-proxy 作者实测 AgentLongBench:32K 窗口加归档回取得分 86/100,超全窗口的 69

    mnemonic-proxy 作者在 AgentLongBench 上用 Qwen3.8 Flash Next(IQ3_XXS、Strata 0.1.40、单张 RTX 4070 Ti 12 GB)对比四种方法:归档加 recall 工具的 proxy 得 86/100,全窗口 69,LLM 摘要 47,截断 49。第一轮因题目歧义各方法都接近随机(proxy 52、summary 56),在每题加一句澄清后重测,proxy 对 summary 合并配对检验 p=7.6e-9,对全窗口 +17 分(90% CI [+7, +26]);128k 下全窗口 32/50 的回答撞到 3,072 token 推理预算。

    推荐理由:作者用预注册的两轮测试区分了题目歧义与真实差距,并给出各方法的置信区间、耗时和显存数据,局限也写得很清楚。

  1. Reddit · r/SillyTavernAI64

    自托管角色扮演平台 Molfar Vertep 更新至 1.1.0,引入可视化 Canvas

    Molfar Vertep 发布 1.0.4 到 1.1.0 更新,主打可视化 Canvas。Prompt 看板按顺序展示发往模型的每个部分及其 token 数,可按聊天单独关闭任意部分以省 token;聊天链接看板通过连线让新聊天继承旧聊天的编年史生成紧凑 backstory,实现续作、分支与共享世界。本次更新还包括基于 Google Drive 或本地文件夹的设备同步、新的 Molfar 模块化预设、群聊每聊天回合设置、掷骰原因与难度、翻译按钮等,支持 Windows/Mac/Linux 与 Android APK,兼容 OpenAI 兼容 API 与 OpenRouter 免费模型,项目为 AGPL 开源,仓库见 https://molfarwav.github.io/index.html。

    推荐理由:作者详述了自托管角色扮演平台的 Canvas 看板与跨聊天编年史记忆机制,对关注小上下文模型玩法的人有可参考的思路。

已经到底了