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微软似乎早已放弃了质量和工艺。<p>但最近，他们急于强推未完成的人工智能和网络应用，只是为了在人工智能的热潮中保持竞争力。<p>无论是Teams、Copilot还是LinkedIn，我最近对微软推出的任何产品都不感兴趣，但我们公司却默认使用微软的产品。<p>我们应该在什么时刻告诉雇主，拒绝让微软把付费客户当作未付费的大规模测试者？

我在每月20美元的计划下使用Claude，主要用于研究、进行“橡皮鸭对话”，以及作为创意的反馈平台（之前我使用Fable，但现在只能使用Opus 4.8或Sonnet 5）。最近我注意到，在高上下文情况下，Opus 4.8的响应质量严重下降。为了解决这个问题，我禁用了记忆系统（现在被称为“遗留”系统，尽管据我所知并没有替代品）。 在禁用此设置后，除了每次继续任务时输入必要上下文的略微乏味外，我注意到响应质量和准确性有了显著改善。我是那种在Opus 4.7发布后抱怨的人，我的理论是某些更改旨在增加记忆上下文，但导致实际响应质量下降。总的来说，我在想，当前最先进的思维模型的高上下文能力是否被夸大了。 作为一个简短的轶事，我在处理一个包含超过30个提示的研究任务时，切换到新的聊天并将讨论的要点浓缩成一个新的提示，得到了比继续提示之前的聊天更好的结果，尽管（或者我认为是由于）之前的对话在该主题上有丰富的上下文。 顺便提一下，我希望“项目”和“聊天”的记忆是独立的设置。禁用记忆增强了聊天的能力，但严重削弱了项目，因为禁用了它们的内部记忆，导致模型每次你要求它引用某个文件时都要摸索。 我想一个变通的解决办法可能是为每个项目创建一个项目，但这似乎很繁琐。 这是一个已知现象吗？最近的更改是否加剧了这种情况？任何想法和建议都非常感谢。谢谢！