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SSFF & ASIA 2026ホラー＆サスペンス部門 最終ファイナリスト発表！ 🧟💥 4月30日に応募を締め切った本部門。厳正なる選考の結果、共通テーマ「＃日常に潜む恐怖」＆4月応募作品のファイナリストが決定しました！日常に潜む不穏な恐怖、鋭い映像表現が光る作品群をぜひリンクからご覧ください👇 そして、いよいよ各賞の発表へ…！🏆 ❶ 6月7日（日）「バズより、震え。〜縦型ホラーナイト〜」 月間テーマ賞4名＆共通テーマ「最恐賞」1名、ついに発表！ 当日は受賞作の上映や片山慎三監督ら豪華ゲストのトークも！リアル会場で最恐の夜を体感しませんか？［オンライン配信なし］   🎟️イベント詳細・チケットはこちら： ❷ 6月10日（水）「アワードセレモニー」 各受賞者の中から、本部門の最高賞であり、ホラー＆サスペンスのスターダムを決める「最震賞 supported by CRG」を発表！ 次世代の「最震」クリエイターが誕生する瞬間を、どうぞお見逃しなく！👀✨ @tomo_kinugosi @kawakami_shinya @hirabber @yutatakaue @Akkkkareamo @cinemadrinker @KITSUNEBI_0200 @doyou_kowai @h_ashizawaJP @jammovies @wadatsumiso @kotarow_moo @sophia_oren @hdribflk @hakujiyou @RockzAiLab @kmqi7bhNao15415 @horrorhenai @susimaru_rapid @rin_dailylog @HiROKi_Movie @PonyoemonZZ @channeleve_ @bosan_kansan @L9OTF8RuNh90862 @03110129At @gumsharaclub3 @AiAiNeKoatelier @StudioHaRe5oxh @otogi_hayato @kanataku91 @LIN_movie_team @ichigoichiefilm @eizo_memo @kawanakaharuki @tetsu_muraokake @RanpOkura @16izayoi32 @minobetatsuhiro @contactExe @challenger_ND @horohi1

美国似乎好久没有一次像样的经济衰退了。 过去17年里，美国只经历过一次，而且只持续两个月。 美国经济规模更大、更成熟和多元化。科技发挥着主导作用，企业运营更高效。此外政策制定者的反应也更快。 这些都是原因。 虽然没有经济衰退，但要死要活的衰退体感，可是更频繁了。 股市不断经历大幅回撤，不用太多理由，随时死给你看，只是持续时间更短。 整个2020年代，大的冲击有：疫情、供应链中断、劳动力市场过热、9%通胀、加息周期、“解放日”关税、能源冲击，外加多场战争。 投资者无时无刻不处在动荡中。

最近把写代码的模型后端切到了 @fennoai 的 GPT-5.6，说下体验。 先说背景：这是国内一家大型云服务商团队做的 API 中转，主打 Coding 场景，运营快两年了，不是那种随时消失的小站。GPT-5.6 全系列已上线，代码理解、生成、多轮 debug 的表现跟官方直连一致。 两个让我留下的点： - 延迟稳：国内直连，不用挂代理，体感跟官方差不多 - 超高缓存命中率：几天高强度体验下来，coding 场景缓存命中率基本在90%以上，额度非常耐用 重点来了：现在充值 9.9 元人民币，直接到账 150 美元额度。没看错，九块九，一百五十刀。先拿这个额度跑一周试试，不好用也就亏杯奶茶钱👇

@wangwatchworld 公共场合的体面是一回事，谈婚论嫁是另一回事嘛。 嫁闺女找媳妇更偏向找个家门口的总不会有区别吧，说排外是我表达的问题，也不是针对上海人。 我是说浙江这边，跟我体感差距有点大。越来越往江西的路子在靠。大概是我小地方人接触多了，哈哈😄

蹬了一个月20刀的 Ollama Pro 和5刀（次月10刀） OpenCode Go 这两个穷鬼套餐，说说我的体验。 如果你的主要需求是 GLM 5.2 这种重型模型，推荐 Ollama Pro。 如果平时主要跑 DeepThink V4 Flash 这种快速模型，推荐 OpenCode Go。 因为在 OpenCode Go 下面跑 GLM 5.2，周额度掉得非常快。基本每执行一次，都能明显看到额度进度条往上涨。我自己的使用频率，大概一周的额度只能支撑 5 次左右比较重的任务。 并且，OpenCode Go 的月额度大约相当于两个周额度。我上次把一整周的额度打满之后，月额度就已经只剩下一半了。所以如果高强度使用 GLM 5.2，很快就会把整个月的额度全部耗尽。 Ollama Pro 相对就慷慨很多。它同样按周计算额度，但没有月额度这一层限制，所以整体用起来更从容。如果连续高强度跑 GLM 5.2，我体感大概能连续跑三天左右，才会把这一周的额度耗完。 不过，情况到了 DeepThink V4 Flash 就完全反过来了。 OpenCode Go 对 Flash 的缓存命中率非常高，很多请求几乎不会消耗额度。连续用一整天，进度条可能也只涨一点点。按这个速度，我甚至觉得一个月的额度都很难跑完。 反而 Ollama Pro 不一样。即使跑的是 Flash，每执行一次任务，都能明显看到额度往上涨一点，消耗会稳定得多。 结论： 重度 GLM 5.2 用户：选 Ollama Pro。 日常以 Flash 模型为主：选 OpenCode Go，更划算。

无上限畅用 GPT-5.6-sol的办法 如果你还在用 5.5 的习惯跑 GPT-5.6(Sol),那你现在大概率天天触碰limit 5.6 是真强,但它有个副作用: 单条消息用量暴涨,高推理下一跳就是 5 小时上限的 15%。 Theo 实测了一套省额度、又不掉质量的用法, 按重要性给你捋一遍。 先说为什么会触顶。 5.6 把 5.5 那个"动不动停下来问你要权限"的毛病治好了, 但它会一路干下去,用量跟着翻翻。 很多人还拿 5.5 的习惯在跑,自然天天顶格。 OpenAI 这边也挺坏,Codex 里有些设计就是在推着你多用。 1、Ultra 尽量别碰。 新功能,特别烧额度,等 Theo 专门那期出来再说,现在就当它不存在。 2、Fast 模式关掉。 它提速 1.5 倍,消耗快 2.5 倍。5.6 本来跑得就久,瓶颈在工具调用和跑测试,不在推理速度，关掉体感几乎没差,用量掉一大截。 3、推理级别默认挂 High。 deep SWE 实测: Low 45% Medium 61% High 69%($3.47) X-high 71% Max 73% 过了 High,成本翻倍只换来几个点,不划算。 4、模型选 Sol,别选 Luna 和 Terra。 Luna 适合 API 批处理数据,写代码不行;Terra 在智能和成本上全面落后。 5、最重要的一条,在 prompt 里自己给它设停止点。 5.6 太积极,你不拦它就一路做下去。得明确告诉它做到哪停,比如"先写计划,写完停下来等我反馈",或者"一路做完、提 PR、处理完第一轮 review 就停,剩下的交给我"。 停止点可以放得很远,这个点靠 prompt 定,调推理级别或工具配置都控不住它。 6、子代理谨慎用。 Codex 的 V1/V2 实现都一般,5.6 又爱乱开。 要是发现额度掉得特别快、子代理还乱起,往 AGENTS.md 里加一句:"Only use sub-agents if the user explicitly requests them." 还有两个坑单独拎出来: 别手改 context window 和压缩阈值。 模型是按默认 compaction 训出来的,你手改它会变笨还更费钱。 OpenAI 的 Tebo 确认过,默认 272k 就是给 5.6 调好的。 别盲抄别人的 config。 自己去 .codex / AGENTS.md / CLAUDE.md 里改、看 trace、再调,手感是这么试出来的。 最省的就这三条: 关 Fast、推理挂 High、prompt 里自己设停止点。 建议收藏,配置的时候对着调👇

做 agent 的迟早撞上一个问题： 模型再强，一旦要它去做真实、实时的活，就抓瞎 大家用 agent 解决实际问题时，经常发现它抓瞎 根子常常在搜索这一层：你没给它配搜索，它就只能靠旧知识脑补 没有搜索能力的 agent，等于给大脑没装眼睛 拿最近很热的Intel股票，我实测了一把 🌟 问题都一样： 英特尔最近半年涨幅、最新财报营收、华尔街怎么看下一季 先用普通谷歌搜： 它给的涨幅 88%，营收 Q1 136 亿，华尔街看法就泛泛几句 可我三四月就买了英特尔，88% 这个数，明显偏低了 再看一个没装搜索能力的 agent： 它把涨幅报成了 168%，又飘到另一个极端 评级也只采了 31 位分析师，给个总体印象就完事 一个没眼睛的大脑，数字基本靠脑补，两次给你两个都不太对的答案 最后给 agent 挂上 AnySearch 的 skill，再问同一句： 涨幅约 100%，这回对上了我自己的持仓体感 它还顺手拉了 K 线、50 周的高低点、50 / 200 均线 评级采了 84 位分析师，主流是持有加买入，卖出只有 7 位 每个数都能点回出处，可溯源 差别就在这一层：没搜索，agent 靠旧知识脑补，强烈推荐我最近一直在使用的AnySearch🌟

一天蹬下来，GPT 5.6 Sol 的体感要远弱于 Fable 5，GPT 5.6 经常瞻前不顾后。 Fable 5 就省心很多了，出规划，自己调 opus 4.8 子 Agent，再自验证，几个困扰我一周的性能问题都很好地被解决。