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- AI很简单啊,因为这东西是老板说了算,中国大陆又没有工会什么的 那么的话老板自然会有需求的情况下把你的工作任务拉到五倍以匹配生产力,没需求的话裁员其余四个人让你一个人干五个人的活
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- AI我也这样,都不知道它给我净推些啥,反正一个也不想看,一页好几个结果,刷十下就是几十个结果,就这都没一个想点进去看的,往好处想也免得视频沉迷了,毕竟算法垃圾到根本不配沉迷
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- AI我觉得有工具不用是傻子,你用AI的过程中,AI做出的东西你肯去学肯去消化就行,这样你既能提升使用AI的能力,又能让AI提速你扩充其他知识和技能的能力 你只要别一个劲拿AI死命干,然后它输出的东西你也不看,也不去理解学习就行。
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- AIai最大的问题是AI不会消费,它只会生产,但是一个社会如果没有消费的话就会崩溃 所以这是AI时代每个国家都要考虑的问题,除非这个国家还没进入到AI会抢占岗位的发展阶段
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- AI中转站这门生意是不可能到头的,有大把人一个coding套餐不够用,需要按量计费,但是又不乐意原价按api付费的。我举个例子,如果有个人就是需要用到astra级别模型开发,那它5x pro额度不够,两个5x又用不完,他最好的选择肯定是找个走量的靠谱中转站啊。 当然那种包月充月卡的中转站生意确实很神秘,但是按量计费的中转站的客观需求大到你难以想象,有需求就有市场,何况这一行真比你想象的赚钱,不光能赚客
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- AI这个简单,不用管那些测ip质量的网站,你就直接开个无痕窗口上chatgpt不登录,问它是什么模型,能回答并且回答自己是5.6 luna的一般就没有问题
- AIopen ai根本不管你用的中文还是英文,就看你IP质量和有没有可疑活动 搞个open ai那边认可水平的IP,然后别乱切,也别搞什么并发和反代,基本就没事。 用中文的人多了去了,又不是只有人在中国大陆的人用简体中文,想想也不可能拿这个风控
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- AIAAL的评分就图一乐,完全是用前列那几个大模型的体感去硬拟合出一套benchmark权重……实际上这么做没有任何道理,不然也不会搞出来astra刚发布的时候干不过5.6sol的搞笑事件 人家别人的benchmark至少是benchmark检验模型,它家的是用模型去调整benchmark
- AI只有起错的名字,没有起错的外号啊,又不是只有国内的人觉得A/是出生,国外骂的更狠好吧 反正我的看法就是没必要拿蒸馏说事,搞得像它A/从来不蒸一样,AI圈子真有没搞过蒸馏的公司吗
- AI其实蒸馏这东西本来就是大伙互相蒸,反倒是明着曝光自己可以随便看用户隐私记录的是真它家独一份 完全不蒸馏其他厂商的大模型公司大概是不存在的,道理很简单啊,模型训练玩的就是个数据,这玩意是不嫌多的,靠蒸馏可以快速获得高质量数据,同样质量的数据请人去现写那成本高了去了。哪怕是暂时处于领先的厂商,它同样有蒸馏的需求。 当年不管是什么A/模型还是gpt还是gemini,一会儿说自己是qwen一会说自己是de
- AI蒸馏这个事儿不都是互相搞么,也就A/天天跳出来喷别人,它实际上也没少整 我感觉这事儿就是两点 1.A/不应该自爆自己可以随便翻阅用户聊天信息,这个涉及到用户对LLM公司的信任问题 2.如果真非常涉密,不要用联网的LLM ^-^
- AI梁子和deepseek也gemini化了,猛发更好练的flash模型
- AI 其实如果是两年的时间尺度那你就是只能用到gpt4o啊……
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- AI 按照AA Leaderboard的智力指数来看的话,目前推荐选择GLM 5.3 FLASH或者能力高于它的模型,但不推荐A/的,因为太容易被封号 具体使用哪家的,国内的还是国外的,取决于
- AI没那么多,我问了一下AI(gpt5.6sol high),哪怕是目前能用到的华为芯片大概也就需要三五十万颗就能达到,当然这个是理想情况实际上并行芯片越多需要的其他条件也就越苛刻和复杂
- AI但刚出来的时候确实慢的令人发指,当然质量也好。同样的任务速度和当时的work差不多,比如总结论文文档生成笔记啥的,我coding相对没那么多,是科研狗。
- AI其实我印象当时5.5的时候也这样,合理怀疑chatgpt内部有某种专门为了chat搞得较小尺寸模型
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