10/31 01:41 重置了 ^-^

ruokee-agent-kit/skills/well-said/SKILL.md at main · ruokee/ruokee-agent-kit 推荐一下我自己常用的 Skill。可以清理掉很多ai味，当然还有很多还是需要自己再清理。比较好的是用多家不同的 ai 一起联合反复审，当然成本会高点。

可以钉渠道啊，目前1017只有deepseek一个提供商，钉了就是的

我不好说，我在cachyos里面玩魔兽世界，帧率比win上面多三四十

 用这么少，有心事？

我目前是 deepseek-v4.1-flash 做小模型，gpt-6 感觉只有 astra 好用

免费的好像是量化版本？cline-pass的是接deepseek官方以及其他的渠道

和训练目标是有关的，模型预训练的目标是最大熵，也就是说最终输出的概率会接近于整体均值，体现出来的就是如果没有合适的上下文引导，默认输出就是平庸的、通用的。抽象、无厘头之类的恰恰是跳跃最大、不符合最大熵目标的，所以也就更困难。

 干嘛

> DSML 标签解析（或生成）错误。 这个是 vllm 的问题。我们用 sglang 部署基本上没遇到这个问题

我家的吃渴望幼猫粮，然后偶尔给点罐头

 ![图片](https://cdn3.ldstatic.com/optimized/4X/7/6/5/7655d7b12066e8593903a8c083716c209d09fa54_2

7张而不是8张吗？应该实际上只能用4张，TP 之类的多卡部署切分是要能整除的。

至少比sol好一些。 

之前有用过paseo，能连，不过没怎么仔细用过

可以直接输入名字切换的。不是必须上下选

我是herdr通信，一个workspace下开多个cli，让他们互相通信。目前大部分时候都是 sol 做规划和审查，另一个 sol 做执行（有的时候是 glm-5.3），另外还有 opus 做 advisor。 用不同的模型去做讨论或者审查效果是挺不错的。虽然token开销是比较大，但不同的模型的概率分布是不同的，关注的点也会有很多差异，综合起来是比用单一模型要省心一些。

而且说实话，继续使用 sol 来实现其实也差不多。目前我基本上都没有用过 terra，基本上都是 sol，然后是 luna 处理各种边角料的活，例如定位某个文件目录、搜索、获取网页内容之类的。

再引入一个独立的reviewer的角色去狠狠地批判它，可以减少一部分问题。当然不能完全根治，但是一些比较明显的问题还是容易发现并且纠正的。

我这边5090x2实测，DFlash2确实很强。 单条请求比较：MTP 平均 140 tok/s，峰值 160；DSpark 平均 180 tok/s，峰值 290（接受率非常不稳定，神两步鬼两步）；DFlash2 平均 240 tok/s，峰值 290。 并发：按照平均输入 64k 测的，由于 gpu kv cache 容量只有 400k 不到，所以只能塞下 5-6 个并发。DFlash2 峰值

+1, fast note sync 是真好用，起个容器就行了