sentinelK's recent timeline updates sentinelK's recent timeline updates
我本将心向明月，奈何明月照沟渠。
May 30, 2023
 |
sentinelKV2EX member #631792, joined on 2023-05-30 20:41:02 +08:00Today's activity rank 4404 |
kop1989的三转小号
| 你好 NVFP4： strata-0.1.44.1， qwen3.8-flash-next， rtx pro 5000 48GB + 64GB RAM， decode 130t/s， prefill2600 t/s Local LLM • sentinelK • Oct 22 • Lastly replied by panghu960 | 8 |
| strata 极致优化指南（参数篇）64GB RAM + RTX pro 5000 48GB， IQ3_XXS 量化， prefill 4500t/s， decode 180t/s 同时缓存 5 个 262k 会话不重新 prefill Local LLM • sentinelK • Oct 19 • Lastly replied by Ken1028 | 15 |
| “马鞍税”，一篇非常有意思的 harness 横比文章 程序员 • sentinelK • Sep 18 • Lastly replied by greentim | 9 |
| 很好奇小米开放的这个实时训练监控器，其中成本（cost）的组成： https://mimo.xiaomi.com/rl/#overview 程序员 • sentinelK • Sep 17 • Lastly replied by lwep | 8 |
| deepseek-flash 的第三方跑分趣闻 DeepSeek • sentinelK • Sep 11 • Lastly replied by sentinelK | 3 |
| Hermes Agent 9 月更新纪实： bot 机制补全了 hermes 的最后一块基石，产品功能设计逐渐向 GUI 倾斜。 Hermes Agent • sentinelK • Oct 19 • Lastly replied by peacekang | 1 |
| mac m5 ultra 上线中国官网。1.2T 显存带宽， 256GB 版本 8.6 万 Local LLM • sentinelK • Aug 28 • Lastly replied by sadan9 | 51 |
| RTX PRO 5000（或其他 48GB 显存）的 Qwen3.8-27B-FP8 配置交流（prefill 5000+t/s， decode 60+t/s）
1 Local LLM • sentinelK • Aug 26 • Lastly replied by tgfbeta
|
55 |
| OpenCode go 订阅开始区分模型提供额度， kimi-k3、deepseek-v4-pro 等只有 15$的额度，请各位注意用量。 程序员 • sentinelK • Jul 20 • Lastly replied by shuck | 49 |
sentinelK's recent replies
17h 2m ago Replied to a topic by vverr › Local LLM › 有没有可以笔记本部署比较不错的代码模型 |
所以你不能插优盘，你模型哪来呢？
1 day ago Replied to a topic by yang0327519 › 程序员 › 大模型“涌现”出能力，到底什么是“涌现” |
我理解的“涌现”就是我们人类没能发掘的文字上的统计学联系。导致从现象上，就像是 LLM“自我觉醒”一样，突破了统计学的历史过拟合。
比如阿尔法狗，是个纯的机器学习算法，从过去的机器学习理论中来讲，阿尔法狗的下法是一定不会突破他的学习资料的。
但实际与李世石的博弈中，阿尔法狗出各种怪招，李世石完全没法招架。
比如阿尔法狗，是个纯的机器学习算法，从过去的机器学习理论中来讲，阿尔法狗的下法是一定不会突破他的学习资料的。
但实际与李世石的博弈中，阿尔法狗出各种怪招，李世石完全没法招架。
1 day ago Replied to a topic by irvinglove › 程序员 › 对于 agent 而言，常规的图形验证码已经没有意义了吧？试了几个 agent 处理都挺快的，以后都要上 2fa 了 |
没太理解，“图形验证码没意义”和“2FA 是趋势”之间的逻辑关系是什么……
1 day ago Replied to a topic by coderMonkey › 问与答 › 刚去接水，发现领导在用洗洁精洗眼镜，搜了下好像说是可以，不过长期用会有什么问题吗 |
中性就可以，主要是怕镀膜过早老化。
目前的树脂镜片的寿命就只有 3 年，三年后透光度会下降严重，即便镀膜完好也不适合再带了。
目前的树脂镜片的寿命就只有 3 年，三年后透光度会下降严重，即便镀膜完好也不适合再带了。
2 days ago Replied to a topic by mlxy123123 › 程序员 › 一些人对 AI 的观点 be like |
@lolo1 但是社会属性是大于一切的。一个吃不饱饭的人你和他讨论相对论与量子力学，他只能告诉你你有病。
2 days ago Replied to a topic by mlxy123123 › 程序员 › 一些人对 AI 的观点 be like |
楼主说的没问题。
但是，有没有这么一种可能。
当大家真的都依赖“小外甥”，且每个人有无数个小外甥时，有咩有一种可能，就真的靠每个人的小外甥点对点交换就是最优解呢？
这也是 AI 时代最可怕的地方。
因为你以为世界的规则是谁正确谁说的算，其实不是，世界的逻辑是傻叉的共识也是共识。
但是，有没有这么一种可能。
当大家真的都依赖“小外甥”，且每个人有无数个小外甥时，有咩有一种可能，就真的靠每个人的小外甥点对点交换就是最优解呢？
这也是 AI 时代最可怕的地方。
因为你以为世界的规则是谁正确谁说的算，其实不是，世界的逻辑是傻叉的共识也是共识。
2 days ago Replied to a topic by tcper › OpenAI › AI 普及之后，应该把所有 Electron 重写为 native |
@dirstart 历史数据过拟合对于现阶段的 LLM 并不是问题。一个是有完备的 websearch 、webfetch 工具，一个是有充足的验证后训练。
模型一个是可以自己查资料，一个是会确定验证成功才会停止 loop 。
这也是超大规模模型没有和中等规模模型拉开质的差距的原因。
知识量只决定预见性和直觉，但实际工作中还是思路迭代试错。
模型一个是可以自己查资料，一个是会确定验证成功才会停止 loop 。
这也是超大规模模型没有和中等规模模型拉开质的差距的原因。
知识量只决定预见性和直觉，但实际工作中还是思路迭代试错。
3 days ago Replied to a topic by liubangjie › 职场话题 › AI 时代下程序员的出路在哪里？ |
其他行业已经有过前车之鉴了，司机这个职位比较有代表性。
“司机”已经经历了几波热潮了，私家车普及、网约车革命、无人出租上市。
这个职位其实一直都在，只是定义在不断更迭。
程序员也一样。指望通过 CRUD ，挂接 UI 事件就能赚远超社会平均工资的钱，明显是一个不可持续的过程。即便没有 AI ，程序员这个职业也会被后来者卷入一个极致的“面试造火箭”的状态。最终把普通人挤出这个行业。
AI 只是加速了这个过程，凭心而论，其实 AI 来推动行业变革，比被卷王卷死，我还是相对能接受一些。
毕竟 AI 是平权的，但卷王是畜生。
“司机”已经经历了几波热潮了，私家车普及、网约车革命、无人出租上市。
这个职位其实一直都在，只是定义在不断更迭。
程序员也一样。指望通过 CRUD ，挂接 UI 事件就能赚远超社会平均工资的钱，明显是一个不可持续的过程。即便没有 AI ，程序员这个职业也会被后来者卷入一个极致的“面试造火箭”的状态。最终把普通人挤出这个行业。
AI 只是加速了这个过程，凭心而论，其实 AI 来推动行业变革，比被卷王卷死，我还是相对能接受一些。
毕竟 AI 是平权的，但卷王是畜生。
Select Language