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回复总数  12
谷歌有全世界的数据,中文语料实际上比中国绝大多数团队都强,而且真洗数据不会分那么细的,到底洗不洗某个语言的数据,尤其网页数据很多就是中英混杂的
买个 vps ,自己建
其实万变不离其宗,依然是 next token prediction ,只不过优秀的训练数据让模型能够分辨了
好歹解释一下和 happy 比强在哪里
4 月 28 日
回复了 fightingCode948 创建的主题 程序员 买 mac 还是转 Linux 系统
mac ,现在程序员已经收敛到最优解了
4 月 25 日
回复了 archxm 创建的主题 Local LLM 大伙有想过二次训练吗?
你有卡当然可以,普通人压根没有足够的资源来训练大模型
3 月 18 日
回复了 alfa 创建的主题 Claude Code cc 变蠢了
模型的智力最高峰在 20-30%context 左右,及时/clear 上下文就可以了,本质上没有区别的
这已经是 60 年入国军了,不是 49 年
后端是 claude opus 和其他模型是有代际级别的差距的
主要有 claude code+vs code 确实没什么理由一定用付费的 jetbrain 了
这个软件很难成为最后的赢家,但是软件架构和思路应该可以推荐给现在所有的 os 厂商好好学学,以后应该从 os 层级设计 ai 的接口和安全权限管理,openclaw 应该就是未来 ai os 的雏形,之前那个豆包手机也差不多
比较符合你想法的应该是本地写好 rsync 同步脚本和 ssh 连接测试脚本,让 cc 运行这些脚本来测试,整套流程搭建好后,基本效果也算理想
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