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回复总数  140
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294 天前
回复了 darkce 创建的主题 程序员 字节的 Lynx 跨端框架开源了
看起来还可以嘛
304 天前
回复了 Jayleonc 创建的主题 MacBook Pro 月薪 1.4w 的程序员,应该升级 Mac 吗?
官网分期 24 期不就好了 电脑就是你吃饭的家伙 对自己好一点 我月薪没你高 一样买了 32g+1t 的 m1 pro,现在准备换 m4 max 64+4t golang+react 也是在学习 ai ,用了 mac 戒了游戏 天天就是工作 学习 挺好的 mac 搭环境太方便了 而且统一内存 跑大模型很方便
348 天前
回复了 coreJK 创建的主题 职场话题 避雷长沙的一家机器人公司
@beijing999923 #77 "小人得势" 这个词有点攻击性 “00 后” 这个词攻击性更是拉满了 我都不想过分解读你的心理了,op 只是让大家避坑 同时描述一下仲裁成功的喜悦 被你这样说 有点离谱
2024-11-06 10:09:36 +08:00
回复了 Geele 创建的主题 京东 京东购买小米洗衣机后的垃圾体验!
建议完整描述你的操作步骤 使用过程 衣服在洗衣机待了多久 不要断章取义,最好就是录视频 然后写清楚你的整个过程 真的有问题就发微博发抖音 然后通过黑猫投诉申请解决
其实没有必要争论楼主是不是伪需求,菜鸟不就是这样吗? 根据运单尾号 之类的 查询在当前站点的快递单号,当然前提肯定是 WHERE + WHERE 你在亿级里面全量查询 必然不合理
2024-10-25 10:04:58 +08:00
回复了 YadongZhang 创建的主题 职场话题 1024, 前端/全栈工程师大佬们都用的啥电脑💻配置
macbook pro m1 pro 32g+1t
基本上 docker 全天开 30+微服务 感觉内存不够用 , 在写代码的时候 jb 也比较费 CPU
2024-10-23 14:42:55 +08:00
回复了 Inuyashaaa 创建的主题 Apple M3 air 比 M1 air 使用体验有多大提升?
@marquina #14 不知道 WPS 的 bug 吧
2024-10-23 14:09:26 +08:00
回复了 Inuyashaaa 创建的主题 Apple M3 air 比 M1 air 使用体验有多大提升?
从跑分上来看提升了 但是落实到你实际上 打开应用快 0.x 秒能感觉到吗 https://i.imgur.com/MX9Ku63.jpeg
2024-10-22 16:29:54 +08:00
回复了 imsoso 创建的主题 问与答 今年双十一那么惨淡了嘛?
#小程序://京东购物/OruzeWiGOkRobig
无常大米 29.9 上车
2024-10-13 14:20:38 +08:00
回复了 iamzcd 创建的主题 问与答 关于房价暴跌的一个想法:跟邻居换房
想想办法搞个公积金贷款 商转公 比你这个操作靠谱多了 https://i.imgur.com/Iy0taMy.png
2024-10-13 14:17:27 +08:00
回复了 TirionHo 创建的主题 职场话题 问后端要接口地址和参数都不行了,叫“啥都要让他喂”
抽象 真的是什么人都有 https://i.imgur.com/cPNPYD5.png
2024-09-13 14:19:50 +08:00
回复了 aaxaax 创建的主题 生活 中秋三天大家什么安排?
@SvenWong #20 得打完全部隐藏 BOSS 才可以打隐藏杨戬
2024-09-04 14:14:36 +08:00
回复了 vx7298 创建的主题 职场话题 golang 薪资调查-2024 年 9 月 4 日
重庆 12k 金融互联网 4 年 24
2024-09-03 15:37:57 +08:00
回复了 michaelliuyang 创建的主题 生活 消费降级,我的订阅服务瘦身
富哥们 从小穷惯了 不习惯订阅付费 能白嫖尽量白嫖,你的 nas 也小贵,自己买一个 x86 主机装一个 nas 然后配置 docker 你那些大多数软件网站都可以找到开源平替 包括音乐源 开源的音乐 app 视频就各大平台搜 最多就是域名+主机(一次性投资)+宽带费+话费
2024-08-21 13:03:52 +08:00
回复了 fingerxie 创建的主题 职场话题 最近有些迷茫,不知道该不该继续学习
送给你一句话
无人问津也好,技不如人也罢。你都要试着安静下来,去做自己该做的事,而不是让内心烦躁,焦虑,毁掉你本就不多的热情和定力。昨日之深渊,今日之浅谈。路虽远,行则将至。事虽难,做则可成。
给楼主几个可行方案
闭源大模型 or 开源大模型
1.如果你选择闭源大模型, 基本上只能使用 RAG 相关的技术,就是提前将数据给量化放在量化数据库,使用一些 python 库 例如(langchain or llama_index), 在 API 请求之后将用户内容放量化数据库去 search 然后再给到 LLM(大模型) 去推理,中间的延迟如果能过接受的话, 这个方案是最简单的。
2.选择开源大模型,你会有两个方案 本地部署 or 使用 API ,本地部署你要考虑的东西就非常多,其实不是特别推荐,可以选择一些能过使用自己提交 LLM 的平台进行部署在平台上,这样就可以微调大模型,将你的数据 write 进入大模型中,这样就不会有 RAG 方案那么高的延迟,但是这个方案就需要你去了解大模型微调,相对技术难度更高。
上面很多人推荐的我都看过了 GraphRAG 太费钱了 现目前根本无法商用的
买两块 4090 的也不太科学 首先是性能并不好 其次是价格 另外买不买得到的问题,我推荐直接用各种平台的显卡,用多久 扣多少钱
@nyw17 #34 数据量太大了 RAG 响应会很慢
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