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V2EX member #604103, joined on 2022-11-30 18:49:14 +08:00
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Chuckle's recent replies
是这样吧,今天新鲜出炉的 q4m 模型,平时看视频多少看到过,但看到题目还是映射不到知识上
所以答案是啥,大部分还是搞应用层的吧,还真不知道这些东西 工作里能接触 llm 最底层的就是各种 api 怎么调了,主流出入参结构啥的
0 ,3 月份以来是真没有手打哪怕一句 if 了,大小活都让 ai 干,但是成本还是差不多,要做需求技术设计,要看 ai 工作过程一些阶段性总结,要 cr
就 codex 直接用着先,实际用着哪里难受让 ai 自己给你造轮子或者找轮子就行了,一定是最适合你自己的,什么工作流等一堆开源项目太重了,还得学一堆概念,承担更多黑盒成本,没必要,遇到痛点再说
9 days ago
Replied to a topic by csfreshman › 程序员 › 万一 token 全部涨价,我们怎么办?
排期往后延
写代码的成本一直不是大头,管理成本会起飞的
Oct 29
Replied to a topic by Chuckle › 程序员 › 今天才发现 todesk 吃我 188g 硬盘
@admin948 还真是,今年都没用它了,去年装的
Oct 28
Replied to a topic by Chuckle › 程序员 › 今天才发现 todesk 吃我 188g 硬盘
@lukunlin 我也没用几次,去年装的,客户电脑只有这个,就安装好拿它连了 没想到一直在拉 shi ,还是大意了
@cyberbankerccc 现在记忆系统都是人为设定了场景、分层,配合 llm 进行记忆分类。但我觉得这是应用上层的事情了,通用的 ai 记忆系统,应该设计一个无业务语意的 db 出来,再围绕它做一些业务应用,但现在的记忆项目并没有将两者分开,mem0 今年也不再在存储层做语义消歧了。
https://github.com/qxchuckle/lattice
自用的,全局开个目录存,项目指纹,跨项目记录 spec ,ai 干活自己往里面写入 prd 、设计文档、打进度等等。
也可视化了一下,本地 400 多个项目,干了 600 个任务了,每个都有完整任务生命周期,沉淀了 200 个 spec ,半年的积累。反正养成系,越用越好用。现在数据够了,在摸一个 ai 通用记忆的东西,反正慢慢探索吧。


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