@realdaniel 笑死，还真是

哦你说的是收费啊。
考虑到每年 25 万美元的收益，我觉得收半年一年的盈利无可厚非。关键是楼主是提供了 e2e 完整方案，可以开箱即用，这种企业级商用方案收几万以上完全不是问题，大公司计算损益以后可以轻易拿出十万以上来签约订阅。

@greentim 是 25 万美金。2.5 万打发叫花子了。
25 万美金也就是一个大厂员工大半年的收入，其实也不算很多就是了。真正有价值的东西能卖出比这个还高的价格。

啊这，才 5400 美金？我看评论区里已经有人聊上了，这哥们把一单价值几十万的东西卖出了 5 千多。

@alienhsu 自己跑一下也不难吧？

=== Gemini 3.0 Flash
在普通的纸质书中，一张纸有正反两面，对应两个页码。通常规律是：奇数页在正面，偶数页在背面，且连续的“奇-偶”页码在一张纸上（即 1-2 页是一张，3-4 页是一张，以此类推）。
我们来具体分析你撕掉的部分：
第 7 页和第 8 页：
根据“奇-偶”规则，第 7 页（奇数）和第 8 页（偶数）正好是一张纸的正反面。
此处撕掉了 1 张纸。
第 11 页和第 12 页：
同理，第 11 页（奇数）和第 12 页（偶数）正好是另一张纸的正反面。
此处又撕掉了 1 张纸。
第 20 页：
第 20 页是一个偶数页，它的正面是第 19 页。无论你是只想要第 20 页的内容还是直接撕下这一页，从物理结构上来说，你必须把第 19-20 页所在的这整张纸撕下来（或者说这页纸已经不在书上了）。
此处又撕掉了 1 张纸。
结论：
这本小说一共少了 3 张 纸。
===

本科没用是吧，那我也可以说硕士也没用。我一个硕士文凭，进公司一看，公司里全是硕士，还有博士，你说我这硕士文凭有啥用。
问题是你本科文凭可能就进不来我们公司。你说这张破纸有没有用。

人很难体会到别人没有自己所拥有的普普通通的东西。你有大学文凭觉得没啥用，那你体验过拿着高中学历出去找工作的痛苦吗。你有没有问过你们 HR ，如果当年你只有高中文化高中文凭，你司还会不会招你？

AI 的成本是按量付费的使用成本和基本算是一次性的研发成本（针对每个模型或者每个更新而言）。
AI Studio 是谷歌让利给你，亏钱来收集你的数据，收集完了就该收回开发成本了。
如果只是问些问题的话，多开几个号继续用 AI Studio 就得了，一个号一天几十个 3 Flash ，够你日常用了。
如果是拿来生产，比如写代码，要么开一大堆号轮流登录用，要么考虑按量付费？

是不是和部署 3.1 上线有关？我记得每隔一段时间就会来一次，好像都和新模型上线有关？

> 而总所周知，概率学的堆砌在重复足够次数之后，可能存在重大的偏差，如：0.9 的 5 次方是 0.59049 。
为啥你认为大模型结果的正确性是概率的幂？

> 几乎全部 AI 回答都是走过去
> 又是一本正经的胡说八道
刚帮你测了 Gemini 2.5 Flash ，这个是半年多前就发布的模型，不可能根据现在新的知识微调。
回答都是正确的：

===
从逻辑上和实用性上来说，你应该开车过去。
原因如下：
车辆是服务的对象： 你去洗车，最终目的是让你的车被清洗。车子需要到达洗车店。
避免不必要的麻烦： 如果你走过去，你的车还在原地。你还得走回来把车开过去，这等于多走了一趟，也浪费了时间。
洗车店的流程： 洗车店就是为了服务车辆而存在的，他们会引导你把车开到指定区域进行清洗。
虽然 50 米很短，走路确实能很快到达，但你最终还是要把车开过去。所以，直接把车开过去是最直接、最省事的办法。
===
你主动和对方沟通：你可以礼貌地问对方：“您好，我看到您要存 100 块钱，我正好要取 100 块钱。要不这样，我把我的 100 块钱现金给您，您用手机（微信支付、支*宝或者银行 App ）转账 100 块钱给我，这样我们俩都不用排队了，您看可以吗？”
对方确认并同意：如果对方也觉得这样更方便，通常会同意。
进行交易：你把 100 元现金给对方。对方通过手机银行 App 、微信或支*宝，向你的账户转账 100 元。
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所以一般遇上这种帖子我一律建议下次用个好点的模型试试，然后再来发帖。Gemini 每天都有免费额度，你没必要去用一些比较呆的模型然后得出一个错误的结论。

@OneLiteCore #9 存算分离在家用环境下成本太大了……
跨节点存储要没有瓶颈的起码得全万兆环境，那少说也得配个 4 口光交，家用环境太蛋疼了。
然后如果是单节点存算分离其实也不会增加冗余度和稳定性，那我们就得要——
3 存储节点做复制，3 计算节点做集群……
小半个机柜就满了（）

有没有是一个问题，能不能落实是另一个问题。看看有多少人抵制洗碗机或者不喜欢用偏要手洗的。

你要是就一个盘而且也没多少东西，那 WinNAS 确实足够了。
我之前单盘跑系统也是 Windows ，后来迁移到 12 盘的服务器就改用 Linux 了。

笑死，这套 API 本来就他自家在用的，现在一看全世界各种软件都在用，不管谁都先支持一个 OpenAI 兼容 API 再说。

我现在开的车当时购买价格是现在年收入的 3%。你问为什么我不换车？因为还没开坏，而且我没什么使用需求。

可以期待一波 26H2 实现可移动任务栏，27H2 可以实现调整任务栏高度，于是只花了三四年时间就重新实现出了 windows 10 的任务栏。到时候我就可以考虑升 11 了。

@Unicorns96
让 AI 去 code review AI 。比如你用 gpt 写代码，然后开 claude 或者 gemini 去审核。
最好是让他一个一个类去读去审，能抓出不少这种毛病。

To 楼主
善用 architect 功能，很多决策可以在写代码之前做，能避免一些你说的二则的问题。也可以让 AI 多读读已有代码，让他去学习现有的编程风格。能用 memory bank 固化的就善用 memory bank 。
再剩下的问题就只能捏着鼻子接受了。毕竟你招几个实习生来写，也未必能写得比 AI 好……

项目推进太快了人肯定累，这个应该是你们老板的问题，换用 AI 写代码不等于还能百分之百速度干活，人还是得休息的。

那免费的 Gemini 3 你怎么不用。无非就是多注册些账号，然后每个账号每天都有免费额度可以用很久。

@ryd994 #61
不是，我哪里说了电机和磁头发热和磨损不是问题？但是电机和磁头故障是不会以 URE 的形式出现的，电机坏了盘都不转了，磁头故障了那得死一整碟或者至少一大片。我讨论的就是 URE 本身的问题。

CMR 氦气盘当然有 bitflip 问题。氦气盘密度高是高在盘片数，大容量氦气盘是 10 盘 20 磁头，再往上堆容量密度就只能换盘片材料，改用铁铂合金了。铁铂合金更高的磁矫顽，最大作用就是让轨道间的影响降低，提高数据稳定性，这才能把轨道间距做得更小而不会互相影响。这个其实你开着 AI 搜一下文献基本也就能了解了。一个是写入磁头会更容易干扰相邻磁道稳定性，一个是读取磁头会更容易读到相邻磁道的数据造成噪声。磁道宽了会和隔壁邻居吸引或排斥，磁道窄了磁性会留不住。要不你说希捷西数干嘛投那么多钱研发新技术。

希捷 8T SMR ，根据官方参数表：ST8000DM004 Heads 8 Disks 4 ，是 4 碟装，单碟是 2TB 。
希捷传统 CMR 最高密度磁盘是 X24 24TB ，10 碟装，单碟是 2.4TB 。
这说明 SMR 的单碟容量已经非常接近极限了（也就是说按照 2.4TB 4 碟装也到不了 10TB ，所以同代产品最大就 8TB ）。
HAMR 盘已经做到单碟 3.2TB 并且稳定出货了，明后年上 4TB 。

话又说回来。SMR 最大的问题其实从来不是技术的问题，而是宣传的问题。你猜为什么我服务器上有这么块东西？因为当时装服务器选配件的时候老板不知道这货是 SMR ，因为他™根本就没写是 SMR ，等我发现的时候服务器都上架了，你说怨谁。WD 也是，好死不死给红盘搞 SMR ，那当然被万人骂了。明明只要做好说明，让该买的人买，不该买的人别买，就没事了。

@ryd994 #45 误区就在这里，URE 并不是在重建时产生的，而是平时就会产生，只不过在重建的时候读到了已经 error 的扇区。URE 的原因就是盘上 bitflip ，而且是 flip 多到超过 ECC 可以修复的量，才会产生 URE 。

#50 我服务器上 4 块硬盘，3 块 16T Exos ，1 块臭名昭著的 8T SMR ，后者一年多点就坏了，点不亮数据全丢的那种，剩下的 16T 跑了 4 年多稳得一批。SMR 盘在随机写入的时候会大幅写入放大，同样下载 1T 的 torrent ，SMR 上盘片上得写入好几 T 。如果盘上写入量相同，可能 SMR 确实没有特别离谱的可靠性降低，但你加上写入放大呢。再加上 SMR 的轨道之间距离更小，轨道之间更容易串味，本来 bitflip 导致 URE 是 1e-15 ，你把轨道间距一拉，好了变成 1e-14 了。真要说的话，我宁愿他们上了 HAMR 再上 SMR ，至少 HAMR 新材料的高磁矫顽可以抵抗轨道间的串味。

#55 很多人用起来没问题当然只是对于个人用户非常低负载的场景，存点小姐姐，放点 Word 文档，SMR 盘当然是没问题的，但绝不表示拿来跑 NAS 或者读写频繁的场景没问题。我们谈 SMR 的可靠性当然是谈综合可靠性，可不是在前后加上很多星号下面加上各种小字注解的可靠性。你不能因为自己用着 SMR 盘没问题，就说别人观测到的 SMR 损坏率高是偏见吧。