coefuV2EX member #616381, joined on 2023-02-28 17:15:35 +08:00Today's activity rank 8812 |
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9h 9m ago Replied to a topic by calloc › 程序员 › 当看到文章说 AI 又解决了一个难题 |
这取决于你认知里的“AI”是什么？
201x 年代 围棋里起势的是 深度强化学习 DRL ，和当前的 LLM 不是一个路线。
202x 年代 涌现智能的是 围绕 transformer/mamba 体系的 NLP 路线。
至于当前解决数学难题的是 围绕 LLM 的 agent 工程路线，通过分布式 agent 集群扩大智能深度。
201x 年代 围棋里起势的是 深度强化学习 DRL ，和当前的 LLM 不是一个路线。
202x 年代 涌现智能的是 围绕 transformer/mamba 体系的 NLP 路线。
至于当前解决数学难题的是 围绕 LLM 的 agent 工程路线，通过分布式 agent 集群扩大智能深度。
1 day ago Replied to a topic by victorysl › 职场话题 › 当时只道是寻常啊兄弟们 |
@diudiuu 你小子上岗了啊，市场竞争力可以啊。
1 day ago Replied to a topic by zzutmebwd › Local LLM › pro6000 部署 Qwen 3.8 flash next nvfp4 |
@catazshadow 我觉得这个是 dsh 的通用功能，实际上就是把本地 session 让模型自己搞一次压缩，压缩结果都是显式在 web 端可以看到的，然后占用一些当前会话的 agent prompt 。我也是昨天才更新了一下 dsh ，发现有这个压缩的过程。
我这个 context 都搞了几轮 262144 的 context ，太长了，傻不傻，我都没能力区分。反正过程最终有个最终目的 test 。
我这个 context 都搞了几轮 262144 的 context ，太长了，傻不傻，我都没能力区分。反正过程最终有个最终目的 test 。
1 day ago Replied to a topic by cloudzhou › 程序员 › 普通程序员，大模型之争如同 Jdk 版本 |
还是有点区别的，各家在 benchmark 上跑分的侧重点都不同，有些就只适合于 tool use ，有些适合 coding ，有些适合做 scicode 。
模型架构，以及 后训练阶段，其实都可以做出很多不同。
模型架构，以及 后训练阶段，其实都可以做出很多不同。
1 day ago Replied to a topic by zzutmebwd › Local LLM › pro6000 部署 Qwen 3.8 flash next nvfp4 |
@catazshadow deepseek harness ，v 0.1.5 能主动压缩 context ，我在一个会话里 用 qwen3.8 flash next 干到 83 轮 652 步 还能 9.8 tok/s ，之前的 qwen3.8 27B 早就要掉到 0.x tok/s 了。
ISTA-DASLab 的压缩量化技术，确实屌。 希望 qwen4 能更上一层楼，之前我还喷 qwen ，😂，真是要自我掌嘴了。
ISTA-DASLab 的压缩量化技术，确实屌。 希望 qwen4 能更上一层楼，之前我还喷 qwen ，😂，真是要自我掌嘴了。
1 day ago Replied to a topic by zzutmebwd › Local LLM › pro6000 部署 Qwen 3.8 flash next nvfp4 |
@catazshadow 我也有个 6pcie 槽的大矿机，但是，电源是 3kw 的，电费搞不起。😂
十多年前看的 二维码原理。
老江湖都走了，留着我们这帮子中生代夹生饭在剧烈的变局中硬撑。
老江湖都走了，留着我们这帮子中生代夹生饭在剧烈的变局中硬撑。
1 day ago Replied to a topic by zzutmebwd › Local LLM › pro6000 部署 Qwen 3.8 flash next nvfp4 |
1 day ago Replied to a topic by tangyehui › 程序员 › 做了一套开源 RSI Infra，让 Agent 根据任务自主优化 |
你懂个 der 的 RSI 。
2 days ago Replied to a topic by 1258 › 程序员 › qwen3.8 27B 被低估了 |