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公司之前用的是 ChatGPT Business ,是按 5 小时限额 + 周限额控制使用量。 最近公司统一切到了 Enterprise ,额度机制完全变了。 现在我的 Usage 页面是按月计算 credits: 默认每人:500 credits/月 500 用完后我又申请了 500 现在总额度:1000 credits Usage 页面显示:1001 / 1000 同时显示预计使用:US$40.06 / US$40 也就是说按页面显示来看,500 credits 大约对应 $20 比较疑惑的是,我主要用 Co…
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公司之前用的是 ChatGPT Business ,是按 5 小时限额 + 周限额控制使用量。 最近公司统一切到了 Enterprise ,额度机制完全变了。 现在我的 Usage 页面是按月计算 credits: 默认每人:500 credits/月 500 用完后我又申请了 500 现在总额度:1000 credits Usage 页面显示:1001 / 1000 同时显示预计使用:US$40.06 / US$40 也就是说按页面显示来看,500 credits 大约对应 $20 比较疑惑的是,我主要用 Co…
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作者: deer 板块: 搞七捻三
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作者: 换子弹的队友 板块: 搞七捻三
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疑似gpt-6-sol嫌弃自行车太慢,选择自己起飞了
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6 luna/sol出来了,很多中转站还是只有 5.6 luna/sol 和 6 astra, 这些中转站 效率不行呀 不应该是 添加一下模型就解决了吗,还要特调?
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如题,我是新入职的开发小卡拉米,公司库用的mysql。 目前有一个建表要求;比如我现在有产品表,资金表,用户表这三张基础表,现在有一个需求是我需要能对每个用户做画像、风控; 比如我现在想对某个产品某天购买总数超过10台的用户做风控,那么一个简单的想法是直接sql去三张表里面查每个用户的逐笔数据;但是如果用户比较多,每次去直接查表就比较麻烦了;所以我的想法是根据基础的三张表添加三分不同的汇总表,比如按天汇总数据,这样可以加速查询,比如还是按照上面的需求,直接查汇总表,数据库的压力会小很多; 这里场景当然比较简单,假…
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菲克新闻9月23日讯 题:三问国产新能源车企,追上特斯拉,我们还有多少路要走? 近日,菲克新闻记者联系了特斯拉法务部发言人,就近期特斯拉Model YL车型后悬压缩事件进行交流。 近期,外围媒体普遍将特斯拉Model YL车型后悬挂压缩事件描述为“悬挂塌陷问题”,发言人表示,这是一种误读,这起事件虽然并非特斯拉预先设计,但这一现象,正是特斯拉艰苦卓绝奋斗十余年成果的厚积薄发。 而这也恰恰揭开了,中国新能源车企亟待回答的三个问题。 中国车企,何时能够拥有特斯拉的稳定性? 特斯拉技术部门发言人表示,买车就是要买稳定性…
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我不理解,这是什么规定?
AI 资讯量子位
画面更夯,控制更细,但一旦走到实时生成这一步,继续往上做能力,就会有个很难绕开的坎: 能力越强,实时越难守 ,整个行业也因此苦既要又要的增长难题久矣。 更麻烦的是,实时世界模型还得面对世界模型的共性难题,相比LLM,能力想沿着稳定路径 持续增长 也没那么容易。 然而,这个困扰行业多年的实时世界模型的老bug,如今,已经有厂商用实际模型完成验证并跑出了答案—— 实时性和通用能力,世界模型可以全都要。 这个玩家的名字大家应该不陌生: 爱诗科技 。 其实今年1月的时候,爱诗就发布了首个通用实时世界模型R1,主打持续生成…
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【摘要】在 Kubernetes 上启动一个推理服务并不难。如果只有一个模型,vLLM + Deployment 确实够了。但服务多起来以后,模型从哪里加载、使用哪个 Runtime、GPU 怎么分配、服务怎么暴露,每个服务都要重复处理一遍,配置很快就会散落在一堆 YAML 里。KServe 解决的不是怎么 阅读全文
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用gpt 6 sol 加速才70多tok/s,用astra更慢了才20左右
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已经连上10天了,还剩下最后1天半。各位佬打算怎么度过。
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想要个跑linux的arm构建机器 , 用来构建开发版镜像 , 系统内核和各种软件包 目前看下来满足要求的只有ampere的机器和mac (此芯o1芯片我看性能还没m1强 , 然后华为的arm服务器又耗电又吵不考虑) ampere的机器主板太贵了 所以想要看mac 跑arm linux虚拟机 , 又或者直接刷Asahi Linux 目前预算就5k 不知道怎么选 , mac mini m4 (16+256)已经涨价到4k3了 , m6(16+256)教育优惠+国补 5k3 或者说整个旧的mac mini或者macb…
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早上 9 点 gpt 6-astra high 开了 3 个任务,10 分钟到公司一看,12%, 上午用 medium 干完活吃饭前看了眼,19%,新版本说价格减半这羊毛是薅在了我们这 pro 5x 身上了么?
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