各位 mac 触控条都用来干什么
想当年看到 MacBook 有个触控条,特别好奇,就买了一个带触控条的 MacBook Pro。2019。 结果用不过几个月就后悔了,根本没几个软件支持这个触控条,到今年连苹果软件都没怎么支持了。 现在用下来感觉最可以用的:看看 Spotify 歌词。应该没了。 为了加这个触控条加了不少钱,导致我 mac 配置超拉:128 GB 磁盘+ 8 GB 内存 + lntel
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想当年看到 MacBook 有个触控条,特别好奇,就买了一个带触控条的 MacBook Pro。2019。 结果用不过几个月就后悔了,根本没几个软件支持这个触控条,到今年连苹果软件都没怎么支持了。 现在用下来感觉最可以用的:看看 Spotify 歌词。应该没了。 为了加这个触控条加了不少钱,导致我 mac 配置超拉:128 GB 磁盘+ 8 GB 内存 + lntel
注册app是否有问题,和clubsim有啥区别?
用的模型多了有个想法就是类似不同的模型厂商有没有一个方法可以一起汇总调度,比如说强模型带弱模型这种,有没有已经成熟的办法呢。 佬们都是用什么方法,是直接调用cli还是反代或者用什么其他方法,分享看看想法。
Anthropic还会给免费账户一点灰测额度啊… 因为我有挺多free账户薅用量的 发现有的free出现了这种灰测额度 Anthropic已经这么想拉人进Pro了吗!?
$2.4723/1% Astra算的加权平均每1% 也就是说max5x有10倍pro额度,相当于1250刀fable和1250刀的opus?这简直吊打pro5x的400刀的Astra
浅显的理解,这个核心是一个通用分类器。传统分类器要么准确度有点问题,要么在不同场景下可能要专门训练。而这个相当于结合了LLM的语义理解能力,同时能够快速适配不同场景。 所以我觉得,可能一些常见场景,比如垃圾邮件分类、工具选择,这一类东西可能会有用。 当然,如果场景过于常见,其实可能也值得专门训练一个分类器模型。目前我看到X上比较有用的,感觉还是Computer Use以及browser use这些,因为组件动态变化,传统的BERT这类模型不是很好训练,可能会用这个新的模型,效果会比较好。 对比大语言模型做分类,我…
b站 YouTube 而且英文版还多一个免责声明 中文版只有抽奖置顶 感觉这其中的平台规则挺复杂的
各位大佬好,最近在规划一个内部知识库项目,技术栈用RAGFlow,模型部分全部走云端API(不本地部署推理),用户规模大概100人。想请教一下服务器配置怎么选比较合适?
从今年开始感觉所有模型都 Coding 特化了,虽然每次许愿许得很开心,但是偶尔要讨论一下的时候就很烦,字里行间都充斥着奇怪的用词,语法和停顿,根本看不进去 GPT 就不说了,不说人话被诟病很久了; A 家的稍微好一点,但是太贵,而且从 4.7 开始也渐渐不太类人了; grok 和 glm 感觉专门针对代码训的,丝毫不考虑交流,上来就是一堆拽拽的专业名词,搜一下根本没人在用,也不知道是不是模型自造的; DeepSeek 本来一直都还挺好,我都拿来把别的模型的输出翻译一遍,但是这次 0910 更新之后也开始不说人话…
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