cloudzhou

gpt 我使用感觉非常慢，很影响开发效率
不够这玩意我在想，是否和服务提供方有关？所以快慢这个评判标准很主观？

很正常的逻辑啊，第一步放开 claude 让大家对 ai 熟悉，用起来
第二步控制成本，熟悉 ai 使用规则，避免 token 浪费
你们公司应该考虑使用国内模型，虽然差一点但是足够使用

@tianhehechu 你有没有想过，如果开发者本身不是使用 Mac ，或者类 Unix 系统，列举的命令之类的，还真没有太多人，本来 Windows 开发的，然后还专门给你转成 Max/Unix 命令

“然后在讲解操作命令的时候，只给出 Linux 命令；”
我反驳的，就是你这一点，如果自己开发用 Windows ，大概率就会带上 Windows 的开发文档，包括命令

@tianhehechu 事实个鬼啊，别说 PowerShell ，之前的 window cmd 我就没见几个人用过
你这就叫倒置因果，不是什么坏习惯，而是 windows 的命令行，从来不是占主流
unix/linux 世界本来留下丰富的文档，而 ai 天然本文友好，这些知识库手到擒来

朋友们，https://man7.org/linux/man-pages/man1/man.1.html 庞大的 man 文档世界
每一条命令，每一个 libc 关键原语，都在这里详细的说明者，可以说从计算机体系诞生延续到现在，数代人的积累

@clemente 稀缺是相对性而言，在这波 ai 浪潮之前，笔记本性能对于普通人来说，甚至是性能过剩的，随便一台 5k 机器，都足够普通人使用的，程序员算是专业人员了。即使现在，你买个 5k 笔记本处理日常业务也足够的，但是总的来说你的观点和我是一致的。

type：为了剽窃成果-》为了不被剽窃成果

no ，硬件只是一个暂时性的短缺，导致你看到的本地部署这个局面

可以给你另外一个历史的发展：
早之前，基本上自己部署机器的，什么 4u 8u ，我还去机房搬过、部署机器
现在基本已经不这么做了，阿里云、aws 一条龙

这么说吧，你要搭建一个 local 的环境，还干着现在 ai 干的事情
无论是硬件、软件等付出，成本一定是 local 更贵的

我的预测更相反：开源模型到一定程度，云公司就会出来摘桃子
最后开源模型为了剽窃成果，又会从许可证入手
没错，这就是 aws 和 MongoDB 的故事

但是 local 会存在一些市场，比如一些不适合公开做的事情