竟然移到了 openclaw 的节点下？不应该起这个标题的。它完全不配和 helix 02 相提并论。

以前一直以为，蓝领，还能坚持一阵子。

就目前来看，这波预测了。到下半年，甚至年底。蓝领遇到的冲击也将要如同当前 coder 这般了。属实三千年未有之变局。

蓝领工种里，我觉得最难攻克的是，有一定经验的厨师，毕竟，就算是人来做，也要个很多年才能做到有造诣的大厨，这是根本性的堡垒。

公开的离散场景里，家政可能会是像现在 coder 这样被先突破的领域。工地比较难，毕竟有很多要上力气的，现在电机没有突破的情况下，工地目前还是很难替代的。奶茶店员工，超市的理货，估计是一波现实打击了。

封闭场景，最先被替换的应该是 工厂流水线。具身智能的厂商应该是先在 半离散场景的工厂流水线，跑通验证，当然之前也签了很多单子，figure 这波真是瞌睡来了送枕头。却苦了现在这波人，连流水线都没得去了的话，那会是个什么样的场景。

苦也。

@noahjsn #4 在 设置和帮助，个人使用场景，关闭。

1 ，"问题在于，如果只是让模型泛泛地 review ，比如让它找可合并、可重组、可调整顺序的地方，它通常只能抓到少数机会。最后还是得我亲自把问题点得很具体，明确告诉它“这里不对，那里不顺”。一旦点明，它反而能立刻看见那些结构性问题，接着给出很漂亮的修法；但在我没点出来之前，它经常像是根本看不见。"

因为你每句话或者每个段落里，要表达的意思太多了。对于 LLM 来说，他能提炼部分，但未必能按照你原意扩写。这也是它本身只是预测下一个词的概率，预测的风格决定了，和你思考的方式不同。肯定不会扩缩出你满意的词句。你问它同一个问题，多次的回答也不同，甚至有些中心思想都有不同。

2 ，LLM 让这个世界的 "伪知识" 熵增，让寻得 客观真理 变得越来越难。

3 ，不必悲观，远没有结束。LLM 当前甚至很长一段时间都会被圈在 硅基世界，离真正的物理世界，还要下一个范式的突破。

4 ，LLMs ⊂ "AI".

@Micoool #6 不是打击你，老兄，一点基础只怕是不够用的。LLM coder ，写的内容，没有工程经验，几乎是不用想看懂了。这不比人文社科，识字就能看懂。

https://mp.weixin.qq.com/s/Z6MzHAWhS6duLg5y1hDCYg

学术都被中转站毒害了，当然咯，都是一些水论文的。

@Fish1024 论嘴臭，还得是你小子，哈哈，😄

@davidyin 搞是能搞成的，工程角度来看，是有办法的，只是麻烦。你自己要学一堆东西先。你这种需求，不是共性需求，没人造轮子的。

@diudiuu #8 谢谢你先，但是我没搞🦞。而且，我对🦞这个方向没什么兴趣，😄。

去年这个时候，我把 langchain/rag 那套都搞过一遍，没什么意思。LLMs 整个领域，我都只用而已。

@diudiuu #5 我几百块的成本捡的垃圾，都组了一个智能密度看起来还可以的♾️tokens 。只是有时候慢一点。😄

@diudiuu #5 不差钱的话，全都买啊。mac studio m3 ultra 要是不搞 512g mem ，意义不大，顶配要 10w ，比 dgx spark 贵太多了。如果预算有限，就 dgx spark 咯？反正现在小模型的智能密度很高了。你要专业性和准确性的话，用 rag 提升，当前 ocr 和 rerank 都发展的不错了。

mac studio m3 ultra 可以串起来，组一个 1T mem 的组合 跑 671B 的 deepseek 。不差钱儿的话，这个肯定更好。

@diudiuu https://www.v2ex.com/t/1126516

小伙子，在我面前耍大刀了啊。我只是没有钱买 dgx-spark 。

@unneeded #2 吝啬这一块，还得是 apple 。

@cat9life #5 你集成的 gpu tensor core 和 gmem bandwidth ，肯定其中有一个是瓶颈，或者两个都是。

@cat9life #5 我刚才加上了 open-webui ，然后在里面让它读网页 URL ，确实耗时一点，但是真能读。并且内容分析的还可以，中规中矩，没有胡说八道。确实很夯了。

@cat9life 我昨天一天的测试，都没有出现思考时间过长，思考+回答，几乎都在 2~3s 完成，非常快了。所以我觉得，夯爆了。准备加上 rag+network 试一下 质量效果。专业性和准确度完全可以靠 rag 来兜底的，实时性就靠 network 了。rag 里的最重要的就是 ocr 和 rerank ，搞好这两点，还是能打的。

你应该问 chatgpt 或者 gemini 。

1,你小子真舍得，牛逼。
2 ，我没有设备，你的问题没办法回答。
3 ，如果你愿意共享出来，还是能帮你 debug 试一下的。

我昨天也跑了一下。我发现这个 4b 确实很好了。在 tuning 架构的卡 gddr6 的位宽下，能跑 40+ T/s ，主要是回复体现的智力中规中矩。辅以外挂 rag+mem+network 的话，还是很顶的。主要是可以在几乎完全平价的资源下，跑出来一定的效果。这还要什么自行车？

x99 贴牌新板（ 150+）+ xeon e5 14core/2thread(70+) + ddr4 16g*2 (200+,前年买的库存) + 五手矿 p106(150+,前年的价格，现在估计对半) 6g+ CMP 40HX(300+ ，前年的价格现在估计对半)8g ，1000 以内的成本，几乎♾️tokens ，还有一定的准确性和实时性。垃圾佬的胜利。✌🏻