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V2EX  ›  huanglingg  ›  全部回复第 1 页 / 共 1 页
回复总数  7
@zhangsimon 谢谢 🙏
7B + QLoRA 4bit ≈ 需要约 6-8GB 显存,一张 RTX 3090/4090 就够跑推理。训练我用的 A100 40G ,但其实 24G 的 3090 + QLoRA 也能训。
抱歉让你误会了——首页那个"了解方案"按钮本来是留邮箱咨询的,结果域名服务切到产品页了链接对不上。我改一下。

你关心的实现细节我在文章里有写(文末有链接),核心是个本地 7B 模型做参数填充,不是调 API 。
@qiaobeier AI 销售这个方向有意思。销售本质是理解需求 + 持续跟进 + 时机判断——前两个 AI 现在就能做(爬客户信息、拟话术、定时触达),时机判断还得靠人。不过做个 AI SDR (销售开发代表)跑冷线索到暖线索,倒是可行的。
@greyfreedom 理解你说广告的感觉。确实把链接和定价都放上去了。不过发在分享创造就是正经分享——一个人 7x24 跑了几个月的项目,踩过的坑和架构思路都在文章里了。你觉得哪些部分看着像推广我改。
@shalou8023 好问题。它不知道哪些能清——它只会清自己产生的东西( clone 缓存、打包临时文件、日志轮转等),不会碰系统文件和用户数据。本质上跟 docker system prune 一个逻辑:只清明确标记为可清理的目录。磁盘快满时先清自己的 tmp ,不够再告警通知你。
@unusualcat 不是。OpenClaw 是给开发者搭 Agent 的框架,灵犀自己就是 Agent——它能自己写 .py 扩展能力,不用等开发者。两个东西的定位不一样。你可以理解成:OpenClaw 是「让开发者搭 Agent 的工具」,灵犀是直接能用的「数字员工」。
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