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V2EX  ›  stefwoo  ›  全部回复第 1 页 / 共 9 页
回复总数  168
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我非常有听剧集的需求,能不能实时翻译完再 TTS
感谢老哥。ai 排查了半天。🤙🤙🤙🤙
5 月 22 日
回复了 sparrowMan 创建的主题 生活 “子欲养而亲不在“ 具象化了
@dsd2077

我也一直想把微信的声音存下来,结果微信不支持导出,要导出非常麻烦
5 月 15 日
回复了 MoGeJiEr 创建的主题 程序员 mihomo 接入 tailscale
感谢楼主,太棒了
5 月 14 日
回复了 Vesc 创建的主题 职场话题 神人同事向我要 VISA 卡号和安全码
应该是不懂,直接告诉他就行了
5 月 13 日
回复了 kuhung 创建的主题 分享创造 猫咪版猜病,现在已经支持 GitHub 跳转登录
中文用户,gmail 和 github 登陆,直接杀掉了 99.9%的用户,邮箱登陆其实也不方便
我本来想推荐给老婆的。
建议推出微信小程序版
提个建议:定时任务的结果可以推送到 channel 。现在是运行完了就完了,多了一个 chat ,不注意根本看不到。
昨天晚上装了一个,现在试了一下,还可以,继续测试。
5 月 9 日
回复了 Venlenter 创建的主题 分享发现 商汤免费领 Token Plan(1500 次/5 小时)
我用了两天,感觉不行。用 Deepseek 老是报 400 错误。
5 月 9 日
回复了 Livid 创建的主题 Local LLM Qwen3.5-35B-A3B
@NSAtools 都没跑,用量小,用魔搭 122b
@jingle 是的,文字相关的就会很差。如果只有唯一解法的问题,就会好很多。编程也还好。
为了把大模型和草稿小模型一起塞进 24G 显存,选 4-bit 量化(~16G ),草稿保持 BF16 (~1.2G ),KV 缓存用 quant 量化。
预填充时,草稿小模型飞速扫遍长文本,只挑出最重要的 5% 片段;大模型只对这 5% 做稀疏预填充,跳过其余 95% 的无关内容。
随后进入生成阶段:草稿模型一次幻想出多个候选 token ,大模型用树形注意力一次性验证整棵树,实现高速逐词解码。
网站挂了,楼主
4 月 27 日
回复了 zsj1029 创建的主题 Local LLM qwen3.6 27b 本地编码测试
Qwen3.6 A35B-A3B 4bit 在我的 3090 下运行也飞快啊
4 月 25 日
回复了 JZen 创建的主题 分享发现 一个性价比极高的数据冷备份路子
冷备份我用的 aws s3 deep achieve
反正就是永远不会用,做个保险
很棒的工作,回家试试我的 3090
4 月 24 日
回复了 tianjiyao 创建的主题 DeepSeek DeepSeek V4 终于出来了。。不知道强不强
https://mp.weixin.qq.com/s/DwleBgjy3EiS7zWqlrsTEw

文中提到:
其四,不讲究的架构与 UI 。V4 基本保留了之前 DeepSeek V3 在各类架构设计上的思路,不讲究,不够精致,但也不糊弄,该有的分层,解耦,都会有。做不到 Opus 那样一看就出自大手的规范性架构。UI 方面同样如此,直出效果不算优秀,偶尔会有些精细表达,但多数时候就是基本能用的程度。甚至 high 档位偶尔下限更低,考虑不周全。如果实际开发配合设计稿,那么问题不大。但如果是纯 vibe coding ,那实现效果就需要反复抽卡。
@shuaijinchao #43 昨天编译的有问题,今天用你们的预编译是 ok 的了。👍
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