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XerWandeRerV2EX 第 62192 号会员，加入于 2014-05-08 16:33:08 +08:00今日活跃度排名 494110
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| 停电梯的策略问题 自言自语 • XerWandeRer • 2015-05-16 23:01:55 PM • 最后回复来自 laiyingdong | 1 |
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XerWandeRer 最近回复了
14 天前 回复了 quqivo 创建的主题 › 计算机 › 618 电脑整机选择 |
要看看她要用推理什么模型（不管什么模型，8G 显存放今天都是不太够的
19 天前 回复了 sillydaddy 创建的主题 › 分享发现 › Google 新出了 AlphaEvolve，我的详细观察和想法。 |
我们现在站在的垭口：
- 如果你能针对一个问题（宽泛的、具体的），定义出具体的优化目标/Ground Truth ，那么你很有可能在可见的未来以相对的低廉的成本，训练出一个 "agent" 在这个目标上获得超人的表现。
- 重点是：reward function ，数据集构建（ both on training and eval ），训练的 know how
- 宽泛的问题的最终解就是 AGI/ASI 。而具体的问题是 OpenAI/Anthropica/DeepSeek 之外的公司的短期结构性机会
AI 很快（或者已经）会开始从各个不同的层开始优化自己的能力（ base model pre-train/post-train, environment, reward and eval ）。
人在过去 200 年中，一直在驱使技术螺旋上升。但现在这个过程中，人、工具、方法的演进旋转越来越快。（我觉得）人会被甩出去…
- 如果你能针对一个问题（宽泛的、具体的），定义出具体的优化目标/Ground Truth ，那么你很有可能在可见的未来以相对的低廉的成本，训练出一个 "agent" 在这个目标上获得超人的表现。
- 重点是：reward function ，数据集构建（ both on training and eval ），训练的 know how
- 宽泛的问题的最终解就是 AGI/ASI 。而具体的问题是 OpenAI/Anthropica/DeepSeek 之外的公司的短期结构性机会
AI 很快（或者已经）会开始从各个不同的层开始优化自己的能力（ base model pre-train/post-train, environment, reward and eval ）。
人在过去 200 年中，一直在驱使技术螺旋上升。但现在这个过程中，人、工具、方法的演进旋转越来越快。（我觉得）人会被甩出去…
51 天前 回复了 chobits336 创建的主题 › 成都 › 成都节假日和周末可以约女生去哪里玩 |
你好警官🫡，走成华大道到春熙路做手工
79 天前 回复了 luomao 创建的主题 › 分享发现 › 最近苦于体重过重，开始使用司美格鲁肽了，记录一下自己的变化，也给大家做个参考 |
跑了一个 Deep Research: https://chatgpt.com/share/67dbc7bf-6128-8012-a163-0a5bff35d335
95 天前 回复了 song135711 创建的主题 › Local LLM › 帮忙看看这个 DIY 装机配置大模型入门怎样 |
你看看我最近出的一台主机（也是买来“入门大模型”的
后来就发现：
1. 消费卡本地部署的模型基本上没啥用，我后来为了一些特定的任务做了些微调。但是其实线上租用的解决方案也足够好用了（要啥卡都能有
2. 还是打游戏好
3. 生图/视频可能还是自己有一台方便，但即使是我的 4070TiS 16GB 显存，Flux 也很艰辛，更别提视频模型了
后来就发现：
1. 消费卡本地部署的模型基本上没啥用，我后来为了一些特定的任务做了些微调。但是其实线上租用的解决方案也足够好用了（要啥卡都能有
2. 还是打游戏好
3. 生图/视频可能还是自己有一台方便，但即使是我的 4070TiS 16GB 显存，Flux 也很艰辛，更别提视频模型了
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