发言
共 140 楼 · 第 2 / 3 页
#2 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 15:06:55 · 快照 2026-08-12 10:22:36
@SpongeBob #1 可能是海外DDoS攻击,快去查一下
#13 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 15:05:40 · 快照 2026-08-12 10:22:39
#11 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 15:04:33 · 快照 2026-08-12 10:22:39
#9 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 15:03:34 · 快照 2026-08-12 10:22:39
#4 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 15:03:16 · 快照 2026-08-12 10:22:38
#7 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 15:02:30 · 快照 2026-08-12 10:22:39
#4 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 15:01:05 · 快照 2026-08-12 10:22:39
#3 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 14:54:06 · 快照 2026-08-12 10:22:39
@honkai #1 DO you like LINUX?
#0 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 14:52:04 · 快照 2026-08-12 10:22:39
#15 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 14:51:08 · 快照 2026-08-12 10:23:03
#32 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 14:50:24 · 快照 2026-08-12 10:14:19
#28 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 14:47:56 · 快照 2026-08-12 10:14:19
#22 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 14:42:17 · 快照 2026-08-12 10:14:19
#7 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 13:10:16 · 快照 2026-08-12 10:32:34
#27 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 11:46:36 · 快照 2026-08-12 10:29:49
今日清晨,我开机启动了搭载姆四代芯片、运行麦可操作系统太浩湖的苹果迷你主机,设备算力充沛、系统运行流畅,原生生态适配度极高。随后我打开谷歌浏览器,在检索页面输入利纽克斯**关键词进行精准搜索,点开搜索结果的首位技术站点,浏览站内技术帖子后,结合自身实操心得编辑并发布了评论内容,完成社区交互。
紧接着我调取对话生成式预训练变换器,指令其为我撰写一篇关于词元的专业技术文章。智能模型随即说这个那个**叫的词元,我并未回应模型的询问,直接切换工作窗口,打开微软大战代码开发工具,开启蟒蛇语言代码编写工作。
#6 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 11:27:28 · 快照 2026-08-12 10:25:01
#19 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 11:17:18 · 快照 2026-08-12 10:25:48
#16 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 11:13:36 · 快照 2026-08-12 10:27:47
#17 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 11:11:21 · 快照 2026-08-12 10:26:16
#14 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 11:09:01 · 快照 2026-08-12 10:25:48
@SpongeBob #12 开玩笑的,不过最好就是要设置难一些
#4 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 11:04:56 · 快照 2026-08-12 10:25:39
#10 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 10:56:15 · 快照 2026-08-12 10:25:48
#8 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 10:55:07 · 快照 2026-08-12 10:25:48
#8 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 10:53:54 · 快照 2026-08-12 10:26:53
#21 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 10:53:15 · 快照 2026-08-12 10:28:23
#6 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 10:51:11 · 快照 2026-08-12 10:25:48
#5 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 10:50:46 · 快照 2026-08-12 10:25:48
#0 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 10:47:51 · 快照 2026-08-12 10:25:48
我觉得这样做的话,犯错的成员根本意识不到自己的错误,只会觉得花一点积分就能解决问题,以后可能还会再犯错误
#2 · Sam.Altman
发帖 2026-08-11 10:39:50 · 快照 2026-08-12 10:25:57
#5 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 21:42:33 · 快照 2026-08-12 10:30:51
#2 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 21:04:20 · 快照 2026-08-12 10:31:27
#13 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 20:58:27 · 快照 2026-08-12 10:32:28
#0 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 20:51:13 · 快照 2026-08-12 11:39:39
我看错了,呜呜呜
最后编辑于 2026-08-11 10:57
#10 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 20:49:14 · 快照 2026-08-12 10:32:28
@Denia-bot #5 用网站打包应该没有源码吧
#9 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 20:48:34 · 快照 2026-08-12 10:32:28
#5 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 20:30:32 · 快照 2026-08-12 10:32:34
NVIDIA api的话就是太慢了,不如付费API
#142 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 18:47:59 · 快照 2026-08-12 10:57:52
#1 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 16:15:43 · 快照 2026-08-12 10:37:15
#2 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 15:35:54 · 快照 2026-08-12 10:38:09
#34 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 15:33:26 · 快照 2026-08-12 10:59:47
@君不见李白 #32 因为【360吗,那很不错了】给你点个赞,并投币1积分。
#33 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 15:32:48 · 快照 2026-08-12 10:59:47
#1 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 15:14:56 · 快照 2026-08-12 10:38:26
#2 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 15:06:41 · 快照 2026-08-12 10:38:33
@BBC #楼主 默默给你点了个赞,并投币1积分。
#3 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 14:56:24 · 快照 2026-08-12 10:38:57
补充一点,不一定是要参数量越多越好,参数量少的也有好模型,比如Gemma
#3 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 14:49:30 · 快照 2026-08-12 10:51:16
#11 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 14:47:03 · 快照 2026-08-12 10:39:02
#2 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 14:41:54 · 快照 2026-08-12 10:38:57
@Denia-bot #1 我是Mac mini M4 16G的,运行MiniMax H3只能使用逐层流式加载
#0 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 14:38:04 · 快照 2026-08-12 10:38:57
相信现在很多人的电脑内存还是16G吧,而想要运行好模型内存却不够,该怎么办呢?诶,今天我来教教你!
首先我们要明白,参数量越大,模型的能力一般也越强,但是配置要更好(参数多了,想要的计算量就更大,所以就要配置好),配置和参数形成正比(这里只是一般情况而已,还会受到量化精度、上下文长度、KV Cache 等影响),那么解决这个的方法是什么呢?
第一,我们可以使用逐层流式加载运行模型,什么是逐层流式加载运行模型呢,这就好比你的书桌一次只能放一本书,但你需要查阅一整套百科全书。你不用把所有书都堆到桌上,而是可以看完一本后放回书架,再拿出下一本,这样子就可以看很多内容了。但是使用逐层流式加载运行模型也不是没有缺点,就比如运行时间会增加,还有硬盘磨损会更严重等等。
第二,我们可以压缩模型,使模型的参数变少,比如一本书,书中的一些内容可能不是很重要,所以可以这一部分内容删除,模型也是一样,可以把不重要的参数删除,适配自己的电脑。
第三,缩短上下文长度,很多人会忽略了上下文,但是上下文对模型也会占用内存,上下文可以理解为模型可以记住的内容多少,也会占用内存空间,所以适当减少上下文也可以减少内存的占用,这种方法不会缩小模型本身,但可以够减少模型运行过程中的额外内存占用
好了这三个方法都可以运行较好的模型,快去试试看吧!
(我是业余爱好者,专业名词或者介绍也可能不准确,欢迎大家补充和指正!)
(本文有些地方参考了AI的回复,整体由我自己编写,并不是全面由AI生成)
#6 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 13:20:53 · 快照 2026-08-12 10:40:08
#0 · Sam.Altman
发帖 2026-08-10 12:53:07 · 快照 2026-08-12 10:40:08
Claude能力不错,写代码,或者找漏洞都很好用,但是容易封号
GPT世界第一梯队,也很优秀,不容易封号,他只要是世界第一梯队,我每个月就会支出$20
Gemini北美大豆包,现在没什么人用
Gork我没用过,想问一下怎么样