AI 难道是产品做出来的吗？如果你的 技术人才 是指 CRUD Boy ，那其实没有 AI 之前也是这样，大部分普通公司里都是产品掌握话语权。

个人评价 K3 > GPT > Gemini

我已经开始无限 429 了，我服了。

Error: [provider.rate_limit] 429 The engine is currently overloaded, please try again later

真的慢。体感只有 20 ～ 30 token/s 。而且即使这么慢的情况下，99 套餐单任务开发也只能撑 2 小时不到。已升级 199 套餐。
效果还可以，让它帮我把项目的前端优化一下，找出来的问题基本都对，解决方案也不错。准备拿它辅助 Codex 一起用一段时间看看。

为啥开季度会员获得的积分比月度会员少

@mingtdlb 比较的是输出相同 token 的能耗。N 卡的推理速度是 Mac 是好几倍。

服务器虽然散热好，但是单机要塞下 8 卡，分给每张卡的散热功率就非常有限了。

RTX PRO 6000 ，Qwen3.5-35B-A3B 大概一度电能输出 68.8 ～ 86.7 万 token （已计算整机功耗），或者说每百万 token 约 1.14 ～ 1.45 度电。

Qwen3.5 27B 一度电大约能输出 13.3 万～ 19.5 万 token ，或者说每百万 token 5.1 ～ 7.5 度电

注意这是 FP16 全精度+ 不开 MTP 的推理消耗，如果 量化 + MTP 的话，推理速度能到 2 ～ 3 倍，功耗则不会有太大变化。

其实 N 卡的单位 token 电力成本是要比 Mac 低的。

而且这还是工作站显卡，如果是服务器计算卡的话电力成本会更低。因为计算卡需要考虑电力成本，会尽量设置在功耗-性能相对均衡的甜点区域，不会为了性能极限拉频率。

另外，增加并发也会增加 N 卡的优势。因为 N 卡的算力优势在低并发下基本浪费了。

（当然服务器有额外的运行/散热成本，但是假如数据中心用 Mac 的话也一样有这些成本，要注意为了提供相同的服务容量，Mac 会消耗更多电力，也就会产生更多热量）

ds v4 flash 激活只有 13B ，叠加上 dspark 、ds 本身的工程优化，粗略估计电费成本在每百万 token 0.5 ～ 1 度电。

新号注册才半个月已经收到两张了。美区 apple 礼品卡订阅 20x 。

你应该先自己想一想，或者找她沟通一下，是否你自己在给她打电话这件事情上做的有问题，有没有没什么事，单纯只是懒得打字所以打电话的情况，导致她觉得你屁大点事也打电话，完全不尊重她的情况。

如果确实没有，那给你的号码单独加个来电白名单就好了。

@DisastrousNet 控制仓位，宁可少赚点，也不要一次全亏光
你这个模式每次都全仓杀入的话很危险

如果有人告诉你定投某个基金，保底年化 8%、10%，那一定是在忽悠你，高收益一定伴随着高风险。

但是推荐定投基金本身没有问题。并非这个操作本身有多么优秀，而是它适配大多数人的现金流（工资按月到账）。对于理财新手来说，定投中低风险基金是一个不错的入门方式。

你用 300 刀请人来干活，也未必能解决问题。是否可以得出这些人也没有思想。

这个世界的运转就是建立在这些人之上的（俗称草台班子）

用人的时候，需要了解人能力的边界，把合适的任务交给合适的人去做。需要知道控制风险，不要随便把危险的权限下放给新来的实习生。需要建立标准化的流程，用强约束去保证人犯错的时候产生的影响在可控的范围内（测试/灰度/回滚）。

用 AI 也是同理。

A 股 +18%
美股 -40%
...

@jjx 反正我们招聘不考古法编程了，coding 环节是 AI coding 。虽然我司平均年薪没有几百万，一百万还是有的


@catamaran 涉及算子优化和底层框架的不了解，我们做后训练 100% AI coding

第一肯定不能看副屏，不然摄像头都不用开了，直接语音面试不就好了

第二想不出现在还有 coding 环节的理由。掌握基本理论知识完全就够了。八股该彻底淘汰了。

洗碗机真的是好东西，极大地提升在家做饭等幸福感

不要问我 xx 放不进洗碗机/洗碗机洗不了怎么办，不能进洗碗机的餐具厨具就扔了换能进的

看上去要么是幻觉了，要么是前缀缓存 bug 了

多机 PP 的话首 token 延迟会爆炸，估计上下文稍微长点没个 5 分钟吐不出来字

搞多卡至少也得跑起来 ds v4 flash 这种模型吧，跑个 qwen3.6 27b 这种稍微量化一下就能在消费级显卡上跑起来的模型没啥意思。

依靠普通家用内网 10G/2.5G 的带宽是很难获得可用的推理性能的。如果能升级到 100G 以上，可能勉强还能用，不过这价格就不便宜了。