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ダイエット中のサラリーマンで、私は漫画とAVを見るのが好きです。

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@realkevink Ethyn Ewing never fought Farid Basharat — that’s a pretty basic mistake, man. 😂

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@hunlan77 👍

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简单一句话“速通=花钱”😆

[韩琦 @YannisHan77]

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用Claude，GPT，Grok算了命，5這個數字對我來說不吉利，那就5月戒色，6月再玩😆

[Huan @Huanusa]

这套Claude Code教程讲得太细了
新手完全能听懂并且直接落地！

静下心看完这一套完整教程，你就能真正用AI搭建工作流、实现自动化、处理复杂任务。
在国内这种质量的课，收费398、598元估计还有一大堆人抢着买……
现在免费就能学到！

适合想用AI提升效率、搭建自己专属Agent、自动化日常工作的朋友。
看完直接上手，少走很多弯路。

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学到了🙏

[路飞 🏴‍☠️ AI 研究员🧐 @0xluffy_eth]

如果你有以下条件，每天可以赚500美元：

1. 一台笔记本电脑
2. Wi-Fi网络
3. 时间

这是10个Claude提示词，能让你每天赚钱：

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[AI最严厉的父亲 @dashen_wang]

私有化部署大模型的终点是 Mac 还是 Nvidia？

私有化部署，Mac 还是 Nvidia，这个问题的答案在问出来之前就决定了，取决于你的钱包，以及你准备拿它干什么。

先说结论：

Mac 堆内存，Nvidia 堆算力，两件事不在同一个赛道上较劲。

统一内存架构的优势是你能把一个 72B 的模型塞进去跑起来，慢是慢，但它活着。

独立显卡的优势是解码速度，显存够的前提下，推理速度会把 Mac 按在地上摩擦。

问题是家用显卡的显存天花板在这。

5070Ti 跑大参数模型是种折磨，5090 32G 的价格已经逼近工作站卡了，而工作站卡本身才是这条路的真正入口。

所以预算决定命运：

6万以上，冲 Pro 6000 这类工作站显卡，别犹豫

3-4万，等 M5 的 Mac Studio，统一内存方案里目前最能打的

预算有限，继续用 5070Ti 跑 27B 以下的量化模型，别幻想

本地跑模型的意义只有几种：

隐私敏感场景、跑没有审查模块的模型、出图出视频这种长期高频需求。

如果只是偶尔测试，租 GPU 比买机器理性得多，模型进化速度比硬件折旧快，今天的"终点"明年就是起点。

真正的终点大概是云端，只是很多人不愿意承认这一点。

你觉得终点是 Mac 还是 Nvidia？

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这玩法太酷了

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剧情够HT的😗