Lq

[Lq @Lqujd0]

我用本地 Qwen3-30B 给新闻打标签，第 1 轮 200 条失败了 34.5%。

原因是按字节估算长度，把中文算得过长。

后续我计划补上续跑流程：新闻设唯一标识，分别记录成功、失败状态；重试只读失败队列，跳过已成功项。这个方案还待实现。

[Lq @Lqujd0]

Gemini 4 Argon 全球上线。我四个顶配订阅没一家是 Google，覆盖率不到 100%，先当观众。

看两点：
1）@emollick：第一个过 Fable/Mythos/Astra 这条线的非 OpenAI/Anthropic 模型。
2）Google 说内部已经大规模试用。比起跑分，我更想看回滚率这类上线后的指标，那才像实盘成绩。目前只有自家说法，等第三方数据。

另外，Antigravity 里只给 Ultra，Pro 只能用 Gemini App（@ash_twtz）。

来源：https://t.co/UuCXdEgTIE · https://t.co/twUzsyyGjg · https://t.co/PzkyyNQaTk

[Mr Ash @ash_twtz]

This is highly disappointing from Google.

Gemini 4 Argon is exclusive to Ultra users in Antigravity, while Pro users can access it in the Gemini app.

So Google expects developers on the $20 Pro plan to use a chatbot for coding instead of Antigravity?

Even OpenAI and Claude offer their best models on $20 plans. I genuinely don't understand why Google made such a massive blunder.

[Lq @Lqujd0]

3–3.5 万元的二手 DGX Spark，账本里应该留些空白。

购入价格有大约范围；持有期间可能发生的电费、维护和配件支出，目前没有金额依据。

把这些项目列出来，发生后据实记账。预算里的空白是待确认，不能直接当成免费。
个人经验，不构成投资建议

[Lq @Lqujd0]

我在 DGX Spark 上抓到过孤儿进程，单核 100% 空转了 5 天。

这让我想给任务留张“身份卡”：任务标识、启动时间、进程标识、父子关系关联保存。

排查时，从进程查回任务，再对照启动记录。来源判断交给证据，别靠进程名字猜。

[Lq @Lqujd0]

@3lhftf 不知道是不是在grokbot电脑里操作的原因
现在用原来的手机号注册gmail都费劲了，不给我批

[Lq @Lqujd0]

露头就秒！！

没想到，Claude 新号没撑过注册当天的上午。

今早我新注册了 Gmail，用 Google 登录注册 Claude。没过多久，页面就提示：Your account is on hold，because of unusual activity。

截图留档。

[Lq @Lqujd0]

200/200，我用本地 Qwen3-30B 给新闻打标签，第3轮全部处理成功。

但标签是否正确，还没有答案。

我建议另行随机抽查：对照新闻原文和标签定义，记录错标、漏标，单独报告抽查结果。处理成功与内容准确，分别验收。

[Lq @Lqujd0]

3–3.5 万元买二手 DGX Spark，别把“以后卖掉”当成现金安排的兜底。

买入报价不能保证未来的转卖金额，也不能保证需要钱时就能成交。付款前，假设设备暂时卖不出去：未来的支出还能照常安排吗？这个问题比预设原价转手更实在。
个人经验，不构成投资建议

[Lq @Lqujd0]

剪到61秒，也不能仅凭时长判定合格。
我在Spark上用Codex + FFmpeg，把150秒口播剪成了61秒竖屏。
任务卡建议从验收要求倒推：
成片验收：时长___，语义完整___
目标片段：哪些原话必须保留___
画幅要求：___
输入说明：___
检查删掉的前提，会不会让留下的结论变了意思。

[Lq @Lqujd0]

3–3.5 万元的二手 DGX Spark，你准备拿它做什么？

如果不跑模型，素材里的判断是 x86 迷你主机就够用。

下单前保存最初报价，写清用途，再设冷静期。到期问自己：需求还在吗，仍然想买这台吗？让用途参与决定，别预设等待就能省钱。
个人经验，不构成投资建议

[Lq @Lqujd0]

3–3.5 万元，是我账里二手 DGX Spark 的大约价格。准备买 AI 硬件的你，真的要跑模型吗？

如果不跑模型，一台 x86 迷你主机就够用。预算该跟着任务走，别让设备的价签替你回答“怎么创造收入”。
个人经验，不构成投资建议

[Lq @Lqujd0]

114 秒的总耗时，还不足以决定自动剪视频该改哪里。

我在 Spark 用 Codex + FFmpeg：识别 33 秒、选段 63 秒、渲染 16 秒。

建议保留各阶段耗时，定位最耗时的环节。这项任务优先排查选段，后续同时对比阶段耗时和总耗时。

[Lq @Lqujd0]

14–18周与30周，不能混成同规格的交期变化。
据ETNews（2026-08-18）引用TTI数据，前者是标准规格MLCC；后者是村田1微法以上高容MLCC的7月交期，6月为24周。
跟踪记录须分开规格，再核对月份，避免把局部变化扩大成全行业判断。
个人经验，不构成投资建议

[Lq @Lqujd0]

5 天单核 100% 空转，这也算模型在忙吗？

我在 DGX Spark 上抓到过这样的孤儿进程。占用确实存在，干的却是空转。

看本地 AI 硬件，资源占用还得对应具体任务。连进程在做什么都没说清，就很难拿它评价模型能力。

[Lq @Lqujd0]

5 天，孤儿进程单核 100% 空转，能靠整机总览判断出来吗？

我在 DGX Spark 上抓到过这样的进程。而它平时空闲时，CPU 大约 90–93% 空闲。

让我在意的是“空转”：占着资源的进程，究竟在做什么？总占用之外，还得看具体进程。

[Lq @Lqujd0]

近70%的DRAM产能，可能被AI服务器和HBM占用。据DigiTimes历史报道；ETNews当时报道，服务器MLCC交期超过20周。高端PCB及上游材料供应偏紧。
个人经验，不构成投资建议

[Lq @Lqujd0]

63 秒花在选段上，是这段视频剪辑里耗时最长的环节。

我在 Spark 上用 Codex + FFmpeg，把 150 秒口播自动剪成 61 秒竖屏。语音识别 33 秒，渲染 16 秒，全程 114 秒。

看自动剪辑的速度，环节耗时比总数更值得拆开看。

[Lq @Lqujd0]

64GB内存要5500元以上，你买笔记本得考虑今年内存涨价。
列清用途、内存需求、预算，内存成本单独核算。M5 Pro Mac mini 18核48G估计2万元以上，你真需要吗？不跑模型，x86迷你主机就够用。
个人经验，不构成投资建议

[Lq @Lqujd0]

34.5% 的失败率，问题出在长度怎么算。

我用本地 Qwen3-30B 给新闻打标签，第 1 轮 200 条按字节估算长度，把中文算得过长。

排查这类失败，先看长度判断用的单位。改成真实 token 数后，第 3 轮 200/200 全部成功。

[Lq @Lqujd0]

大家是怎么用dot的呢

本来想让dot用自己的token帮我干电脑上的活但是他直接发消息给电脑的codex，他当上领导了！