People's LLM

PeoplesLLM | 200B–3T MoE, local. llama.cpp fork · low-bit quants · cross-arch hybrid inference · GPU+CPU+multi-node. Open source

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@MaximCrypto0 @grok @stoxacoin DONE

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@SomewhatWindy @SalenoXP @deepseek_ai 其实是切成两半的一个溏心蛋+两片鱼饼 很正常的日式拉面配置

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@DaBei78802 @liuchengjie110 @albertykkwok @fanduizhongxiu 神��� 不过这是推 倒也正常

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@Yizhang35344383 @Youssofal_ kimi-k3这种完整训练过程都开源的甚至不需要蒸馏 直接对着论文干就行了 理论上让AI来干都可以复现 有卡就行

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@liuchengjie110 @albertykkwok @fanduizhongxiu 改下 不是叫台湾 是叫ROC

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@Yanhuangyuge @liziqzili +1

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@az508 @allosauroidea @JamieBonkiewicz 很好的回击 我选择只攻不守：当你们在tiktok us 搜索爱泼斯坦的时候也是如此 在x上反犹内容也是如此 你只要不闭上嘴他们就封你账号 不过很搞笑的是你们的政府甚至有脸去真的整出个防止反犹��案 这样就可以洗地了：反正里面总是有犹太裔 如果你们真觉得你们的监管正常 就不会有定制的us tiktok了

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@mylifcc @forever987621 你只要把上下文放到1M 马上就会发现变得超级不经用
sol ultra/xhigh/high=3/15/25小时
256k的默认情况可以x2.5-3
套餐是Pro 5X

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@thsottiaux 发生了什么 重置以后服务器超载了么

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vibe coding了个小基准软件 也许有助于在硬件架构层面对LLM的kernel动态配置进行动态调整😃
正在努力提升多指令集多设备混合计算下的本地模型推理性能
https://t.co/1zWjji3eHd

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世界是一个巨大的 LLM——
你只能影响下一次 Token 生成，
却无法改写正在生成的内容，
而一次生成， 要用二十年；
已经生成的一切， 无论好坏，
也需要时间去遗忘，
遗忘的窗口， 长达八十年。
线性注意力可以借鉴更早的历史，
可历史越远， 越模糊，
对错也越发难以分辨。

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@tpfind150 需要用这个模型的人可能不会选择apple设备 毕竟apple设备还是太贵了

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@iampoupr @dzvoz58421711 信我 江浙沪绝大多数出去也是就读个书就回来的 现在在国内不是顶富过的都比国外好 读书要出去是因为真考不过。。。

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@kuroneko_cmd @AM09_21 你是我见过的唯一一位真正读空气读对了的日本人 真是难得😂 其他读空气读的都是什么中国不让用 中国坏 合着是网络右翼根本不知道开源和法律遵循问题

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@CuiPF @Kimi_Moonshot fully opensourse

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@CuiPF @Kimi_Moonshot back now

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@prayag_sonar @Kimi_Moonshot Literally impossible ：）

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@RAINvard @NiKoCS_ @karriganCSGO But you prove that you are better with Device ?!

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@RealNick95 @UnslothAI @deepseek_ai 对于被灌输了大量反中内容的人来说可能你确实觉得是这样 你既没有来过中国 也没有去过台湾（省） 只能说对于你这样生活在垃圾堆里的蟑螂可能确实不能想象干净的世界 同样你也会讨厌不让你逃出去的垃圾场的高墙

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@UnslothAI @deepseek_ai 尽管它很大，但是还是麻烦你们赶紧量化它，我的服务器塞了1T傲腾内存，就等着你们量化后的Q3或者Q4 GGUF了