xenocola

[xenocola @xenocola0]

#FE风花雪月 #NintendoSwitch

[xenocola @xenocola0]

@intpo28 震撼美味

[xenocola @xenocola0]

@thangtpdl 可爱，还有幸运星诶

[xenocola @xenocola0]

@gwrsol2783 看看

[xenocola @xenocola0]

@shizaozaoya01 姐姐我想要

[xenocola @xenocola0]

@shizaozaoya01 排队排队

[xenocola @xenocola0]

@DearDoll_Love 支持

[艾布拉姆斯🇺🇸💙💛 @SuTNkwfrFkMhHsG]

免得真有人忘了👇，6年前，你下令APC冲撞和碾压抗议者时，可有想过今天？！

[アンソニー【Anthony】 @Anthony_0313]

大序盤のリオル入手方法/出現場所
ルカリオを旅パに入れたい方は是非！
詳しくは動画で紹介してます！ZA楽しすぎぃ！！
#ポケモン #PokemonLegendsZA
https://t.co/kVr7akyZoq

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

牛皮！Andrej Karpathy 发布了一个从零构建 LLM 训练和推理的项目：nanochat

基本上跟着学就可以了解 LLM 训练的所有步骤了

只需要 100 美元的算力成本就可以训练出可以对话的模型，而且会带有一个 UI 界面，只有 8000 行代码

项目覆盖从分词、预训练、对齐到推理与 WebUI 的完整闭环，会是他 LLM 课程的一部分。

在云端 8×H100 节点上运行单脚本，约 4 小时 / ~100 美元即可得到能对话、写诗故事、答简单问题的模型；

12 小时在 CORE 指标上超过 GPT‑2；~$1000 / ~41.6 小时进一步提升到能做基础数学/代码与多选题。

具体训练管线包括：

分词器：全新 Rust 实现训练分词器。

预训练：用 FineWeb 语料，评估 CORE 及多项指标。

中期训练：用 SmolTalk 的用户‑助手对话、多选题、工具使用数据。

SFT：评测覆盖常识与世界知识（ARC‑E/C、MMLU）、数学（GSM8K）、代码（HumanEval）。

强化学习：可选在 GSM8K 上用 GRPO 做 RL。

推理引擎：支持 KV cache、prefill/decode、工具调用（轻量沙箱内 Python 解释器），CLI 与 ChatGPT 风格 WebUI 交互。

自动生成报告卡：自动生成单一 Markdown 报告，汇总与“游戏化”指标。

[xenocola @xenocola0]

#ミッションアンドギフト でユーザーアイコンを作りました。 #NintendoSwitchOnline #NintendoSwitch

[xenocola @xenocola0]

@xiaoshihan2 @whyyoutouzhele 看着像是我的母校

[李老师不是你老师 @whyyoutouzhele]

今日北京海淀四通桥，在二十大前夕最为严控的北京，有人挂起了两条横幅
一条是
不要核酸要吃饭，不要文革要改革
不要封城要自由，不要领袖要选票
不要谎言要尊严，不做奴才做公民
一条是
“罢课罢工罢免国贼习近平”
目前尚不知道照片里的黄烟是什么情况

[xenocola @xenocola0]

#斯普拉遁3 #Splatoon3 #NintendoSwitch

[xenocola @xenocola0]

#NintendoSwitchOnline の #ミッションアンドギフト でユーザーアイコンを作りました。 #NintendoSwitch

[xenocola @xenocola0]

#Xenoblade3 #NintendoSwitch

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#Xenoblade3 #NintendoSwitch

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#Xenoblade3 #NintendoSwitch

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#NintendoSwitch

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#NintendoSwitch

[xenocola @xenocola0]

#NintendoSwitch