yuhui_bear

Just a Game Maker

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@xiaohu 其实我好奇的是, 你们如何能作出这种正确的错误.哈哈哈

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@MacroMargin 这种宏观数据表现到微观, 就是某行业体量以上的大资本在挤占所有的盈利窗口, 不自觉的被迫发展壮大. 鉴于现在市场技术结构, 下一步,消费会继续萎缩,直到官方改数据统计方法或者不再公布.

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@lifesinger AI这波赔本吆喝, 最多还有5个月. 所有的机构都不想提一件事: 最近6年的算力卡全部都可以运行最新的LLM, 所谓需求扩展带来的需求,其实远远没有跳出 巨大的算力卡存量池, 因为每年NV和AMD 都在向这个池子疯狂的注水. 机构正在疯狂的搞钱, A/O 为了上市自然要说AI毁灭世界了

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@tphuang 某力量还是很厉害的, 刚刚启动上市流程, 就“问题”频出, 我信了.

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@Biggest 64B A6 + 25B ngram equal to deepseek flash v4 first version.

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@MikaStars39 K3 也有同样情况, 分析语句, 经常逻辑是通的, 但是语序和定语是有问题的. 要看懂非常费劲.

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@df_reno 保守了, 以宝船的尺寸, 您觉得木头造的出来? 帆能驱动?

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@MinLiBuilds 想多了, 超过 20万花销的主, 就我知道的, 都要考虑微调训练场景.

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@bleysg In the 256GB range, the DGX Spark X2 still offers good value for money. Once you hit 512GB with the DGX Spark X4, the bandwidth is similar between the two, but the computing power absolutely crushes the Mac. Looking forward to real-world testing.

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@wei_wang 个人看好 DGX X2, 带宽虽然低(唯一缺点了), 当但算力储备高, 未来软件优化空间大, 都不说 CUDA有多方便了.

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@chunxiangai 市场低估人形机器人是一定的. 只有极少数人能意识到, 一台通用机器,最好的形态就是人形. 20w 以内就能任何工位0改造的转起来. 快递分拣只是和跳舞一样的展示场景, 另一个营销故事吧了. 人形机器人真正起来的时候, 会像电动自行车那样接地气, 当市场容量会远超汽车行业. 没办法, 应用太广了.

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@op7418 在这一刻之前, 我对小米是有保留意见的, 但是从这一刻起, 小米可以的.

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@MaxForAI @OpenAI @Miles_Brundage 典型的西方记者幻觉. 中国当朝的逻辑里面, 不可能有这种东西.

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@RT_max_ @Oluwaphilemon1 People who actually use models to get work done prioritize output quality first, and speed second. Only self-promoting content creators obsess over how fast things are going.

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@MiaAI_lab @shuai_bai_ @Alibaba_Qwen Qwen3.8-96B-A10B😃😃😃😃

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@Defence_IDA Dreaming back to World War II

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@dongxi_nlp en ...大佬你版本需要更新， DGX Spark + DeepSeek 这个组合至少火了半个月了，老外现在天天担心 DGX Spark 会涨价（实际上不太可能，老黄在这块压了太多货了）

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@MaxForAI 严格的说，B站有全华语区最多的专业背景用户，跨度范围之广： 从修鞋的，到修飞机的， 从手搓CPU 的， 到教你手搓火箭发动机的，相比之下跳跳舞、玩点极限运动，已经只剩下酷了。

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@ItsmeAjayKV 以qwen 3.6 之后的能力标称， 8B激活级别 12-16倍总参数的， 有希望在6-8个月后达到现在 deepseek V4 flash的水平。最不济 把35B 翻一倍， 也是不得了的，这个有个开发者尝试过，放弃了后面的训练难度大，没搞定。 许个愿吧@QwenDevs 神啊，有没有可能赐众生一个 100B 以下的MOE啊

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@MaxForAI 如果是这样， 从DS 开源的技术资产看， AGI 在一定程度上，可能已经在deepseek 内部实现了