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TimePPT 最近回复了
可以等等?
x @sama
i think we are going to initially offer 10 uses per month for chatgpt plus and 2 per month in the free tier, with the intent to scale these up over time.

it probably is worth $1000 a month to some users but i'm excited to see what everyone does with it!

https://x.com/sama/status/1889679679696806103?t=9hxQLX6FSMbZX2vyJ6UCeQ&s=19
算命一直是高流量,从门户时代就有单独的星座运势频道/板块了。每个互联网阶段这部分都会被重做一遍。卖护身符、佛牌、开光首饰极其赚钱。

与之相应的还有萌宠,萌娃,育儿,两性,野史趣闻。
6 天前
回复了 junwind 创建的主题 程序员 搞 Ai 大模型的,都是 Python 首选吗?
推理阶段的应用层工程化都无所谓,因为部署完基本都是微服务/api 调用
模型训练微调用 python 多些,主要 PyTorch / Transformers 太方便了
底层 infra 各家都不太一样,我见过某小虎家有用 c++写的
@mumbler 哈哈,是的,这种叫`meta prompting`

其实更好玩的玩法是利用 Agent 实现 meta prompt——> prompt 执行——> 评估——> 改进循环。比网上吹的一众 Prompt 之神不知高到哪里去了(手动 doge )
御三家官方指南:
https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-intro
配合各家的 cookbook (就不放链接了,官方站点都有),基本搞定常见九成 Prompt 撰写

PE 的常见概念科普:
https://www.promptingguide.ai/zh

OpenAI o1 / DeepSeek R1 这类推理模型,Prompt 撰写和之前的 LLM 略有不同,感兴趣看这篇
https://www.latent.space/p/o1-skill-issue

以上看完,比市面上一堆所谓 Prompt 技巧管用的多
9 天前
回复了 mingtdlb 创建的主题 Local LLM LLM 私有化部署
模型的私有化部署一直有。

前 GPT 时代,模型参数都没那么大( BERT 这种),基本上企业自部署的比较多。
GPT 时代,一般私有化部署的都是 100B 参数以下的模型。
一般本地台式机 or 笔记本的本地部署,参数量级在几十 B 以下( 10B 以下极轻量级最常见),适当做些量化处理,基本上都能跑。

现在营销号推的 DeepSeek 本地部署的,绝大部分其实指的是蒸馏过的小模型。
同道中人,大枣泡水一直最爱!
11 天前
回复了 luckzk 创建的主题 问与答 一个月后准备拍婚纱照,有什么避坑攻略吗
- 前一天好好休息
- 有耐心
- 有分歧听老婆的
13 天前
回复了 subtleworks 创建的主题 JavaScript ChatGPT 语音对话技术
OpenAI 自家 API ,支持 WebRTC 的
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