@marquina #12 第 1 步和第 2 步可以考虑用 shell 的 sort 命令，或者导入数据库并加入索引（ id+sort 联合索引）。第 3 步就是写代码，扫描每一行即可。

可以将问题提给 chatgpt ，参考 ai 的思路。
我的思路是，1 、将 id 相同的记录聚集在一起。2 、遍历每个 id ，将对应的多个数据按 sort 排序。3 、将排序后的数据记录下来。

刚好在艰难找女朋友中，贴一下当前版本：
- 和我有共同的目标：经营长期稳定的亲密关系。
- 终身成长理念：相信自己可以通过学习和努力达成自己的目标。
- 理解和尊重：理解他人可能有不同的想法，尊重平等个体的自由选择，不试图控制别人。
- 认同沟通的重要性：不冷战，有想法直接表达而不是让对方揣测。
- 遇到冲突时愿意一起寻找双赢的解决方案，而不是指责对方。

情感陪伴的 ai 产品其实已经有不少了，国内的星野、国外的 character ai ，都可以实现各种人设 + 聊天陪伴的效果。

@dynastysea #4 互联网的业务开发，所需要的数据库知识确实不多。更多的是对业务/产品的理解、架构、稳定性等等。
“你理解透了数据库的原理，互联网的那些 crud 真的不要太简单”这句话，我个人还是不太认同的。

国内最近发布的第一梯队大模型在跑分上已经接近 gpt4 这样的第一梯队了（至少是 gpt4 的早期版本）。但成本/算力限制了这些大模型的使用范围，而且 gpt4 本身也在不停的演进。
比如：minimax 的 abab6.5 （宣称万亿参数 moe ，gpt4 同等级规模）、天工 3.0 （ 4000 亿参数 moe ）

@JeriffCheng [激战大模型，云厂商到底拼什么？]( https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_24447179)
“尤其是字节的顶级显卡最多，A100 和 V100 总数接近 10 万块。阿里巴巴集团也拥有大约 10 万块顶级显卡，这些显卡也是阿里云的底气。”
冷知识，大模型火起来之前，各大厂商就已经出于自身业务需要/客户需要采购了大量显卡；大模型火起来后、美国制裁前，各大厂商也在积极向英伟达下单；美国制裁后，各大厂商还在向英伟达下单未被制裁的型号（ A800/H800/L20 等等）

第一次听说“认知圈”这个词，再看看 OP 说的这些宗教、中医、炒币、合约……emmm 只能说祝好

@corcre #3 我碰到一个同事，数据库里的整数字段（可用 int 表示）也被设置成了字符类型……

7985wx 贵是因为频率能拉得很高，中低负载下单核性能强很多。但高负载（或者说大部分核心都满载时）由于功耗限制，7985wx 只能老老实实跑默频，总体性能和 9554 差不了多少。
所以多核心能充分利用起来的话，epyc 是更优的。

@0n2ynu #33 能讨论到快递的字典定义我是没想到的，乐