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V2EX 第 191331 号会员，加入于 2016-09-11 21:01:55 +08:00

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2 天前

回复了 drymonfidelia 创建的主题 › 程序员 › 为什么 LLM 模型不能按语言拆分，英文问题就只用英文语料训练出来的模型、日文问题就只用日文语料训练出来的模型，这样不是可以大幅减少参数量？

因为模型能在语言间泛化，不仅包括人类语言，也包括编程语言。而且训练多种语言之后可以承担很多跨语言任务。

#7 > LLM 翻译虽然很通顺但不准确，以前用 GPT 翻译经常把意思改了

当前 SOTA 模型在常见语言互译上已经可以做到相当高的精度，特别是在上下文充足的情况下，已经不是传统的翻译模型可以企及的了。

3 天前

回复了 Mosemoseya 创建的主题 › 分享创造 › 求推荐 RI API 的平台｜ DeepSeek 经常挂掉，有构建一个自己的聊天工具

Together 和 Fireworks.ai
还有一个比较便宜的不过我没试过 https://studio.nebius.ai/playground?models=deepseek-ai%2FDeepSeek-R1

8 天前

回复了 frankyzf 创建的主题 › 软件 › windows 桌面端翻译软件支持大模型翻译的有哪些？

POT: https://pot-app.com/

9 天前

回复了 annoygaga 创建的主题 › Local LLM › 🦙 对话效果最好的 7B/1.5B 模型大家用的哪个？

@sworld233 R1 蒸馏的 Qwen 7B 是拿 Math 版本的，所以一般任务有点一言难尽。14B 和 32B 才是普通的版本蒸馏出来的。

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楼上说的 Gemma2 9B 就可以，然后还有 GLM4 9B ，Qwen 2.5 7B 也还可以。

12 天前

回复了 CC11001100 创建的主题 › 程序员 › 手贱拿大模型试了下最近一次的 LeetCode 周赛，道心破碎了，成仙路已断，前路在何方？

R1 确实很猛，带思考的大模型做这种题只会越来越强，毕竟：结果可验证 + R1 指明了强化学习在推理 LLM 上的有效性，这俩一结合就能预估这种算法竞赛未来的 LLM 能打过所有人类就是和 alpha go 打败人类棋手一样自然的事情。

虽说如此，实际应用场景复杂得多，还要在 Agent 、超长记忆、持续学习这几个领域有所进步才行，现在的技术这几个方面是明显薄弱的。很期待未来的发展。

15 天前

回复了 syh2 创建的主题 › 问与答 › v 友有好的本地文本转语音的框架推荐吗，除了 ebook2audiobook

@neteroster #1 CosyVoice 也支持，没记清楚

15 天前

回复了 syh2 创建的主题 › 问与答 › v 友有好的本地文本转语音的框架推荐吗，除了 ebook2audiobook

https://funaudiollm.github.io/cosyvoice2/

https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS

https://github.com/fishaudio/fish-speech

其中后两个还支持少样本声音克隆，可以搞点自己喜欢的声音样本做克隆生成

29 天前

回复了 w568w 创建的主题 › C# › C# 有哪些显著的缺点？

语言感觉挺好的。我来提一个显著的：官方调试器 vsdbg 是专有的，所以如果你用除 vs 和 vscode 等之外的部分编辑器的话（例如 cursor ）就会有调试方面的问题，只能用一些平替调试器

31 天前

回复了 lifehz 创建的主题 › Apple › mac air m1 能搭 deepseek v3 吗？

想多了，Q4 都要几百 G 内存

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