@nno GPT 、LLaMa 和类似的模型都不是，否则模型量化都不会提升效率。
因为量化不会降低计算量，实际计算的时候都先还原成 float16 再计算……

区块链防篡改其实基于一些前提：

要么各方的利益是冲突的，大家都不希望其他人能给自己造成损失（以前的比特币、以太坊）
要么有话语权的一方，大量资产都在这个平台上。为了避免手头的资产清零，他们不舍得破坏这个平台（现在的以太坊）

不然的话，无论采用哪种共识算法，你都无法阻止“他们联合起来篡改”的情况。

我用鼠标打 osu 好多年了
我在 osu 里用的鼠标速度和桌面下用的完全一致

于是现在我可以凭感觉来精准定位光标……

单独买一个触摸板也要腾出空间来放，为什么不买个便宜又好用的鼠标呢？
如果 macOS 的鼠标体验不错，我都愿意给它配一个鼠标，而不是触摸板

另外，和大型语言模型是 IO 密集型任务不同，Stable Diffusion 实际上是计算密集型任务。
计算性能一般但带宽够大的设备适合前者。
Stable Diffusion 模型参数相比大型语言模型并不大，但运算量要大得多。

我用 4060Ti 16GB 就可以训练（不是推理） SDXL Lora 模型。游戏玩家会告诉你这块显卡是智商税，但玩 Stable Diffusion 的会告诉你这是非矿非改全新显卡中最实惠选择。

另外用 Stable Diffusion 直接出超高分辨率是毫无意义的，如果你生成的图像超出了训练分辨率，即：
原版 1.4 、1.5 是 512 像素边长
原版 2.0 、2.1 ，以及 NovelAI 泄露模型和衍生模型是 768 像素边长
SDXL 是 1024 边长

如果超出一点点还行。超出很多的话，并不会得到一张细节非常清晰的图，而是得到一张主体元素重复，内容四分五裂的图。只是图片看起来还能衔接起来罢了。

在使用 xformers 的情况下，我用 6GB 显存跑原版 1.5 模型都可以直出 2048x2048 。但我也就体验了一次，之后根本没有用过。

真正出大图还是用 Tile 模式，先生成一张正常的小图，然后把这张小图放大，分块，最后细化每个分块。
实际上用起来显存使用量跟生成小图差不多。

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虽然 N 卡 16GB 显存就可以做，但我从未听说过有人用 32GB 内存的 Mac 来做同样的事情。（指训练 SDXL 的 Lora ）

预算有限的情况下不要用 Mac 跑，因为任何一个选项都是性价比很低的选项。
作为参考，我的 4060Ti 16GB 跑 512x512 的图，用 UniPC 采样器，大约 13it/s 。

如果不得不买 Mac ，建议租 GPU VPS 来跑。

@janus77 官方 ROM 有，6GB 的版本给了 4GB

@fengtons 和 Linux 完全一样，在开机之后执行一些 Shell 命令来配置

https://github.com/jacoghi/android_device_xiaomi_markw/blob/master/rootdir/init.qcom.post_boot.sh

这里面就有 ZRAM 的配置，搜一下 ZRAM 就可以找到了

可以写个 Magisk 模块来改，像这样：
https://github.com/ozingi/Modify_the_Zram/blob/master/common/unity_install.sh

@yfugibr 感谢，我试试看

@MeteorVIP Pixel 还是适合过两年收二手，买全新的划不来……

MIUI root 之后可以在一个未导出的 activity 里看到以毫安时显示的电池寿命

adb shell am start -n com.miui.powerkeeper/com.miui.powerkeeper.ui.powertools.module.batterylife.BatteryStatusActivity

我玩得很休闲
除了新的装备系统不能在游戏中买任何枪这一点不爽以外
其他方面都能接受

@DIMOJANG 原因已经明确了：
https://hackmd.io/@shikisuen/macSonoma_IME_iCloudDrive_Access_Confirmation_Handling

如果没有出差或者开会一整天的需求，自己掏钱买，建议后者

我喜欢第一个

公司发的电脑关不了 SIP ，恢复环境有密码

不到税后的 10%
二手红米

不会犹豫，一看价格瞬间就决定不买

@xscit 我猜想执行的命令是：rm -rf ./*