看你怎么定义大模型了，最入门的“大”模型，6B 7B 参数的那种，加上节约显存的技巧，大概也要 10G 显存了
可以搜一下能用什么级别的显卡，7000 预算估计不太够
但是传言，会有 4060ti 16gb 的版本，如果你预算没法加可以等等这个，这个应该是新卡里最便宜的大显存卡了

我的做法是只允许我本地的 ip ssh 过去，防止动态 ip 掩码留了最后 8 位，基本就没有问题了

@f6x 这说的也没什么问题吧，虽然 CSDN 质量不高，但是数量多啊，最主要的是搜索引擎权重很高，尤其是百度对 CSDN 的权重远比谷歌高

如果你能在境外用信用卡 cashback ，那在境内也能有啊
又不是国外所有信用卡都有返现的，也不是国内没有返现的卡

onedrive 的同步体验挺好的，只要你不是每次改好几个 G 还是能无感同步的
就是不知道 onedrive 家庭版的体验如何，可能国内速度堪忧，商业版同步速度是很快的

只要有商业化的东西，就没什么大一统的，你使用没什么感觉只是因为厂家帮你把适配做好了

游戏也是类似的，你感觉大一统了，其实图形 api 也有 directx opengl vulkan 好几种呢

开个 fail2ban 几乎不会有问题，ssh 算是好处理的了，你要是部署其他 web 服务就麻烦得多了

conda 已经算好用的了，你原来在 Windows 下不在意环境直接硬装，如果要用两个版本的 pytorch ，那怎么办呢

1. 你发现环境装错了，卸载掉原来的，在用户目录下重新装一个不就好了，为什么要折腾自己
不管是用 anaconda 还是 miniconda 还是别的，默认就是装在用户目录的吧，你想装到别的地方反而要手动指定目录，挺奇怪的

2. 卡在解析依赖，可能是你用了 conda install xxx ，用 pip install xxx 就没这个问题了

3. 用 docker 只会比 conda 更麻烦，我唯一知道必须要用 docker 的地方是，nv 的新显卡对于 pytorch 有优化，比如 4090 ，不用 nv 的容器，用 pytorch 官方的 pytorch 性能会下降，不知道 pytorch 官方什么时候才能更新就先用 nv 维护的 pytorch

医学相关内容怎么样？
别送国内通用的那种蓝皮的那个，大家都有就没新意了
要送就送那种国外的，不是国内教材的，被大家称为圣经的之类的经典书籍

我也不懂临床，随便帮你搜了一下，比如这个：
Ingle 牙髓病学(上下英文原版 7 版)(精)
两本价格 300 多，你嫌便宜可以多买点套装之类的

或者听诊器，我也不知道牙医用不用听诊器，不过这个可以把礼物价值堆得很高，进口听诊器好点的，也要好几千了

@FrankHB
跨设备的行业标准和 cuda 又没有关系，这两个都不是一个层次上的，directx opengl vulkan 这些已经把 cuda （ opencl ）封装了一层了，不可能说有一个什么新的库出来，大一统了图形 api ，就不用 cuda 了。举个后端的例子，不管是 jdbc 还是 spring ，还是以后有什么别的框架，mysql 本身还得有人写

@FrankHB 看上去你对于 rust 有很独特的偏爱，不过你要是把自己用来批判别人的时间挪一点出来，给 rust 生态做贡献，“会折腾的没什么人有兴趣自己造更没资源推广”这种现象就会变少一点了

@user667788 我个人的理解是这样，不一定对：
1. c++市场供应更大，找个同水平的 rust 程序员花费更高，尤其是在高性能领域
2. 深度学习需要调用 cuda 和很多其他运算的库，似乎只能用 c++来做，至少 c++是主流
3. c++新标准用了之后不算太老，c++20 ，23 有各种新东西，协程, module 之类的都挺好的

你举的两个例子，最初都是用 python 开发的，其实深度学习项目想部署，确实大概率要转成 c++，会 c++算是必备技能吧。就看你做什么层级的工作了，如果是纯做算法的工作不需要懂 c++，如果底层点，偏工程一点的岗位不可能不会的

c++其实一直没有被忽视的，就算是深度学习这个领域也是，最主流的框架用 python 调用，但是框架底层不少还是用 c++写的

unity 游戏的逻辑是用 c#写的，但是稍微底层一点就需要 c++，比如写插件，优化性能不好的地方
初学者先不用管 c++，深入之后再学，这个学习曲线比 c#较陡峭一点

韩国的 ai 比日本好太多了，可能是我孤陋寡闻，没听过有任何有影响力的深度学习进展是日本人做得
VITS 就是韩国人做的，这个的改进型算是目前最主流的 TTS 方案了

@springwood 现在很多应用除了密码都需要移动设备验证了，不是很关键。手机号和手机号串联的其他隐私更重要