@Yuanlaoer 既然简单，你为何不自己查证呢？这些知识哪怕是 AI 界的初学者也是常识啊。

GPT-3 之前的版本开源，你现在能访问到的都是闭源版本的，所以当然告诉你它是闭源的。在 GPT-2 的 wiki （ https://en.wikipedia.org/wiki/GPT-2 ）中可以看到这样一句：It was superseded by the GPT-3 and GPT-4 models, which are no longer open source. 意思是 GPT-2 之后的版本「不再」是开源的。
https://www.llama.com/ 第一句话就是：The open-source AI models you can fine-tune, distill and deploy anywhere.
你找找看它们是否公布了训练代码和训练集？

「 open-source AI model 」是外国公司在 5 年前就抢先定义了的，业界也早已认可了，不是 DeepSeek 临时炒作的概念。
https://en.wikipedia.org/wiki/Open-source_artificial_intelligence 里也提到了「 The Open Source Initiative and others stated that Llama is not open-source despite Meta describing it as open-source, due to Llama's software license prohibiting it from being used for some purposes.」 Open Source Initiative 是最权威的开源协议组织了吧？它质疑 Llama 不开源也只针对了它不能用于某些用途，而不是没有开放训练代码和训练集。

@dajj @Yuanlaoer 程序开源和模型开源本来就是不同的领域，为啥要一样？
这个概念也不是国内发明的，OpenAI 的 GPT-3 之前的版本也是开源的，但只开放了权重。
Meta 的 LLaMA 系列也是开源模型，同样不提供训练数据，但它进一步在论文中公开了一些训练细节，因此不妨碍它成为国内套壳模型的鼻祖。
而 DeepSeek 在论文中公开的细节比 LLaMA 的论文更多，且不少是前人未走过的捷径，这足以让业界震撼了。

类 JWT 场景下，at 是用签名来验证，而不用实际比对数据库。当发生某些需要 revoke token 的场景时，如果 at 的有效期足够短，可以不实现。等到过期校验 rt 时，发现不可用了，再进行退出。

给它一个方案，告诉它需要异步，用什么库实现。不明确的需求它就随便写。

cline 可以，会读取项目的文件列表和打开的文件列表，然后判断应该从什么文件里获取信息

10 年 mac 用户的方案是戒了电脑游戏

谢谢楼上各位，我先研究下。root 不是必须的。

@jorneyr 印象中 []uint8 会被当成字符串，需要声明成 []uint16 ，然后需要用到 uint8 和 []uint8 时得来回转换格式。

因为有 __setitem__ 方法。提供 dict.get 方法是因为 __getitem__ 在 key 不存在时会抛出异常。

一分钱，3 人 aa 收款应该怎么分配金额最合理

@julyclyde 你先看看 descriptor 的作用吧。简单来说，如果一个类（ Client ）的属性（ getMe ）是 descriptor ，那么在访问这个类的实例（ c ）的同名属性（ getMe ）时，访问的实际是这个 descriptor 的 __get__() 方法。
getMe = functools.partialmethod(callAPI, "getMe") 正是给类定义了一个 descriptor ，而它的 __get__() 方法里返回了一个 callable 。
而 return functools.partialmethod(self.callAPI, APIname) 这个实现虽然返了 descriptor ，但它不是类的属性，因此访问时并不会调用 __get__()。

partial 实现很简单，它的 __call__() 方法将新老参数合并在一起调用原函数。
因此 c.getMe() -> c. __getattr__('getMe') -> functools.partial(self.callAPI, 'getMe') -> self.callAPI('getMe')

partialmethod 是一个没有定义 __call__() 方法的 descriptor ，而它的 __get__ 方法主要实现是调用 partial()。
因此 functools.partialmethod(self.callAPI, APIname) 返回的是一个不能调用的 partialmethod 对象。
而 getMe = functools.partialmethod(callAPI, "getMe") 是给 Client 类定义了一个叫 'getMe' 的 descriptor 。此时，c.getMe() -> functools.partialmethod(callAPI, "getMe").__get__(c, Client) -> Client.callAPI(c, "getMe")。

先用 LLM 标注一部分，比如 1 万条，人工校对一下。然后用 bert 类的模型，例如 roberta 加几层预测标签来训练。

这玩意是个体力活，有多少人工，就有多少智能

不看进程不看 sy/wa 之类的，咋分析啊

@kenvix 算错了，800 GB 。

zap 挺慢的，基本没啥奇技淫巧
https://github.com/keakon/golog/?tab=readme-ov-file#result

@afxcn 正常的机器跑不起来，半精度 405B 需要超过 8TB 显存，100 多张 A100 80G ，大概 1 千万人民币吧。

@DIMOJANG numpy 是有的

单纯是因为 cv2 没有写 docstring ，只是转发到 c 的接口而已。