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1 天前

回复了 happyn 创建的主题 › 机器学习 › 大模型是如何执行像数学运算、编程等精确性要求比较高的任务的？

#20 是对的，MoE 名字有些误导，实际上稀疏化才是目的和作用。并没有什么语义理解、问题拆分等模块。

3 天前

回复了 vagranth 创建的主题 › 奇思妙想 › 现在还有人需要“翻译 API 服务”吗？

这种不是很多，就算细分领域都一大堆了，比如日语游戏小说翻译：

https://github.com/NEKOparapa/AiNiee
https://github.com/neavo/LinguaGacha

还有提高翻译质量的译前自动术语表生成

https://github.com/neavo/KeywordGacha

更便捷的 gui 参数设置和 llama.cpp 启动器

https://github.com/PiDanShouRouZhouXD/Sakura_Launcher_GUI

甚至社区算力共享：
https://github.com/1PercentSync/sakura-share

13 天前

回复了 moudy 创建的主题 › Apple › Mac Studio 实战 671B 全量大模型成绩出来了

@wclebb

https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/DeepseekR1_V3_tutorial.md

0.3-preview, 6454S×2, 4090D, D5-4800

pp~250, tg~12 ，我没记错的话这个 pp 远超 m3u ，tg 差些

更好的硬件：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30079534043

15 天前

回复了 NianBroken 创建的主题 › 问与答 › 可以画涩图的非本地 AI 有哪些？

novelai

15 天前

回复了 886106 创建的主题 › Apple › Studio M4max 128G 是否合适跑大模型

［同时］满足下面几个要求的情况下有优势：
1. bs=1 （不并发）
2. 轻 prefill 负载（仅类似 chatbot 任务，没有 rag 这样的工况）
3. 静音与便携
4. 需要跑较大的模型（很慢但能跑）

---

一旦你要并发或者重 prefill 任务就会原地爆炸，被多消费卡方案杀出几十上百倍的吞吐都不是不可能的。就算你不考虑吞吐只是单线程，也只有跑 MoE 的时候有比较显著的性价比优势，可惜这 128G 左右也没啥合适的 MoE 。

综合意见就是，大体上优势只有功耗静音。Ultra 的话能装下 R1 还有点看头，Max 除了功耗这些外围的基本可以说没什么跑 LLM 的优势。

18 天前

回复了 ayang23 创建的主题 › 分享发现 › 这道数学题能让目前所有 AI 原地爆炸

@wulili 每个周期内水位是先升后降的，19.6 小时处的那个尖峰其实已经注满了，19.6 是考虑了这一点下的结果。你直接忽略内部过程按周期看就是不一样的，但是你不能说 19.6 是错的

18 天前

回复了 ayang23 创建的主题 › 分享发现 › 这道数学题能让目前所有 AI 原地爆炸

o3-mini-high (api): 19 小时 36 分钟。

promptTokens=126, completionTokens=4342, 总时间=32s, tps=136

18 天前

回复了 9527kf 创建的主题 › 机器学习 › 求助，有没有视觉大模型可以识别一个 UI 设计图中各个模块的划分

给张例图

18 天前

回复了 shuiguomayi 创建的主题 › 问与答 › 3000 元以内最强半高刀卡显卡推荐？

半高刀卡限制太严格了，技嘉有张 4060 Low Profile ，不过 8G 跑 14B 还是太勉强了

21 天前

回复了 fengc 创建的主题 › 问与答 › Windows11 内存占 48%，但是启动一些应用总是报错、崩溃，请问大家这是为什么，该如何分析问题

跑 memtest ，大概率内存本身就有问题

25 天前

回复了 atao777 创建的主题 › 计算机 › diy 主机： itx 值得选择吗？

能不装不装，ITX 箱子装起来非常麻烦，没注意很容易这儿冲突那冲突，安装操作起来也很困难。如果实在要装也建议考虑大点的紧凑机箱，比如闪鳞 G300/400/500 这种 10-20L 的，硬件兼容性也会好很多。

最近装了台 G300 + ITX 板 + ATX 电源 + 4070 ，这个大小的机箱都不怎么好处理了。另外装极限小机箱或者紧凑机箱可以考虑 MoDT CPU ，7945HX 或者 Intel 对位的，能效比好很多，紧凑机箱散热比较紧张，散热多给显卡留些。

28 天前

回复了 klo424 创建的主题 › Local LLM › 求 DeepSeekR1 性价比硬件推荐

只有 671B 是“真正的” R1 ，其他蒸馏版本都没有跑过本体的训练管线，其实不能叫 R1

29 天前

回复了 drymonfidelia 创建的主题 › 程序员 › 有没有哪个 LLM 日翻中能支持无术语表不翻译人名的？我测试 SakuraLLM 32B 没术语表同一篇文章里面一个人名能翻译出 6 个版本，严重影响阅读，不如不翻译人名

你可能需要： https://github.com/neavo/KeywordGacha

34 天前

回复了 crac 创建的主题 › 前端开发 › vue 开发 AI chat 的 ui， markdown、数学公式渲染用什么库

@neteroster
KaTeX: https://katex.org/docs/autorender
MathJax: https://docs.mathjax.org/en/latest/input/tex/delimiters.html

34 天前

回复了 crac 创建的主题 › 前端开发 › vue 开发 AI chat 的 ui， markdown、数学公式渲染用什么库

MathJax / KaTeX

\( ... \) 和 \[ ... \] 也是 LaTeX 的标准公式语法。mathjax / katex 都可以配置分界符正确渲染它们。

34 天前

回复了 mingtdlb 创建的主题 › 问与答 › AI 有和没有深度思考联网搜索区别？

deepseek r1 和 openai o* 的所谓深度思考是强化学习训练得到的思维链，已经被证明能够大幅提高数学和复杂推理的能力，其他领域的泛化能力有待进一步观察。

联网要看具体实现方法，一般来说对事实性问答以及时效性消息问答会有显著提升。不过也有可能受不可靠消息源误导。

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