上hacker news好過
認真，大陸 AI 真係頂爛市 OpenAI 好難鬥
天蠍座
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從來都唔會係連登傾AI就係咁解
上hacker news好過
上hacker news好過
唔識扮識既出晒黎
最好笑就明明weight同paper已經貼晒出黎，有人係到話人地backend駁其他ai api；
跟住成本低就想話人走咩捷徑，大大隻fp8 training/moe唔識點解；
然後又想老屈人地係finetune咩「用其他pretraining model」，但成個internet根本冇671b/38b既llm比佢，其實paper寫到咩pretraining用左幾多gpu hour；
最後又諗住用成本1/10 nvda股價一定大跌，但nvda股價冇跌就覺得間公司做假，覺得搵到方法training efficiency up = nvda會破產，其他ai公司會即刻執笠而唔train新model
為左否定人地努力 果條友真係好努力
最好笑就明明weight同paper已經貼晒出黎，有人係到話人地backend駁其他ai api；
跟住成本低就想話人走咩捷徑，大大隻fp8 training/moe唔識點解；
然後又想老屈人地係finetune咩「用其他pretraining model」，但成個internet根本冇671b/38b既llm比佢，其實paper寫到咩pretraining用左幾多gpu hour；
最後又諗住用成本1/10 nvda股價一定大跌，但nvda股價冇跌就覺得間公司做假，覺得搵到方法training efficiency up = nvda會破產，其他ai公司會即刻執笠而唔train新model
為左否定人地努力 果條友真係好努力
不過fp8 呢下都幾神奇，唔知係冇其他人試定加埋MoE先有效果，gen圖個邊已經試過類似嘅情況 
一日未base on bitnet去train，一日仲有efficiency up空間
其他llm好似係一開始用fp32去train，後來轉fp16去train，然後deepseek話整左個framework去同時handle fp8，同埋cross-node MoE training既bottleneck都handle左
其他llm好似係一開始用fp32去train，後來轉fp16去train，然後deepseek話整左個framework去同時handle fp8，同埋cross-node MoE training既bottleneck都handle左
你睇香港咁多公司搵vendor 外判寫個system 出嚟，咪又飬住一班人去幫呢班外判執屎；但不影響佢地繼續行外判
200蚊美金 其實係商業策略黎
但係國外都好多 呢d 大陸ai人才
寫code係咪o1最勁
Benchmark係最高分，個人經驗，做code editing真係未及Claude Sonnet。o1同Gemini 2.0 Exp一樣，會有機會大幅度亂咁改你啲code，要user再三提醒先肯停。
啲benchmark真係參考一下算，最緊要你個use case fit唔fit。
啲benchmark真係參考一下算，最緊要你個use case fit唔fit。
侵由一開始就只係想食咗Tiktok
等睇戲好過啦
等睇戲好過啦
商用會更關注穩定
多左果4% error生成既代價好大可能係慳果99蚊可以cover到，當然你另外有個error control既system計到數可能會用到，但呢套要係整套b2b solution 果種先賣到，作為中小企冇可能自己去準備呢樣野
多左果4% error生成既代價好大可能係慳果99蚊可以cover到，當然你另外有個error control既system計到數可能會用到，但呢套要係整套b2b solution 果種先賣到，作為中小企冇可能自己去準備呢樣野
我寫code新手，4o用完發現好垃圾
o1唔錯，但的確會無啦啦改9我啲野
o1唔錯，但的確會無啦啦改9我啲野
係連登講中國人中文好過歐美人都係原罪
總之逢中必反
持平已經係五毛
總之逢中必反
持平已經係五毛
咁平心而論Reddit 係多tankie鐘意共人哋個產
之前幾單告侵權又係成班鳩屌大財團壓迫
之前幾單告侵權又係成班鳩屌大財團壓迫
因為差個4%既損失遠遠多過100，你要比多好多錢去請人校對
要睇咩行業工作性質
d task好critical唔錯得(醫療果d)
咁就一定要好準既ai
但依家用得ai既task都係d唔會死人既
老細一定揀最cost efficient果個唔會盲買最貴最準果個
d task好critical唔錯得(醫療果d)
咁就一定要好準既ai
但依家用得ai既task都係d唔會死人既
老細一定揀最cost efficient果個唔會盲買最貴最準果個
每次講中AI班小朋友淨係識
文心一言
就知唔洗討論 靜靜地用算
文心一言
就知唔洗討論 靜靜地用算
真，明明大陸好多 AI
豆包、天工、通義千問、智譜清言、Kimi……
豆包、天工、通義千問、智譜清言、Kimi……
依家全部LLM都做唔到99.99%嘅準確性，根本做唔到critical task，所以性價比高嘅90%暫時比貴嘅95% 有市場價值。
我覺得你同佢講野都有point既
不過大家既觀點 睇既野唔同
我相信大企業係願意俾錢去買準確性高既AI
但中小企亦都唔願意俾咁高價錢去買準確性相差咁少既AI
不過係香港黎講，中小企轉用AI 我諗2030年既事啦
但歐美就唔同講法，同埋大陸果個始終受制於人
因為佢地都係要靠現有既AI去改善自己出果個
只要openAI去到某個階段，玩同樣價錢
大陸果個AI就會無優勢
而家佢都係用價格吸引人去用 去幫手train
不過大家既觀點 睇既野唔同
我相信大企業係願意俾錢去買準確性高既AI
但中小企亦都唔願意俾咁高價錢去買準確性相差咁少既AI
不過係香港黎講，中小企轉用AI 我諗2030年既事啦
但歐美就唔同講法，同埋大陸果個始終受制於人
因為佢地都係要靠現有既AI去改善自己出果個
只要openAI去到某個階段，玩同樣價錢
大陸果個AI就會無優勢
而家佢都係用價格吸引人去用 去幫手train
唔識依方面野，AI跑分會唔會好似啲手機跑分咁淨係跑分勁，淨係針對跑分項目黎做training 同調較令到跑分成績好